同源建模
同源建模的可行性研究报告
同源建模的可行性研究报告一、引言同源建模是一种新兴的建模方法，旨在通过对不同数据源中的同源数据进行整合和建模，实现更加综合和全面的数据分析。
在信息化浪潮的推动下，各行各业的数据呈现出多样化和复杂化的特点，传统的数据建模方法已经难以满足日益增长的数据需求。
因此，同源建模作为一种新的数据建模方法，具有很大的发展潜力和价值。
本报告旨在对同源建模的可行性进行研究和分析，为同源建模的应用和推广提供理论支持和实践指导。
二、同源建模的概念和原理1. 同源建模的概念同源建模是指基于不同数据源中的同源数据进行数据整合和建模的方法。
所谓同源数据，是指来自不同数据源但具有相同含义和结构的数据。
同源建模旨在通过对同源数据的整合和建模，实现更加综合和全面的数据分析，从而为决策提供更加丰富和全面的信息支持。
2. 同源建模的原理同源建模的原理主要包括数据整合、特征提取和模型建立。
首先，需要对不同数据源中的同源数据进行整合，将其统一到一个数据源中。
然后，通过特征提取，将同源数据中的特征进行提取和筛选，以便进行后续的建模分析。
最后，基于整合后的同源数据，建立数据模型，进行数据分析和决策支持。
三、同源建模的应用场景同源建模的应用场景主要包括金融领域、医疗领域、互联网领域等。
具体应用场景如下：1. 金融领域：银行、证券、保险等金融机构需要对客户的各种数据进行分析和预测，以便进行风险评估和决策支持。
同源建模可以帮助金融机构对客户的不同数据进行整合和建模，实现更加全面和准确的风险评估。
2. 医疗领域：医疗机构需要对患者的临床数据、影像数据、基因数据等进行分析和诊断，以支持临床决策和治疗方案选择。
同源建模可以帮助医疗机构对不同数据源中的同源数据进行整合和建模，实现更加全面和准确的诊断和治疗支持。
3. 互联网领域：互联网企业需要对用户的行为数据、社交数据、消费数据等进行分析和预测，以支持产品设计和营销决策。
同源建模可以帮助互联网企业对不同数据源中的同源数据进行整合和建模，实现更加全面和准确的用户画像和预测分析。
swiss-model的使用
SWISS-MODEL网页界面
我们选择简捷模式
精选课件
3
填写正确的邮箱，会有邮件
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输入蛋白质序列
4
提交以后会出现
在线显示的有的时候速度有点慢，耐心等待
Ps:珍惜劳动成果。这可是等了一个小时的成果
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5
反馈的结果也可以在 myWorkspace 中查看，自己的邮箱
是用户名，邮件里边有password
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6
可以把结果保 存下来
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精选课件
8
精选课件
9
预测的三维结构
精选课件
10
SWISS-MODEL网页界面
我们再选择联配模式
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接着会出现下面的界面
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14
出ank You
下边为大家演示一下简捷模式的操作
❖ Alignment mode（联配模式）: 这个模式需要多序列联配的 结果，序列中至少包括目标序列和模板（最多可输入5条序 列）。服务器会基于比对结果建模。用户需要指明哪一条序 列作为目标序列，哪一条又作为模板。
❖ Project mode(项目模式): 这种模式允许用户提交经过手工优 化的请求给服务器。DeepView被用来建立一个项目文件， 它包含了模板结构，以及目标序列与模板的联配结果。这个 结果也要上传到服务器。这精选种课方件 式提供对建模过程中细 2
精选课件
16
SWISS-MODEL 同源建模的方法
精选课件
1
SWISS-MODEL同源建模简介
❖ SWISS-MODEL 是一个自动化的蛋白质比较建模服务器， 该服务器提供用户三种模式可选择：
同源建模工具easymodeller4.0 操作说明
⑤点击，align模板
⑥点击，align模板 和目标序列
⑦点击，生成模型
⑧选中生成的模型， 进行预览
⑨对模型显示进行 设置
点击，选择 （可多选）
点在蓝色区域内大于 90%时该模型才算好 模型
EasyModeller 4.0 使用说明
----By Xm 中科院昆明动物研究所 2014.3.11
Before using
