蛋白质序列分析
蛋白质序列分析
蛋白质序列、性质、功能和结构分析基于网络的蛋白质序列检索与核酸类似,从NCBI或利用SRS系统从EMBL检索。
1、疏水性分析ExPASy的ProtScale程序(/cgi-bin/protscale.pl)可用来计算蛋白质的疏水性图谱。
输入的数据可为蛋白质序列或SWISS-PROT数据库的序列接受号。
也可用BioEdit、DNAMAN等软件进行分析。
2、跨膜区分析蛋白质跨膜区域分析的网络资源有:TMPRED:/software/TMPRED_form.htmlPHDhtm:http:www.embl-heidelberg.de/Services/sander/predictprotein/predictpro tein.htmlMEMSAT: ftp://3、前导肽和蛋白质定位一般认为,蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中,并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。
这就是信号肽假说的基础。
这一假说认为,穿膜蛋白质是由mRNA编码的。
在起始密码子后,有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段,这个氨基酸序列就称为信号序列(signal sequence)。
蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/或其二版网址http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。
该服务器也提供利用e-mail进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案(http://genome.cbs.dtu.dk/services /SignalP/mailserver.html),e-mail 地址为signalp@ genome.cbs.dtu.dk。
蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动,如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。
在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中,通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在,它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽(leader peptide)共同组成。
蛋白质序列分析
百泰派克生物科技
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析是指对构成蛋白质一级结构的氨基酸残基进行鉴定,以及对氨基酸残基的排列顺序进行分析,常用的蛋白质序列分析方法主要包括质谱法和非质谱法(Edman降解法)两类。
质谱法是目前使用最为广泛的一种蛋白质序列分析方法,基于质谱的蛋白质序列分析结合对应算法和生物信息学技术,可以实现蛋白的N/C末端序列分析、全序列分析和从头测序分析,其可用于已知蛋白的表达验证和未知蛋白的氨基酸序列分析。
基于质谱的蛋白序列分析通过特异性蛋白酶将目标蛋白酶切为肽段,再经过MS/MS
或LC-MS/MS检测得到肽段二级质谱图,解析谱图获得肽段的氨基酸序列,最后根
据肽段间的重合互补性完成各肽段的拼接,由此可实现完整蛋白质的序列分析。
百泰派克使用Thermo公司推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪提供蛋白测序服务,该服务可对蛋白样品的序列分析。
Obitrap Fusion Lumos质谱仪是现在分辨率和
灵敏度最高的质谱仪,保证了低丰度肽段碎裂片段鉴定的灵敏度;同时在肽段碎裂过程中采取HCD与ETD结合的模式,保证肽段碎裂片段的完整性。
可以实现蛋白样品的N端,C端序列分析以及蛋白全长序列分析。
蛋白质序列分析
例子1:利用ExPASy服务器中的ProtScale程 序分析绵羊BMPR-1B蛋白的疏水性。 具体操作: ⑴输入ExPASy-ProtScale,序列框中输入 Uniprot数据库中绵羊BMPR-1B氨基酸序列, 选择Hphob./Kyte&Doolittle,即计算基于K-D法 的蛋白质疏水性,其他程序默认,点击提交。
2. MMDB数据库
分子模型数据库 (MMDB ,Molecular Modeling Database)是一个关于三维生物分子结 构的数据库,是美国生物技术信息中心(NCBI) 所开发的生物信息数据库集成系统的一个部分。 MMDB是来源于PDB三维结构的一部分, 经重新组织和验证PDB三维结构信息,从而保 证在化学和大分子三维结构之间的交叉参考。
⑶TMHMM结果如下