需要安装的软件：
• Python(2.5,2.6,2.7系列均可，3系列不可)
• • • •
Modeller（） Easymodeller 4.0 RasMol (windows版 ) Office Excel
*以上软件都能在官网或网站上下载，软件需要安装在C盘默 认路径下，easymodeller 需安装在modeller目录下，所有 安装路径中都不要出现中文！！
பைடு நூலகம் 同源建模的基本步骤
1、模板蛋白搜索：
PDB数据库、BLAST(或PSI-BLAST) 、获取模板（一个或多个）
2、比对结果的校正 3、主链生成 4、环区建模 5、模型优化 6、合理性检测
模板.pdb文件准备
选择align结果中的蛋白， 就可以找到相应的蛋白3D 结构，下载pdb文件即可
同源度，>30% 时方可用 与目标蛋白 序列同源的 蛋白
Start using
右击，win7或vista系统下 选择“以管理员身份运行”
出来的界面
①目标氨 基酸序列， 无空格， 需全部大 写 ②导入模 板PDB文 件 ③勾选需 要比对的 模板 ④点击开始比 对选中的模板
蛋白质同源建模评价
其他几个工具结果：
Verify3D 图像曲线：
除以上常用方法外，Molprobity 除以上常用方法外，Molprobity 也是一 种结构评估方法： Molprobity是个在线模型分析工具，地址 Molprobity是个在线模型分析工具，地址 为： / index.php 几乎所有的蛋白结构在发表之 前都会经过这个工具检测，目前成为结构 生物学中一个比较全面的蛋白结构检测工 具。
步骤一：上传文件 步骤一：上传文件
步骤二：加氢原子 步骤二：
步骤三：开始检测模型
步骤四：选择要分析的参数,一般采用默认 步骤四：选择要分析的参数, 值
第五步：查看结果, 第五步：查看结果,这里有图形分析和具体表格分 析。 图形分析讲形象地告诉你那些部位的残基存在问 题； 表格分析则给出具体残基的编号。
在线评估网址： Errat： Errat：/ERRATv2/ WhatWhat-if: http://swift.cmbi.ru.nl/servers/html/index.html 工具比较全的一个网址： /SAVES/ Molprobity ： /i PROCHECK, PROCHECK,WHT_CHECK,ERRAT,VERIF Y_3D,PROVE等几个工具； Y_3D,PROVE等几个工具；
将同源建模所得的pdb文件进行上传，并运行， 将同源建模所得的pdb文件进行上传，并运行，即可得到 所要的结果： 其中ERRAT ， 得到的打分值与使用ERRAT 自己的网址的 其中 ERRAT， 得到的打分值与使用 ERRAT自己的网址的 分值是相同的。 分值是相同的。 在这里展示一下单独ERRAT得到的评估结果： 在这里展示一下单独ERRAT得到的评估结果：
Errat平均打分值为91，同源结果打分值为 Errat平均打分值为91，同源结果打分值为 89.3，略微偏低。 89.3，略微偏低。
同源建模和分子对接软件应用实例介绍CADD-15
同源建模工具easymodeller4.0操作说明
同源建模工具easymodeller4.0操作说明easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模EasyModeller 4.0 使用说明----By Xm 中科院昆明动物研究所20XX 年.3.11easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模Before using需要安装的软件：Python(2.5,2.6,2.7系列均可，3系列不可)Modeller() Easymodeller 4.0 RasMol (windows版) Office Excel*以上软件都能在官网或网站上下载，软件需要安装在C盘默认路径下，easymodeller 需安装在modeller目录下，所有安装路径中都不要出现中文！!easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模同源建模的基本步骤1、模板蛋白搜索：PDB数据库、BLAST(或PSI-BLAST) 、获取模板(一个或多个)2、比对结果的校正3、主链生成4、环区建模5、模型优化6、合理性检测easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模模板.pdb文件准备选择align结果中的蛋白，就可以找到相应的蛋白3D 结构，下载pdb文件即可同源度，30% 