TMHMM 2.0预测结果显示:绵羊BMPR-1B蛋白的 1-126位氨基酸位于细胞膜表面(outside),在127-149 位氨基酸之间形成一个典型的跨膜螺旋区(TMhelix), 150-502位氨基酸位于细胞膜内(inside)。结果与该蛋 白的疏水性区域分析结果一致,表明BMPR-1B蛋白可 能是一个与细胞信号传导有关的膜受体蛋白,与文献 报道BMPR-1B参与TGF-β等信号转导通路一致。
例子:使用SignalP 3.0 server对绵羊
GDF9蛋白进行信号肽预测。 SignalP是一款由丹麦技术大学生物序 列分析中心开发的强大的信号肽检测工 具,主要采用人工神经网络和HMM模型 两种算法,预测蛋白质N端信号肽的有无 及其剪切位点。
具体操作: ⑴打开SignalP 3.0 server服务器 (http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/),导 入GDF9序列(FASTA格式)。
蛋白质序列分析与结构预测
蛋白质序列分析与结构预测概述:蛋白质是生物体内重要的功能分子,其结构与功能密切相关。
蛋白质序列分析和结构预测是在理解蛋白质结构和功能的基础上,对蛋白质进行更深入研究的重要工具。
本文将对蛋白质序列分析和结构预测进行详细介绍。
一、蛋白质序列分析1.1序列比对1.2序列标记蛋白质序列标记是根据其中一种特定的准则来标记氨基酸序列的功能或结构信息。
常用的标记方法有结构标记和功能标记。
结构标记根据氨基酸的二级结构特征来进行,如α-螺旋、β-折叠等;功能标记则是根据氨基酸序列所具有的特定功能进行,如酶活性、配体结合等。
1.3序列定位蛋白质序列定位是指确定蛋白质序列中特定区域的位置和范围。
常用的序列定位方法有Motif分析和Domain分析。
Motif分析可以识别蛋白质序列中的保守序列模式,从而找出具有特定功能的序列片段;Domain 分析可以识别蛋白质中具有自稳定结构和特定功能的结构域。
1.4序列功能预测二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构决定了其功能和相互作用,因此准确预测蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能和机制至关重要。
蛋白质结构预测的主要方法包括基于模板的建模方法和基于物理性质的全原子或粗粒化力场模拟方法。
2.1基于模板的建模方法基于模板的建模方法是利用已知的蛋白质结构作为模板,通过序列比对和结构比对来模拟未知蛋白质的结构。
常用的基于模板的建模方法有比对、模型构建和模型评估等。
2.2基于物理性质的模拟方法基于物理性质的模拟方法是使用物理原理和力场模拟来预测蛋白质的结构。
常用的模拟方法有分子力学模拟、蒙特卡洛模拟和蛋白质力场等。
结论:蛋白质序列分析和结构预测是对蛋白质进行深入研究的重要工具。
通过蛋白质序列分析可以了解蛋白质的进化关系、功能特征和结构信息;而蛋白质结构预测可以揭示蛋白质的三维结构,从而理解其功能和相互作用。
随着技术的不断发展,蛋白质序列分析和结构预测方法也在不断改进和完善,为研究蛋白质的机制和功能提供了更有力的工具。
蛋白质序列分析方法比较和性能评估
蛋白质序列分析方法比较和性能评估蛋白质是生物体内功能最为复杂且多样的分子之一,对于深入了解蛋白质的结构、功能和相互作用等方面至关重要。
蛋白质序列分析方法在质谱学、生物信息学等领域得到广泛应用,以帮助科研人员研究和解决与蛋白质相关的各种问题。
本文将对常用的蛋白质序列分析方法进行比较和性能评估,以期提供科研人员选择合适的方法和工具的参考。
一、蛋白质序列分析方法概述1.1 蛋白质序列比对蛋白质序列比对是指将目标蛋白质序列与数据库中已知的蛋白质序列进行比较,以发现序列间的相似性和结构域等信息。
常见的蛋白质序列比对方法包括基于局部序列相似性的BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)和基于全局序列相似性的Smith-Waterman算法。
1.2 蛋白质二级结构预测蛋白质二级结构预测是指根据蛋白质的氨基酸序列预测其二级结构(α-螺旋、β-折叠、无规卷曲等)。
常用的预测方法包括基于机器学习的PSIPRED和基于深度学习的CNFold。
1.3 蛋白质三维结构建模蛋白质三维结构建模是指通过蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构,包括全原子模拟方法、基于比较模型和基于序列模型等。
常见的工具有I-TASSER、SWISS-MODEL和ROSETTA等。
1.4 蛋白质功能注释蛋白质功能注释是指对已知蛋白质序列进行功能预测和注释,以了解蛋白质在细胞内的作用和功能。
常见的工具包括InterPro、SMART和Pfam等。
二、蛋白质序列分析方法比较和性能评估2.1 准确性准确性是评估蛋白质序列分析方法优劣的重要指标。
对于蛋白质序列比对方法,准确性表示在给定的阈值下,对于已知结构和功能的蛋白质序列,能够找到多少相似性高的序列。
对于蛋白质二级和三维结构预测方法,准确性表示预测结果与实际结构的一致性程度。
对于蛋白质功能注释方法,准确性表示对已知功能的蛋白质能够正确预测其功能。
2.2 效率效率是评估蛋白质序列分析方法性能的另一个关键指标。
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析蛋白质是构成生命体的基本组成部分之一,是生命体内最重要的物质之一。
蛋白质序列分析是指对蛋白质分子的氨基酸序列进行分析,以获得关于该蛋白质分子结构和功能的信息。
目前,蛋白质序列分析已经成为了生命科学领域里面最重要的研究方法之一,在生命科学领域中有着广泛的应用。
蛋白质序列的确定蛋白质序列的确定是指将蛋白质分子中的每一个氨基酸序列进行测定,以此来确定蛋白质的完整氨基酸序列。
目前,蛋白质序列的测定可以通过两种主要的方法来完成:一种是质谱法,另一种则是氨基酸分析法。
质谱法是通过将蛋白质样品进行向光电离或者激光解离,然后将离子化的蛋白质进行分离,并利用质谱测量仪器来测定蛋白质中的各个氨基酸残基类型和数量。
质谱法的优点是能够快速准确地测定蛋白质序列,缺点是该方法需要高度纯净的蛋白质样品,并且需要高效的仪器设备和技术支持。
氨基酸分析法是将蛋白质样品进行水解或者重氮化处理,然后通过电泳的方式来分离样品中的各个氨基酸残基。
然后,通过对每一个氨基酸的去除和测量,来确定蛋白质中的完整氨基酸序列。
该方法的缺点是需要比较大的蛋白质样品,而且该方法需要比质谱法更长的时间才能得到完整的蛋白质序列信息。
蛋白质序列分析的应用在生命科学领域中,蛋白质序列分析已经成为了最广泛的研究方法之一。
该方法被广泛地应用于各种不同的研究和应用领域,包括生物基因工程、生物医学、药物发现以及农业、食品、环境等领域。
生物基因工程:在生物基因工程领域中,蛋白质序列分析被用来确定基因对蛋白质的编码和翻译的正确性。
当基因缺陷或异常时,蛋白质分子中可能会产生氨基酸序列的变化,这些变化可能会影响到蛋白质分子的结构和功能。
生物医学:在生物医学领域中,蛋白质序列分析被用来确定疾病和疾病治疗方案中所涉及的蛋白质的结构和功能。
这种信息可以用于指导新药物筛选和治疗研究,以及帮助科学家开发更加有效的治疗手段。
药物发现:在药物发现领域中,蛋白质序列分析被用来确定药物分子的靶点和药物-受体作用机制。
蛋白质序列分析及其应用
蛋白质序列分析及其应用蛋白质序列分析是生物信息学领域的一个重要研究方向,它通过计算和比较蛋白质的氨基酸序列,揭示蛋白质的结构、功能和进化的信息。
蛋白质序列分析的应用广泛,包括预测蛋白质结构、功能注释、蛋白质家族分类、药物设计等。
本文将简要介绍蛋白质序列分析的方法和应用。
一、蛋白质序列分析的方法1.氨基酸组成分析:通过计算蛋白质序列中各种氨基酸的相对数量,可以了解蛋白质的氨基酸组成,比较不同蛋白质之间的差异和相似性。
2.序列比对分析:序列比对是蛋白质序列分析的基础工具,可以找到序列之间的相似区域,并推测彼此之间的进化关系。
常用的序列比对方法有全局比对、局部比对和多序列比对等。
3.蛋白质结构预测:蛋白质结构预测是蛋白质序列分析的核心任务之一、常见的方法包括二级结构预测、三级结构预测和蛋白质折叠模拟等。
4.功能注释:根据蛋白质序列的特征和结构,可以预测蛋白质的功能。
常用的方法包括保守区域分析、功能域识别和模式等。
5.蛋白质家族分类:通过比较蛋白质序列的相似性,可以将蛋白质分为不同的家族或超家族,用于进一步研究蛋白质的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1.药物设计:蛋白质序列分析可以为药物设计提供重要的信息。
通过分析蛋白质序列的结构和功能,可以预测药物与目标蛋白质之间的相互作用,优化药物的设计。
2.疾病预测与诊断:蛋白质序列分析可以帮助预测蛋白质的功能异常和突变,从而预测患者的疾病风险和诊断结果。
3.进化研究:通过比较不同物种的蛋白质序列,可以推测它们之间的进化关系。
这有助于了解物种的进化历史和基因家族的起源。
4.蛋白质工程:通过分析蛋白质序列和结构,可以对蛋白质进行工程改造,使其具有更好的特性和功能,用于生物工艺和生物医药等领域。
5.新蛋白质发现:通过对未知蛋白质序列的分析,可以发现新的蛋白质,并探索其结构和功能,为新药物和生物材料的开发提供新思路。
三、现阶段的挑战和发展方向尽管蛋白质序列分析已经取得了很大的进展,但仍面临一些挑战。
生物信息学中的蛋白质序列分析
生物信息学中的蛋白质序列分析随着生物技术的不断发展,人们对于生物体内各种蛋白质的研究愈发深入。
而蛋白质序列分析则是生物信息学中重要的一环,可以用于蛋白质结构预测、功能分析、进化研究等方面。
在这篇文章中,我们将探讨蛋白质序列分析在生物信息学中的应用以及涉及到的技术和算法。
一、蛋白质序列的组成蛋白质由氨基酸组成,而蛋白质序列指的是氨基酸连接的线性序列。
氨基酸是构成蛋白质的基本单元,不同的氨基酸组合构成不同的蛋白质。
目前已知的氨基酸有20种,它们由不同的侧链和碳氮骨架组成,这种多样性导致了蛋白质具有丰富多样的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1、预测蛋白质结构蛋白质结构与其功能息息相关,因此对于蛋白质结构的预测一直是研究的热点问题。
蛋白质序列是进行蛋白质结构预测的重要依据之一。