时方可用与目标蛋白序列同源的蛋白easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模Start using右击，win7或vista系统下选择“以管理员身份运行”出来的界面easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模①目标氨基酸序列，无空格，需全部大写②导入模板PDB文件③勾选需要比对的模板④点击开始比对选中的模板easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模⑤点击，align模板easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模⑥点击，align模板和目标序列easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模⑦点击，生成模型easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模⑧选中生成的模型，进行预览⑨对模型显示进行设置easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模点击，选择(可多选)easymodeller是modeller的图形操作界面,方便同源建模。
PpKO的同源建模101009
梨贝壳杉烯氧化酶（PpKO）三维结构的同源模建及功能预测摘要：以本试验室已克隆获得的梨贝壳杉烯氧化酶PpKO为试材，以人的微粒体细胞色素P450的A链的晶体结构为模板，综合运用生物信息学方法及分子模拟手段，构建了与其高度同源、催化功能相似的晶体结构。
通过Structure assessment和SA VS对模建结构的合理性进行了分析，结果表明利用Swiss－Model同源模建结果较好。
在此基础上，运用细胞色素P450酶系催化循环酶促动力学对PpKO的催化机理进行了初步分析，这为揭示贝壳杉烯氧化酶（KO）的生物学功能及抑制剂药物分子设计提供了有益的信息。
关键词：贝壳杉烯氧化酶；同源模建；蛋白质三维结构贝壳杉烯氧化酶（KO）是赤霉素合成途径中的关键酶（Hedden，1997），位于内质网且与叶绿体膜结合的依赖细胞色素P450(CYP450)和NADPH的单加氧酶。
通过三步连续的羟基化作用，将内根－贝壳杉烯的C－19甲基氧化，分别形成内根－贝壳杉烯醇、内根－贝壳杉烯醛和内根－贝壳杉烯酸（Helliwell，1999），该过程使6碳的B环转化为5碳的C环，从而形成赤霉素的母环结构(Lange，1998)。
NCBI保守域分析表明PpKO属于细胞色素超家族P450系。
细胞色素P450家族成员之间的一级结构差异较大，但空间结构却有着较大的相似性，含有由含亚铁血红素和半胱氨酸组成的活性中心（Rupasinghe，2006）。
目前数据库中已有经实验获得的晶体结构，较易获得模建所需的模板。
不过，我们在PDB数据库中搜索发现，目前尚无KO X光晶体衍射的晶体结构，只有拟南芥（UniProt：Q93ZB2）和赤霉菌（UniProt：A9P5P8）的同源模建晶体结构。
KO三维结构详细信息的缺失必然阻碍对其功能的理解和药物开发的滞后。
同源模拟法是根据同源蛋白质三级结构的保守性超过蛋白质序列的理论，通常在蛋白质序列上稍微的改变其三级结构亦改变很小。
生物信息学分析方法
生物信息学分析方法生物信息学是一门综合应用信息学、生物学和统计学等相关知识和技术的学科，旨在通过利用计算机和信息技术处理和分析生物学数据，揭示生物系统的结构和功能，并解决生物学研究中的问题。
生物信息学分析方法主要包括序列比对、基因预测、蛋白质结构与功能预测、基因表达谱分析、基因调控网络构建和演化分析等。
以下将对其中几种常见的生物信息学分析方法进行详细介绍。
1. 序列比对：序列比对是生物信息学中最基本、最常用的方法之一、通过将待比对的序列与已知数据库中的序列进行比对，可以判断序列的相似性和进化关系，从而推断序列的功能和结构。
序列比对方法主要包括全局比对、局部比对和多序列比对等。
常用的序列比对工具有BLAST、ClustalW等。
2.基因预测：基因预测是指通过对DNA序列进行分析和预测，确定其中的基因位置和结构。
基因预测方法主要包括基于序列、基于比对和基于表达等方法。
其中，基于序列的方法依据基因的核苷酸组成、序列保守性和启动子顺应性等特征进行预测；基于比对的方法通过将待预测序列与已知基因进行比对，从而确定基因位置和结构；基于表达的方法则通过分析基因的表达模式和转录组数据，推断基因的存在和功能。
3.蛋白质结构与功能预测：蛋白质结构与功能预测是指通过分析蛋白质序列和结构，预测其二级结构、三级结构和功能。
蛋白质结构预测方法主要包括同源建模、蛋白质折叠动力学和序列匹配等方法。
同源建模是最常用的蛋白质结构预测方法，其基本原理是通过将待预测蛋白质序列与已知结构的同源蛋白质进行比对，并从中找到最佳匹配。
蛋白质功能预测方法主要包括结构域分析、功能域预测和功能注释等方法。
4.基因表达谱分析：基因表达谱分析是通过对基因在不同组织或条件下的表达水平进行比较和分析，揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
常见的基因表达谱分析方法有RT-PCR、微阵列和高通量测序等。
RT-PCR是一种常用的基因表达定量方法，可以通过测定特定基因在RNA水平的表达量推断基因的转录水平；微阵列技术则可以同时检测数千个基因的表达水平，从而了解基因在不同组织和条件下的表达情况；高通量测序技术可以对整个转录组进行测序，从而揭示基因的全局表达谱。
swiss-model的使用
预测的三维结构
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谢谢聆听
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反馈的结果也可以在 myWorkspace 中查看，自己的邮箱 是用户名，邮件里边有password
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SWISS-MODEL同源建模简介
SWISS-MODEL 是一个自动化的蛋白质比较建模服务器， 该服务器提供用户三种模式可选择： Automatic mode（简捷模式）: 用于建模的氨基酸序列或是 Swiss-Prot/TrEMBL (/sprot )编目号 （accession）可以直接通过web界面提交。服务器会完全自 动地为目标序列建立模型。 用户可以选择指定模板结构，模 板可以来自由PDB数据库（ ）抽取得到 的内建模板库，也可以上传PDB格式的坐标文件。 Alignment mode（联配模式）: 这个模式需要多序列联配的 结果，序列中至少包括目标序列和模板（最多可输入5条序 列）。服务器会基于比对结果建模。用户需要指明哪一条序 列作为目标序列，哪一条又作为模板。 Project mode(项目模式): 这种模式允许用户提交经过手工优 化的请求给服务器。DeepView被用来建立一个项目文件， 它包含了模板结构，以及目标序列与模板的联配结果。这个 结果也要上传到服务器。这种方式提供对建模过程中细
discovery 同源建模使用方法
4 打开选定的结构 右键选择1n5u，点击load 右键选择1n5u，点击load selected structure。观察Hsa结构。 structure。观察Hsa结构。
点击 Sequence Window，然后点击右键 Window，然后点击右键 选择 Insert Sequence | From Windows…. 在对话框中，选择 1n5u_A，然后按OK 1n5u_A，然后按OK 。这样就成功地讲1n5u序列添加到 。这样就成功地讲1n5u序列添加到 Sequence window中。 window中。
说明： 途中红色部分为较为严重的过近接触 atom clashes 绿色的为不合理的二面角 紫色的球为不合理的Cb 紫色的球为不合理的Cb 橘黄色的残基为不合理的rotamer 橘黄色的残基为不合理的rotamer
6使用 MODELER 建立一个 3D 结构
在 Protocol里，展开 Protein Modeling Protocol里，展开 文件夹，打开 Homology Building protocol。 protocol。 然后在 Parameters里，Input Sequence Parameters里，Input Alignment 选择 Sequnce Window(1)。 Window(1)。 展开 Input Sequence Alignment， Alignment， Input Model Sequence 设置为 bsa。 bsa。 在 Input Template Structure 选择 1n5u。根据需要选择 1n5u。根据需要选择 Optimization Level。 Level。 最后运行 protocol 即可。
步骤一：上传文件 步骤一：上传文件
同源建模详细讲解-整理版
05
同源建模的案例分析
案例一：自然语言处理领域的应用
总结词
自然语言处理领域是同源建模的重要应用场景之一， 通过同源建模技术，可以更好地理解和处理自然语言 数据。
详细描述