一般来说,蛋白质结构预测可分为二级结构和三级结构预测。
二级结构指的是蛋白质中α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲等局部的结构。
目前,常用的二级结构预测方法有Chou-Fasman算法、GOR算法等。
而三级结构预测指的是蛋白质整体的三维结构,其预测难度更大,目前还没有完全解决。
但是,针对蛋白质结构的许多研究都是基于蛋白质序列的分析和预测。
2、鉴定蛋白质功能蛋白质的功能与其序列和结构有关,因此通过分析蛋白质序列也可以预测蛋白质的功能。
一般来说,蛋白质的功能可以分为三类:催化、结构和调节。
催化作用指的是酶类蛋白质对化学反应的促进作用。
结构作用指的是蛋白质形成结构,对于细胞和组织的形态和机能具有重要作用。
调节作用指的是蛋白质对细胞、胚胎、发育和免疫系统等的调节作用。
对于蛋白质功能的鉴定,目前的方法主要有以下几种:1)基于序列的比对方法;2)结构基因学方法;3)基于基因组的方法。
三、蛋白质序列分析的技术和算法1、BLAST算法BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)算法是常用的序列比对算法之一,它通过比对两条序列后,计算两个序列之间的相似性得分。
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析日期:目录•蛋白质序列分析简介•蛋白质序列获取与预处理•蛋白质序列分析方法•功能与结构预测•蛋白质序列分析的挑战与展望•案例研究:蛋白质序列分析在生物医学中的应用蛋白质序列分析简介•蛋白质序列分析是指通过算法和软件工具对蛋白质序列进行各种层面的分析,以揭示其结构、功能和进化关系等生物信息。
这种分析可以基于一级结构(即氨基酸序列)以及更高层次的结构(如二级、三级和四级结构)进行。
蛋白质序列分析的定义通过序列分析,可以预测蛋白质的功能,进而理解其在生物体内的角色。
揭示蛋白质功能比较不同物种间同源蛋白质的序列变异,可以推断它们的进化关系。
解析进化关系了解蛋白质的结构和功能,有助于设计针对特定蛋白质的小分子药物。
助力药物设计蛋白质序列分析的重要性基础科学研究:在生物学、生物化学、生物物理学等基础科学领域,蛋白质序列分析是理解和揭示生命活动基本规律的重要手段。
生物工程:在生物工程领域,蛋白质序列分析可用于蛋白质工程、代谢工程等方面,指导工业生产和应用。
医学领域:通过蛋白质序列分析,可以研究疾病的发生发展机制,寻找新的药物靶点和治疗手段。
综上所述,蛋白质序列分析在生命科学研究中扮演着至关重要的角色,其应用场景广泛,意义重大。
蛋白质序列分析的应用领域蛋白质序列获取与预处理常见的蛋白质序列数据库包括UniProt、NCBI的Protein Database (nr)等。
这些数据库收录了大量的蛋白质序列及其相关信息。
常用数据库这些数据库通常提供分类、注释、检索等功能,用户可以根据需要获取特定物种、特定功能或特定实验条件下的蛋白质序列。
数据库特点蛋白质序列数据库简介从数据库中获取蛋白质序列用户可以通过关键词、序列ID、物种信息等方式在数据库中进行检索,获取目标蛋白质序列。
数据格式获取的蛋白质序列通常以FASTA、GenBank等格式提供,这些格式包含了序列的基本信息和序列数据。
在获取到的蛋白质序列中,可能会包含一些非氨基酸字符或特殊符号,需要进行相应的去除或替换。
蛋白质序列分析
/protscale/
利用BioEdit软件分析 软件分析 利用
5. Coil区分析 区分析 蛋白质中由2-7条 螺旋链相互缠绕形成类似麻花状结 蛋白质中由 条α螺旋链相互缠绕形成类似麻花状结 构的总称; 构的总称; 主要存在形式是2-5条相互缠绕形成的平行或反平行 主要存在形式是 条相互缠绕形成的平行或反平行 同寡聚体或异寡聚体; 同寡聚体或异寡聚体; 是控制蛋白质寡聚化的元件,转录因子、骨架蛋白、 是控制蛋白质寡聚化的元件,转录因子、骨架蛋白、 动力蛋白、膜蛋白、酶等; 动力蛋白、膜蛋白、酶等; 七肽重复区。 七肽重复区。 例,使用COILS服务器分析 使用 服务器分析 /software/COILS_form.html
第五章 蛋白质序列分析
蛋白质序列的基本性质分析
理化性质分析,疏水性分析,跨膜区分析,信号肽预测, 理化性质分析,疏水性分析,跨膜区分析,信号肽预测, Coil区分析,亚细胞定位 区分析, 区分析
结构域分析及motif搜索 搜索 结构域分析及 空间结构预测
二级结构及三级结构预测, 二级结构及三级结构预测,结构预测方法评价
模建评 价
比对、模建、 比对、模建、 模板选择
四级结构 模建日志 配合物模 建日志
通过CPHmodels同源模建 同源模建 通过 http://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/
(2)折叠识别 ) 原理:将序列“ 原理:将序列“穿”入已知的各种蛋白质折叠子骨架 内,通过目的蛋白序列与已知折叠子的逐一比对,计 通过目的蛋白序列与已知折叠子的逐一比对, 算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性; 算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性; 折叠子一般包括一个或多个蛋白质超家族; 折叠子一般包括一个或多个蛋白质超家族; 每个折叠子的结构内核有确定的结构特征; 每个折叠子的结构内核有确定的结构特征; 基于序列同源性很低的蛋白质都可能存在结构相同的 折叠子进行预测。 折叠子进行预测。 例,通过PHYRE系统进行折叠识别预测 通过 系统进行折叠识别预测 /~phyre/index.cgi (3)从头预测 )
蛋白质序列分析及其应用
蛋白质序列分析及其应用蛋白质是组成生命体的重要组分,具有多种功能。
蛋白质序列分析是分析蛋白质结构、功能、进化等方面的重要方法。
本文将从蛋白质序列的特点、序列比对和功能预测等方面介绍蛋白质序列分析及其应用。
一、蛋白质序列的特点蛋白质序列指的是由氨基酸组成的多肽链,氨基酸通过肽键相连。
蛋白质序列的特点是具有一定的序列性和三维结构性,同时也具有分子量、电荷、溶解性等物理化学性质。
蛋白质序列的序列性是指氨基酸在序列上的排列方式,每种氨基酸都对应特定的密码子,由此组合成氨基酸序列。
蛋白质序列的三维结构性是指序列上的每个氨基酸在空间上的排布方式,它决定了蛋白质的功能。
二、序列比对序列比对是将两个或多个蛋白质序列进行比较,寻找其中的异同。
序列比对可以分为全局比对和局部比对两种。
全局比对是将两个序列进行整体比对;局部比对是只比对一部分序列。
序列比对常用的方法是算法,如Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法等。
这些算法可以计算两个序列之间的相似性得分。
得分越高,表明两个序列越相似。
序列相似性分析是寻找蛋白质结构、功能、进化等方面的重要方法。
三、功能预测蛋白质序列的众多特征提供了预测蛋白质功能的方法。
功能预测可以分为比较基因组学和结构生物信息学两个领域。
比较基因组学是利用比较的方法,在不同物种中寻找蛋白质的共同特征。
这种方法通过寻找同源基因或同源编码区,从而预测蛋白质的功能。
结构生物信息学是利用蛋白质序列的三维结构特点,预测蛋白质的结构和功能。
这种方法可以通过物理化学性质、氨基酸序列、二级结构、域结构等多个方面来预测蛋白质的结构和功能。
四、蛋白质序列分析的应用蛋白质序列分析在许多领域中都有应用。
以下是几个典型的应用领域:1. 药物研发蛋白质序列分析可用于药物研发。
通过分析蛋白质序列的结构和功能,可以确定一些靶点,从而研发出对应的药物。
目前,许多药物研发公司都在采用蛋白质序列分析这种方法。
6-蛋白质序列分析
FASTA格式 SWISS-PROT格式 PDB格式
2. 理化特性分析--基于一级结构的预测
理化特性分析
相对分子量、氨基酸组成、等电点、酶切特性、疏水 性等、亲水性,及消光系数等
常用工具
蛋白的功能位点是与其三维结构紧密相关 的,局部区域符合某种pattern不能保证一 定会具有对应的性质,要根据实际情况, 谨慎对待pattern 预测结果。
PROSITE 工具
ScanProsite
搜索蛋白序列是否含PROSITE数据库中存有的模式或是功能位点;搜 索Swiss-Prot中符合某种模式的蛋白以及蛋白三维结构数据库PDB中 含有该模式的蛋白,可察看其三维结构。
2. 蛋白质序列数据库
/
/swissprot/
3. 蛋白质模体及结构域数据库
PROSITE蛋白质家族和结构域数据库 (/prosite/ )
PROSITE数据库收集了有显著生物学意义的蛋白质位点序 列、蛋白质特征序列谱库以及序列模型,
注意问题
不要把所有搜索结果用在比对中 对搜索结果进行手工校正,将显著性不高的序列,非
蛋白质家族的序列剔除掉。
6. 同源建模
如果蛋白质序列有显著的同源序列(相似 性>50%,尤其是与已知结构的蛋白质之间 有显著同源性时,即可进行同源建模
以已知结构的蛋白质为模板进行精确的结构模 型构建
数字表示氨基酸个数。 [AC]-x-V-x(4)-{ED}This pattern is translated as: [Ala or Cys]-any-Val-any-any-any-any-{any but Glu or Asp}
蛋白质序列分析
蛋白质二级结构预测1
预测蛋白质二级结构的算法大多以已知三维 分为三类: 结构和二级结构的蛋白质为依据 ,分为三类: 统计/经验算法 Chou-Fasman法 GOR法 经验算法: 统计/经验算法:Chou-Fasman法、GOR法 物理化学法: 物理化学法:Lim法 法 机器学习法:结合上2种方法的优点 种方法的优点。 机器学习法:结合上 种方法的优点。
X-ray Crystallography
X-ray Crystallography..
From small molecules to viruses Information about the positions of individual atoms Limited information about dynamics Requires crystals
1.同源建模法 2.折叠子识别 3.从头预测法