在自然语言处理领域，同源建模技术被广泛应用于文本 分类、情感分析、机器翻译等方面。通过构建同源模型 ，可以更好地捕捉文本中的语义信息和上下文信息，提 高处理效率和准确性。例如，在文本分类中，同源建模 技术可以帮助我们更好地理解文本的主题和分类；在情 感分析中，同源建模技术可以更准确地判断文本的情感 倾向；在机器翻译中，同源建模技术可以提高翻译的准 确性和流畅性。
同源建模详细讲解整理版
04
同源建模的优缺点分析
目录
• 同源建模概述 • 同源建模的关键技术 • 同源建模的实现步骤 • 同源建模的优缺点分析 • 同源建模的案例分析 • 同源建模的未来发展与展望
优点分析
高效性
同源建模基于相似性原理，能够快速建立 模型，提高建模效率。
灵活性
同源建模适用于多种数据类型和场景，具 有较好的灵活性。
技术发展趋势
智能化
同源建模技术将进一步融合人工智能和机器学习算法，实 现建模过程的自动化和智能化，提高建模效率和精度。
精细化
随着计算能力和数据量的提升，同源建模将向更精细化的 方向发展，能够处理更复杂的模型和更高精度的数据。
多学科交叉
同源建模将进一步与物理学、数学、工程学等多个学科交 叉融合，拓展其应用领域和解决复杂问题的能力。
05
同源建模的案例分析
同源建模的基本原理
1 2 3
基于共同祖先的遗传信息
同源建模利用具有共同祖先的物种之间的遗传信 息，通过比较它们的基因和蛋白质序列，找出相 似性和差异性。
蛋白质三级结构预测(swiss-model同源建模)
利用同源建模预测蛋白质的三级结构首先声明一下，以下纯属个人观点，方法步骤仅供参考，不可作为规范标准，结果出来之后请自行分析结果。
我用的是SWISS-MODEL同源建模的方法进行的蛋白质高级结构预测，其实这个方法是有限制条件的，不过作为一个选修课作业，我们不用深入探究，所以有时不够严谨，大家知道就行！对于一个未知结构的蛋白质，白质建立结构模型。
那么，我们首先要做的就是找到和我们空格和“—”的氨基酸序列，例如：【字母大小写没有影响】vlqdsigyirilsmmdpvvdefdrayqqvkdfpdlmvdvrengggnsgngkkiceylihkpqphcvspdweiiprkd）同源的、相似度最高的、已知三级结构的蛋白质作为模版。
打开SWISS-MODEL网站：/，选择“Template Identification，提交蛋白质序列进行模板识别，如图所示，注意：邮箱必填，名称随便填写，序列粘贴过去就行，下面会有很多选项，建议不知道的不要乱动，直接提交（Sbumit）吧。
这个东东跟BLAST差不多，你等它自动刷新吧，它会返回结果的，在结果页面，你会看到跟BLAST差不多的结果，选择相似度最高的那个蛋白作为下一步的三维模版（一般是第一个蛋白就是），如图：大家看红线标出的部分（是我标的），那个就是我们要找的模版，大家也可以在结果页面的下面仔细看看，找到最匹配的蛋白。
这里还有一点要作说明，就是上图标出的代码是PDB编号，前四个表示PDB- Code，最后一位表示Chain-ID，具体什么意思，大家有兴趣就去了解一些吧。
接下来，去NCBI串串门吧，在NCBI中搜索上面查到的蛋白的PDB号，一般输入前四位就行啦，注意：搜索蛋白库（Protein）。
找到以后，以FASTA格式显示。
接下来，我们再回到SWISS-MODEL，接下来就是重点和难点啦，在线提交序列进行同源建模分析，这个在线提交不是大家想象的那么容易，这个耗费了我大部分的时间，说到这里我就想画个圈圈诅咒它，大家注意啦~~~~~~~~~~~SWISS-MODEL 是一个自动化的蛋白质比较建模服务器，该服务器提供用户三种模式可选择：Automatic mode（简捷模式）: 用于建模的氨基酸序列或是Swiss-Prot/TrEMBL (/sprot )编目号（accession）可以直接通过web界面提交。
蛋白质结构预测方法评价及分析准确性对比
蛋白质结构预测方法评价及分析准确性对比蛋白质是生物体中重要的生物分子，它们在细胞机器中扮演着关键角色。
了解蛋白质的结构对于理解其功能和相互作用至关重要。
然而，实验方法并不总能够完全揭示蛋白质的三维结构，这就需要借助计算方法进行预测。
本文将评价和分析不同蛋白质结构预测方法的准确性。
蛋白质结构预测方法主要分为两类：实验方法和计算方法。
实验方法包括X射线晶体学、NMR等，它们可以直接测定蛋白质的三维结构。
然而，实验方法存在一些限制，如费时、昂贵和技术限制等。
相比之下，计算方法更具实用性和效率。
计算方法中最主要的两种蛋白质结构预测方法是同源建模（homology modeling）和脱新GDT-TS（template-free GDT-TS）。
同源建模基于已知的同源蛋白质的结构，通过比对序列相似性和结构保守性来预测目标蛋白质的结构。
脱新GDT-TS是一种无模板方法，它通过分析蛋白质的序列和物理化学性质来推测其结构。
在评价这些结构预测方法的准确性时，常用的衡量指标是GDT-TS（Global Distance Test-Total Score）和TM分数（Template Modeling Score）。
GDT-TS是一种评估预测结构与真实结构之间相似性的分数，取值范围为0到100。
TM分数则是一种计算目标蛋白质与模板蛋白质之间结构相似性的分数。
同源建模方法在模板蛋白质与目标蛋白质之间具有较高的序列相似性时，其预测准确性通常较高。
然而，当序列相似性较低时，预测准确性会显著下降。
对于那些缺乏亲源模板的目标蛋白质，脱新GDT-TS方法可能会更有优势。
此外，脱新GDT-TS方法还可以帮助研究人员预测目标蛋白质的结构空间分布以及功能域等信息。
除了同源建模和脱新GDT-TS方法之外，还有其他一些蛋白质结构预测方法，如串联建模（ab initio modeling）、分子动力学模拟（molecular dynamics simulation）和遗传算法等。
同源建模法的步骤
同源建模法的步骤同源建模法是一种在系统工程中常用的建模方法，用于描述和分析不同层次、不同粒度、不同领域之间的关系和交互。
它可以帮助我们更好地理解和把握系统的整体结构和行为，从而指导系统设计和优化。
本文将介绍同源建模法的步骤，并提供一些实例来帮助读者更好地理解该方法。
步骤一：确定研究对象在使用同源建模法之前，首先需要明确研究对象是什么。
研究对象可以是一个产品、一个系统、一个流程等等。
确定研究对象的范围和边界非常重要，它决定了后续建模的深度和广度。
步骤二：收集相关信息在进行建模之前，需要收集与研究对象相关的信息。
这些信息可以来自于文档、实验、调查等多种渠道。
收集到的信息应该包括系统的功能、性能、约束条件等方面的内容。
步骤三：确定系统组成部分根据收集到的信息，我们可以确定系统由哪些组成部分构成。
这些组成部分可以是物理实体（如设备、零件等），也可以是逻辑模块（如子系统、模块等）。
确定系统组成部分有助于我们理解系统的结构和功能。
步骤四：建立元模型元模型是对系统组成部分进行抽象和概括的模型。
它描述了系统组成部分之间的关系和交互。
建立元模型的过程可以采用层次化、分类化的方法，将系统组成部分按照一定的规则进行划分和组织。
我们要研究一个汽车的行驶过程，可以将其划分为发动机、变速器、车轮等几个组成部分。
我们可以建立一个元模型，描述这些组成部分之间的关系和交互。
步骤五：建立同源关系同源关系是指不同层次、不同粒度、不同领域之间具有相似结构或功能的元素之间的关系。
通过建立同源关系，我们可以更好地理解和描述系统的整体结构和行为。
在汽车的例子中，发动机、变速器和车轮都是与汽车行驶相关的元素。
它们之间具有相似的结构和功能，因此可以建立同源关系。
步骤六：建立行为模型行为模型是对系统行为进行描述的模型。
它可以包括系统的状态变化、事件触发、动作执行等方面的内容。
建立行为模型可以帮助我们更好地理解和分析系统的行为特征。
在汽车的例子中，我们可以建立一个行为模型，描述汽车启动、加速、减速等过程中发动机、变速器和车轮之间的相互作用。
同源建模的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉同源建模的基本原理和方法；2. 掌握同源建模的实验步骤和操作技巧；3. 通过同源建模预测蛋白质的三级结构，并验证预测结果的准确性。
二、实验原理同源建模是一种基于生物信息学的方法，利用已知蛋白质的三维结构作为模板，通过计算机模拟和计算，预测未知蛋白质的三维结构。
该方法基于以下两个原理：1. 蛋白质的结构由其氨基酸序列唯一决定，知道其一级序列，在理论上就可以获取其二级结构以及三级结构；2. 蛋白质的三级结构在进化中更稳定或者说更保守。
如果两个蛋白质的氨基酸序列有50%相同，那么约有90%的α-碳原子的位置偏差不超过3，这是同源模型化方法在结构预测方面成功的保证。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：蛋白质序列、NCBI数据库、SwissModel在线平台、MOE软件；2. 实验仪器：计算机、网络连接。
四、实验步骤1. 收集蛋白质序列：在NCBI数据库中搜索目标蛋白质的序列，获取其一级结构信息。
2. 模板搜寻：使用SwissModel在线平台进行模板搜寻，寻找与目标蛋白质序列具有较高同源性的已知蛋白质结构作为模板。
3. 模型构建：根据模板蛋白质的三维结构，使用SwissModel在线平台构建目标蛋白质的三维结构模型。