蛋 白 质 三 级 结 构 分 析 流 程
/people/rob/CCP11BBS/
nnPredict
用神经网络方法预测二级结构,蛋白质 神经网络方法预测二级结构, 方法预测二级结构 结构类型分为全α蛋白、 结构类型分为全α蛋白、全β蛋白和 α/β蛋白 输出结果包括“ (螺旋) 蛋白, α/β蛋白,输出结果包括“H”(螺旋)、 “E”(折叠)和“-”(转角)。这个方法对 (折叠) (转角) 蛋白能达到79%的准确率。 79%的准确率 全α蛋白能达到79%的准确率。 nnPredict网址 网址: nnPredict网址: /~nomi/nn predict.html
PROSEARCH网址: 网址: 网址
http://www.embl-heidelberg.de/prs.html 程序也可以完成。 用Bioedit程序也可以完成。 程序也可以完成
蛋白质的序列分析及结构预测
蛋白质的序列分析及结构预测蛋白质序列分析和结构预测是生物信息学中的一个重要研究领域。
蛋白质是生物体内具有功能的大分子,其结构决定了其功能。
了解蛋白质序列和结构可以帮助我们研究蛋白质的功能和生物过程。
蛋白质序列分析的第一步是进行蛋白质的序列比对。
蛋白质序列比对可以帮助我们找到相似的序列,从而进行进一步的研究。
常用的序列比对方法包括序列比对算法和数据库算法。
序列比对可以通过计算序列之间的相似性来研究蛋白质的进化关系和功能。
在序列比对的基础上,可以进行蛋白质的结构预测。
蛋白质结构预测是确定蛋白质在空间中的三维结构。
蛋白质的结构决定了其功能,所以了解蛋白质的结构对于研究蛋白质的功能和相互作用很重要。
蛋白质结构预测包括以下几种方法。
第一种方法是模板比对。
模板比对是基于已知蛋白质结构库的比对方法。
通过比对蛋白质序列和已知结构的序列,可以预测出蛋白质的结构。
这种方法利用已知结构和序列的对应关系,可以预测出蛋白质的结构。
第二种方法是基于物理性质的结构预测。
这种方法基于蛋白质的物理性质,通过计算蛋白质分子的力学能量和动力学来预测蛋白质的结构。
这种方法较为复杂,需要大量的计算资源。
第三种方法是基于机器学习的结构预测。
机器学习是一种利用算法和统计学方法来训练和预测的方法。
这种方法可以利用蛋白质的序列和结构的关系来预测蛋白质的结构。
利用机器学习方法,可以通过大量的样本和特征来训练模型,从而预测蛋白质的结构。
蛋白质序列分析和结构预测是生物信息学中的重要研究领域。
通过对蛋白质序列和结构的研究,可以揭示蛋白质的功能和生物过程。
这对于研究蛋白质的功能和疾病的机制有重要的意义,并为药物设计和治疗提供了理论基础。
蛋白质序列分析
胡松年 2005 《基因表达序列标签 (EST)数据分析手册》第八章
吴祖建等 2011 《生物信息学分析实践》 第五章
蛋白质序列分析
• 蛋白质序列结构信息
– 蛋白质序列的基本性质 分析 – 结构域分析及motif搜索 – 蛋白质二级结构 – 蛋白质三级结构
蛋白质序列分析
一 、蛋白质序列的基本性质分析
N端
H
C
C端
蛋白质序列分析
信号肽预测在线分析工具
名称 ChloroP LipoP 网址 http://www.cbs.dtu.dk/services/Chl oroP/ http://www.cbs.dtu.dk/services/Lip oP/ 说明 预测植物中叶绿体转运肽 预测革兰氏菌中的信号肽酶I、II 的剪切位点
http://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/ http://psort.nibb.ac.jp /SubLo c/ rmatik.unituebingen.de/Services/MultiLoc/ http://166.111.24.5/webtools/GNBSL/inde x.htm
蛋白质序列分析
主要选项/参数
序列在线பைடு நூலகம்交形式:
• 如果分析SWISS-PORT和TrEMBL数据库中序列 – 直接填写Swiss-Prot/TrEMBL AC号(accession number)
• 如果分析新序列:
– 直接在搜索框中粘贴氨基酸序列
氨基酸标度
输入Swiss-Prot/TrEMBL AC号
蛋白质序列分析
• •
•
使用TargetP对RSV NSVc2蛋白进行亚细 胞定位 TargetP是预测真核蛋白亚细胞定位软件, 主要基于叶绿体转运肽(chloroplast transit peptide, cTP)、线粒体导肽(mitochondrial targeting peptide, mTP)及分泌通路信号肽 (secretory pathway signal peptide, SP)的 N端序列进行预测 预测结果:蛋白NSvc2的分泌途径为“-” 型,即定位到其他细胞器。
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肽和蛋白质的直接测序法目前,肽和蛋白质的测序有三种策略:①根据基因测序的结果,从cDNA演绎肽和蛋白质序列,这种策略简单、快捷,甚至可以得到未分离出的蛋白质或多肽的序列信息。
但是,用这一策略得到的一级结构不含蛋白质翻译后修饰及二硫键位置等信息;②直接测序策略;③质谱测序与生物信息学搜索相结合的策略。
第①种策略可参考分子生物学的有关专著,第③种策略将在本书蛋白质组与蛋白质组分析一章中介绍,本章介绍直接测序策略。
1953年,Frederick Sanger在对牛胰岛素的研究中首先提出氨基酸直接测序的概念,迄今为止,已通过直接测序阐明了几千种蛋白质的氨基酸序列。
在蛋白质序列测定中,因为可以得到的蛋白质样品十分有限,而且蛋白质包含的20种不同的氨基酸表现出不同的化学功能和化学活性,在测序过程中每一次变性或裂解所发生的一系列副反应,将使测定过程变得十分复杂,在蛋白质序列测定中由于没有类似于DNA序列测定中采用的PCR技术可应用,因此,与DNA 序列测定相比,蛋白质序列测定在许多方面要复杂得多。
其基本的测序过程如下所述。
确定不同的多肽链数目首先应该确定蛋白质中不同的多肽链数目,根据蛋白质N-端或C-端残基的摩尔数和蛋白质的相对分子质量可确定蛋白质分子中的多肽链数目。
如果是单体蛋白质,蛋白质分子只含一条多肽链,则蛋白质的摩尔数应与末端残基的摩尔数相等;如果蛋白质分子是由多条多肽链组成,则末端残基的摩尔数是蛋白质的摩尔数的倍数。
肽链的裂解当蛋白质分子是由二条或二条以上多肽链构成时,必须裂解这些多肽链。
如果多肽链是通过非共价相互作用缔合的寡聚蛋白质,可采用8 mol L-1尿素,6 mo1 L-1盐酸胍或高浓度盐等变性剂处理,使寡聚蛋白质中的亚基裂解;如果多肽链之间是通过共价二硫键交联的,可采用氧化剂或还原剂断裂二硫键。
然后再根据裂解后的单个多肽链的大小不同或电荷不同进行分离、纯化。
太长的多肽片段不能直接进行序列测定,一般肽片段长度不超过50个左右残基的肽段,当肽段超过这个长度时,由于反应的不完全以及副反应产生的杂质积累将影响测定结果,因此,必须通过特定的反应将它们裂解为更小的肽段。
通过两种或几种不同的断裂方法(即断裂点不同)将每条多肽链样品降解成为两套或几套重叠的肽段或肽碎片,每套肽段分别进行分离、纯化,再对纯化后的每一肽段进行氨基酸组成和末端残基的分析。
使肽链中某些特殊位置上的肽键发生断裂,可采用化学反应或酶反应裂解产生若干能够进行测序的小片段。
一般将蛋白质样品分为两等份,采用不同的试剂裂解产生两套不同的片段,两套片段在测序完成后,根据他们之间的重叠情况即可重新排序。
1 酶解法蛋白质通过蛋白水解酶的裂解后将产生若干能够代表每个蛋白质特性的肽片段,用于特定的蛋白质裂解的蛋白水解酶包括外肽酶和内肽酶,裂解肽链的N-端或C-端的氨基酸可采用外肽酶,而内肽酶则用于切断肽链中某个特定部位。
表10.5为常用的蛋白水解酶。
表10.5 用于蛋白质部分裂解的蛋白酶蛋白酶酶切位点内肽酶:胰蛋白酶R n-1=Arg,Lys R n≠Pro胃蛋白酶R n=Leu,Phe,Trp,Tyr,Val R n-1≠Pro糜蛋白酶R n-1=Phe,Trp,Try R n≠Pro内肽酶GluC R n-1=Glu外肽酶:亮氨酸氨肽酶R1≠Pro氨肽酶所有N-端残基羧肽酶 A R n≠Arg,Lys,Pro R n-1≠Pro羧肽酶 B R n=Arg,Lys R n-1≠Pro羧肽酶 C 所有C-端残基具有高度专一性的胰蛋白酶是最常用的内肽酶,当下一个残基不是Pro时,胰蛋白酶可催化裂解肽链中羧基端(C端)带有正电荷的残基(Arg和Lys),如式(10.15)。
将胰蛋白酶消化所获得的特征片段图谱与数据库进行比较,即可进行蛋白质的鉴定,因而被作为一种对已知蛋白质进行鉴定的方法。
(10.15)在除去裂解位点后,即除去Lys或Arg支链上的正电荷,这个位点上的肽将不再被胰蛋白酶切断。
例如,用甲基马来酸酐衍生Lys残基,产生一个不带正电荷的Lys支链,则胰蛋白酶不能将其识别作为一个裂解位点,式(10.16);而在加上裂解位点后,即在其他氨基酸支链上引入正电荷,会产生一个可被胰蛋白酶识别的新裂解位点。
例如,采用如2-溴乙胺使Cys发生氨基烷基化反应,在Cys支链中引入了一个正电荷,则胰蛋白酶能将其识别作为新裂解位点,式(10.17)。
通过上述两种方式,就能够更充分地发挥胰蛋白酶对蛋白质的裂解特性。
(10.16)(10.17)与胰蛋白酶相比较,内肽酶的专一性略差,所产生的肽片段小,与其它肽片段的重叠程度不够,肽片段在蛋白质序列中重新排列时的位置则可能发生错误。
对Arg和Lys含量较高的蛋白质,则可采用限制胰蛋白酶水解的方式,亦即通过改变反应条件,缩短反应时间,使酶与肽链接触的机会减小,从而获得符合测序要求的肽片段。
2 化学降解法许多化学反应也可用于专一性地裂解肽键,例如,为裂解所有Met残基,可在温和酸性的反应条件下,采用溴化氰(CNBr)在C端对Met残基进行专一性的裂解,形成肽基高丝氨酸内酯,如式(10.18)(10.18)总的来说,为满足测序的要求,有时需要采用不同的处理方法来进行多肽链的裂解,才能得到足够小的多肽片段。
二硫键的裂解二硫键(Disulfide bond)在两个Cys残基之间形成,可出现在一条多肽链中不同的氨基酸残基之间,也可出现在不同多肽链中的氨基酸残基之间。