4. 模型优化：使用MOE软件对模型进行优化，包括分子力学优化、能量最小化等。
5. 模型验证：通过比对实验结果和预测结构，验证同源建模的准确性。
6. 结果分析：分析预测结构的合理性，解释蛋白质的功能和作用机理。
五、实验结果与分析1. 模板搜寻：在SwissModel在线平台中，成功找到与目标蛋白质序列具有较高同源性的模板蛋白质。
2. 模型构建：根据模板蛋白质的三维结构，成功构建了目标蛋白质的三维结构模型。
3. 模型优化：使用MOE软件对模型进行优化，优化后的模型具有更低的能量。
4. 模型验证：通过比对实验结果和预测结构，验证同源建模的准确性。
预测结构在关键区域与实验结果基本一致。
同源建模详细讲解-整理版
同源建模的基本步骤
• • • • • •
1、模板蛋白搜索
PDB数据库、BLAST(或PSI-BLAST) 、获取模板（一个或多个）
2、比对结果的校正
3、主链生成
4、环区建模
5、模型优化 6、合理性检测
同源建模在线服务器
Swiss-model
I-TASSER
ESyPred3D
HOMCOS 1.0
同源建模软件
• • •
Automated mode:自动模式，可以称为是最傻瓜的方式
提交自己的氨基酸序列+邮箱即可
适用：一致性较高时
邮箱 模型命名
氨基酸序列
Swiss-port/TrEMBL登录号
Alignment mode
• •
•
Alignment mode: 比对模式
提交目标蛋白与模板蛋白的序列比对结果(FASTA,MSF,ClustalW等 格式) 适用：1、较高的相似性 2、利用Auto模式未必能找到最合适模板的情况 3、使用者有目的的使用特定的模板蛋白
Chiron进行优化
•
•
我们考虑采用计算量较少的Chiron服务器对模建结构的clash进行 处理。
蛋白同源建模及分子对接知识讲解ppt课件.ppt
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
• 与在线建模软件相比， Modeller还可进行模 型的修饰、多模版建模等操作。
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
Easymodeller建模——确定模板
NCBI blast，blastp选择pdb数据库，identity>30%模板 可用。也可用Swiss-model来寻找合适模板。
Autodock 4.0分子对接
• 受体：以Swiss-model构建的CueO模型为例， 未经优化。
• 配体：文献中所给出的CueO的底物之一— —二乙醇胺（Diethanolamine）
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
Diethan olamine
准备受体和配体 CueO
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
Grid box参数设置
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
蛋白模型的优化
Chiron网站界面
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
同源建模_精品文档
Thank You！
确定模板
确定4DJ6为模板（ 因为4DJ6同 A G L44438 序列 相似度最高，为97%）
构建三维模型
找出结构保守性的主链结构片段，进行主链结 构建模
找出建模变化区域，一般为连接二级结构片段 变化的区域，进行环区建模
侧链建模
三维模型准确 性检验
用 V erify 一3D 程序对构建的模型进行评估得出， 所构建的模型三维结构同血凝素氨基酸序列相容 性良好，构建的模型是可信的。
同源建模
同源建模概述及原理
使用这种方法有两个前提条件：
首先，目标序列的同源蛋白质中某一个或者几个结构已经被解析(x射线或者 NMR结构均可)； 其次，目标序列与该蛋白质的同源性足够高，一般50％以上的同源性能够得 到比较合理的构象。
原理是序列相似则结构相似,即存在同源关系的两条序列具有相似的结构。 特点同源建模是目前从序列预测结构的最切实可行、应用最广泛的一种方
Verify3D
比较模型和氨基酸 一级结构的关系
人感染甲型 H 7 N 9 亚型禽流感病毒血凝 素蛋白同源建模
模板选择和序列比对
在PDB数据库中搜索模板 以 12 条人感染 H 7N 9 亚型流感 病毒血凝素作全
序列，分别 构建两组参 比序列数 据集 。第一组
参 与比序列数 据集是 用 BL A ST 程序 在G enBank 数据库中搜索到的同新发 H 7N 9 亚 型毒株血凝 素接近 的序列。第二组参比序列 是在 Gen—Bank 数据库中采用分层抽样的方法 ，在 H 1～H 16亚 型中每个亚型随机抽取 2 或 3 条序列。用 M U SC L E 软件 对上述数据集进行多重序列比对。
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构建三维模型
主链结构的建模
环区的建模
侧链的建模和优 化
主链建模主要是根据结构保 守区将模板结构的坐 标拷贝到目标中,从而构建目 标基本的主链骨架。再 调整目标结构中主链各个原 子的位置,使主链骨架的 构象符合立体化学原则。
环区的建模可以看作短片段
蛋白质结构预测的问题。目 前主要有两大类方法:一类是 用从头预测,即根据物理化学 和量子化学原理来预测能量 最低的稳定结构;另一类是基 于已知环区结构的同源建模。
随着计算机硬件和预测方法的发展，同源建模将会在蛋白质设 计和计算机辅助药物设计等方面应用广泛。在后基因组时代，蛋 白质结构同源建模将起着关键桥梁作用，是基因组、蛋白质组等 信息应用于生物工程中。
Thank You！
首先用目标序列的片段搜索旋 转异构体数据库得到相似的片 段,再从数据库中提取侧链的 空间取向,在此基础上构建这 段片段的侧链结构。最后利用 能量最小化原理进行优化,使 目标蛋白质的侧链基团处于能 量最小的位置,即具有稳定的 构象。
整体结构模型的优化
同源建模得到的结构模型通常含有一些不合理的原子间接触,需要 用分子力学、分子动力学和模拟退火等方法消除不合理的接触。
模 板 加模板
同源建模的评价
Verify3D
PROSA RMSD
是评价最普遍的标 准，它是目标蛋白 与模板蛋白结构之 间对应原子间的均 方差。 是模型能量方面的 评价，用于评价每 个残疾之间的相互 作用是否在一个合 理的范围内。 比较模型和氨基酸 一级结构的关系
同源建模的应用举例
• 上海交通大学生命科学与技术 学院生物信息学实验室魏冬青 教授课题组就运用这种方法对 细胞色素酶cYP450家族的许多 成员进行了同源建模，并以此 为基础开展了一系列的酶催化 机理、药物设计等相关的研究 工作。 • 厦门银祥集团有限公司张志刚 应用同源建模的方法，对耐热 β -半乳糖苷酶的三维结构分子 模型进行了成功构建 Model-1更接近于该蛋白酶的真 实的空间构象
同源建模
目录
1
同源建模概述及原理 同源建模的步骤 同源建模的评价 同源建模的应用 同源建模的展望
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同源建模概述及原理
同源建模是使用
与目标序列同源的 某一蛋白质的实验 结构作为模板，对 目标序列进行三维 结构的预测。
同源建模概述及原理
使用这种方法有两个前提条件：
首先，目标序列的同源蛋白质中某一个或者几个结构已经被解析(x射线或者 NMR结构均可)； 其次，目标序列与该蛋白质的同源性足够高，一般50％以上的同源性能够得 到比较合理的构象。
模板选择和 序列比对
确定是否有可 以使用的模板
构建三 维模型
三维模型准 确性检验
手工调整多序列 比对，重新拟和， 构建新的模型
序列相似度>30% 序列相似度<30%，结合功 能，蛋白质一级序列、二 级结构或结构域信息
立体化学： Whatcheck 程序 Procheck程序 3D-1D Profile 主要是计算残基与周围三维环 境的适应性，借用蛋白质反相 折叠计算方法 Ramachandran plot计算检验
开始 同源性对比 选择模板
靶序列与模板结构 进行比对 使用模板结构的信 息建立靶序列的模型
同源建模流程图
评价模型
模型 满意？
结束
棒状模型
球棍模型
填充模型
飘带模型
同源模建确定一对柔性分子相应功能团可能的空间取向
分子式：pGlu-His-Trp-Ser-Tyr-Gly-Leu-Arg-Pro-Gly-NH
原理是序列相似则结构相似,即存在同源关系的两条序列具有相似的结构。 特点同源建模是目前从序列预测结构的最切实可行、应用最广泛的一种方
法。
工具SWISS-MODEL， CPH models
同源建模法分析步骤
搜寻出已知结构的同源 蛋白质作为模板, 与已 有晶体结构的蛋白质序 列比对。 用来建立模型的方法主要 有三种——序列拼接、片 段匹配和空间限制。
总结和展望
同源建模对于诠释蛋白质序列、结构和功能之间的关系至关重 要。 同源建模应用广泛，但仍有一些局限，其准确性依赖于模板的 质量和关键步骤的准确性。 同源建模目前的挑战仍然在与结构模型的优化，既需要寻找更 合理的优化方法来使模型接近真是结构而不是模板结构。 另外一个挑战在于过度依赖“序列相似，结构相似”的规则， 有些蛋白质序列差异大结构却相似，需要分辨这样的“特例”