测序之前,必须裂解存在于多肽链中或不同多肽链之间的二硫键以便于分离和展开亚基,同时,蛋白质原有结构的分解也使测序中采用的蛋白质分解试剂能够更好地发挥作用。
裂解反应最好在变性条件下进行,例如,通过加入盐酸胍或诸如SDS等变性剂,使紧密结合的蛋白质结构展开而暴露出所有的二硫键,然后加入氧化剂或还原剂使二硫键裂解。
常用的氧化剂是过甲酸,它能使蛋白质中所有的Cys残基均被氧化为磺基丙氨酸(无论是否通过二硫键连接),式(10.19)。
由于磺基丙氨酸在酸碱条件下都稳定,因此可通过产生的磺基丙氨酸数量推断Cys残基总量。
(10.19)该方法的明显缺点是过甲酸会导致Met残基氧化为甲硫氨酸亚砜和砜,式(10.20),也可使Trp残基的吲哚侧链部分降解。
(10.20)二硫键也可以用大大过量的二硫苏糖醇(DTT)或巯基乙醇还原为巯基,如式(10.21),式(10.22)所示。
但是,产生的巯基(-SH)必须用烷基化试剂(例如碘乙酸)处理,以防止二硫键的重新形成, 式(10.23)。
所产生的烷基化衍生物在后续测序步骤中的肽裂解条件下十分稳定。
(10.21)(10.22)(10.23)氨基酸组成分析在裂解二硫键后,需要对每个多肽链中氨基酸的组成进行测定。
一般将分离、纯化后的多肽链样品分为两部分,一部分样品经过完全水解,测定其氨基酸组成,并计算出氨基酸各种残基的含量;另一部分样品则进行N-端或C端测序。
一个未知蛋白质的氨基酸组成,可以通过测量氨基酸残基的相对百分比并与数据库进行比较而确定。
其测量可通过两个步骤来完成,首先通过酸水解、碱水解或酶水解等方式裂解蛋白质中所有的肽键,继而分离游离氨基酸并进行定量测定。
在二硫键裂解之后,蛋白质不同亚基可通过电泳方法如SDS-PAGE或色谱方法如SEC或RP-HPLC等进行分离。
由于每一个氨基酸残基具有大约110Da的分子质量,根据每个亚基分子质量的大小,即可确定氨基酸残基的数量。
以往,一般采用SDS-PAGE或SEC等方法确定蛋白质的分子质量,生物质谱法因为准确度更高、分析速度更快,现在越来越被普遍采用。
在酸催化水解中,要寻找理想的水解条件是比较困难的,因为要裂解所有的肽键,必须对氨基酸残基的降解平衡进行综合考虑。
一般情况下,不同氨基酸的降解反应是在各自不同的条件下进行,实际的氨基酸组成是从不同的降解实验中推断得到的。
通常,为防止氨基酸中的硫被空气氧化,在真空条件下对多肽用6MHCl 进行处理,反应混合物需要在100~120℃保温24小时,而Leu、Val、Ile等脂肪氨基酸则可能需要较长的反应时间才能完全水解。
但是,在这样的反应条件下,部分氨基酸残基会发生降解,Trp将被完全降解。
此外,在酸催化水解中,Asn和Gln分别转化为Asp和Glu并消去NH4+。
对这些氨基酸,必须测定Asx(Asn+Asp)、Glx(Gln+Glu)和NH4+(Asn+Gln)的总含量并进行比较。
碱催化水解一般仅用于特殊情况下,多肽在100℃条件下与4MNaOH反应4~8小时,Arg、Cys、Ser、Thr被分解,其它的氨基酸则被脱胺基和外消旋。
正因如此,应用碱水解测定Trp含量就受到了限制。
由于具有高度的专一性,内肽酶和外肽酶都可用作催化某些肽键水解的酶,Asn、Gln、Trp等含量的测定常常采用酶法。
为保证所有肽键的完全水解,一般都采用这些酶的混合物进行催化水解。
但是酶本身也是蛋白质,在反应条件下也可以发生降解而污染反应混合物,所使用的酶浓度不能过高,大约在1%左右。
上面几种方法都可应用于某些氨基酸的定量测定。
但是,要保证使所有的肽键完全水解,而又不引起氨基酸残基的降解,单独采用任何一种方法都不能满足这个要求。
因此,要实现多肽中的所有氨基酸的定量测定,可采用两种或三种水解方法的联合应用。
水解完成后所得到的游离氨基酸混合物采用离子交换色谱或RP-HPLC进行分离,然后根据洗脱时间进行鉴定,根据峰面积或峰高进行定量测定。
为增加分析的灵敏度,可以采用丹磺酰氯(dansyl chloride)、Edman 试剂(PITC)、邻苯二醛(OPA)及2-巯基乙醇等试剂对氨基酸进行柱前或柱后衍生化,形成具有强荧光性的加成化合物之后进行检测,如本章§10.1节所述。
肽段氨基酸序列的测定肽和蛋白质序列测定(Protein Sequencing)直接测序策略的步骤通常包括:第一,采用化学法或酶法从蛋白质多肽链的N端或C端将氨基酸残基依次从蛋白质或多肽的末端切割下来;第二,对每次切割下来的氨基酸残基进行正确的鉴定,氨基酸残基的鉴定通常采用在氨基酸残基上衍生一个生色基团,利用高效液相色谱法进行分离鉴定。
随着生物质谱法、自动化技术和生物信息学的不断发展,尤其是生物质谱法中生物分子的电离技术的改进,使蛋白质序列测定技术已经发生了革命性的变化,蛋白质序列分析的时间大大缩短。
N-端序列分析(Edman降解)1.Edman降解分析原理蛋白质和多肽的N端分析可通过与丹磺酰氯(dansyl chloride)、氨肽酶(aminopeptidase)或Edman试剂(异硫氰酸苯酯,phenyl isothiocyanate,PITC)的反应进行分析。
其中,1950年由P. Edman公布的氨基酸序列测定技术,即运用苯异硫氰酸酯与氨基酸的反应(Edman反应)进行N端分析特别有用。