蛋白质序列分析教学文稿
第6讲 蛋白质序列分析
将protein.txt蛋白质序 列 粘贴在文本框中
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蛋白质序列分析
氨基酸数目 相对分子质量 理论 pI 值
返回结果
氨基酸组成
正/负电荷残基数
44
原子组成
分子式 总原子数 消光系数
E(Prot) = Num(Tyr)*Ext(Tyr) + Num(Trp)*Ext(Trp) + Num(Cystine)*Ext(Cystine)
结构域匹配
已知结构的 同源蛋白？ 有
无
二级 结构预测 有
同源 建模
可用的折 叠模型？
串线法
无
三维结构模型
从头 预测
4
蛋白质序列分析
蛋白质结构分析主要内容
蛋白质基本理化性质分析
蛋白质一级结构
蛋白质亲疏水性分析
蛋白质跨膜区结构预测
蛋白质结构分析 蛋白质二级结构 蛋白质超二级结构 蛋白质三级结构
蛋白质二级结构预测 （α螺旋，β折叠等）
蛋白质序列分析
1.专家蛋白质分析系统：ExPaSy， Expert Protein Analysis System http://www.expasy.ch/ 瑞士生物信息学研究所
2. 生物序列分析中心：CBS， Center for Biological Sequence http://www.cbs.dtu.dk/services/ 丹麦技术大学
胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯 氨酸） 胞外-内分界区：Trp（色氨酸） 跨膜区：Leu（亮氨酸）、Ile（异亮氨酸）、Val（缬氨酸 ）、Met（甲硫氨酸）、Phe（苯丙氨酸）、Trp（色氨 酸）、Cys（半胱氨酸）、Ala（丙氨酸）、Pro（脯氨 酸）和Gly（甘氨酸） 胞内-外分界区：Tyr（络氨酸）、 Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸） 胞内末端：Lys（赖氨酸）和Arg（精氨酸）
BIOINF_蛋白质序列分析
蛋白质序列分析电子科技大学 生命科学与技术学院 生物信息学中心周鹏博士/副教授理化性质: 分子量、等电点、氨基酸组成等结构分析：一级结构、二级结构、三级结构功能预测：motif、domain、信号肽、跨膜区、亚细胞定位、GO等一、蛋白序列的获得1. 基因序列翻译推导得到2. 氨基酸测序（多肽）得到3. 双向电泳、质谱分析得到4. 数据库得到SRS（Sequence Retrieval System )序列检索系统胶质纤维酸性蛋白（glial fibrillary acidic protein, GFAP)二、蛋白质理化性质分析三、蛋白质结构分析（一）、二级结构预测二级结构。
– α螺旋，是蛋白质中最常见最典型含量最丰富的二级结构元件.在α螺旋中，每轮卷曲的螺旋包含3.6氨基酸残基，残基侧链伸向外侧,同一肽链上的每个残基的酰胺氢和位于它后面的第4个残基上的羰基氧彼此之间形成氢键。
这种氢键大致与螺旋轴平行。
在水环境中，肽键上的酰胺氢和羰基氧既能形成内部(α-螺旋内)的氢键，也能与水分子形成氢键。
– 不同的氨基酸对α螺旋形成的影响是不同的。
– β折叠是通过肽链间或肽段间的氢键维系。
可以把它们想象为由折叠的条状纸片侧向并排而成,每条纸片可看成是一条肽链, 称为β折叠股或β股(β－strand),肽主链沿纸条形成锯齿状。
需要注意的是在折叠片上的侧链都垂直于折叠片的平面,并交替的从平面上下二侧伸出。
－无规则卷曲（randon coil)无规则卷曲或称卷曲(coil)，泛指那些不能被归入明确的二级结构如折叠片或螺旋的多肽区段。
实际上这些区段大多数既不是卷曲，也不是完全无规的，虽然也存在少数柔性的无序片段。
它们也像其他二级结构那样是明确而稳定的结构。
它们受侧链相互作用的影响很大，经常构成酶活性部位和其他蛋白质特异的功能部位如许多钙结合蛋白中结合钙离子的EF 手结构（E-F hand structure)的中央环二级结构预测面临的困难二级结构在不同的溶剂环境中构象可能会不同同一肽段在不同的蛋白质中的结构也不一样预测序列模体和结构域都是通过对相关蛋白质的多序列比对分析而获得的– 线性模体(Linear motif)，较短的特定序列模式。
生物信息学讲义_蛋白质序列分析与结构预测
.第九章蛋白质序列分析与结构预测一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。
虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。
了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。
确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重要的。
目前，蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快，但是，已知结构的蛋白质相对比较少。
尽管蛋白质结构测定技术有了较为显著的进展，但是，通过实验方法确定蛋白质结构的过程仍然非常复杂，代价较高。
因此，实验测定的蛋白质结构比已知的蛋白质序列要少得多。
另一方面，随着DNA测序技术的发展，人类基因组及更多的模式生物基因组已经或将要被完全测序，DNA序列数量将会急增，而由于DNA序列分析技术和基因识别方法的进步，我们可以从DNA推导出大量的蛋白质序列。
这意味着已知序列的蛋白质数量和已测定结构的蛋白质数量（如蛋白质结构数据库PDB中的数据）的差距将会越来越大。
人们希望产生蛋白质结构的速度能够跟上产生蛋白质序列的速度，或者减小两者的差距。
那么如何缩小这种差距呢？我们不能完全依赖现有的结构测定技术，需要发展理论分析方法，这对蛋白质结构预测提出了极大的挑战。
20世纪60年代后期，Anfinsen首先发现去折叠蛋白或者说变性(denatured)蛋白质在允许重新折叠的实验条件下可以重新折叠到原来的结构，这种天然结构(native structure)对于蛋白质行使生物功能具有重要作用，大多数蛋白质只有在折叠成其天然结构的时候才能具有完全的生物活性。
自从Anfinsen提出蛋白质折叠的信息隐含在蛋白质的一级结构中，科学家们对蛋白质结构的预测进行了大量的研究，分子生物学家将有可能直接运用适当的算法，从氨基酸序列出发，预测蛋白质的结构。
本章主要着重介绍蛋白质二级结构及空间结构预测的方法。
蛋白质序列分析
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。
生物信息学 实验四、蛋白质序列分析及结构预测.
实验四、蛋白质序列分析及结构预测一、用BioEdit等软件进行序列分析打开FASTA格式序列1、Sequence-Protein-Amino Acid Composition分子质量；氨基酸组成Protein: gi|725605238|ref|XM_010330964.1| PREDICTED: Saimiri boliviensis boliviensis interferon, lambda 3 (IFNL3), mRNALength = 248 amino acidsMolecular Weight = 27462.22 DaltonsAmino Acid Number Mol%Ala A 25 10.08Cys C 9 3.63Asp D 13 5.24Glu E 14 5.65Phe F 6 2.42Gly G 10 4.03His H 10 4.03Ile I 3 1.21Lys K 8 3.23Leu L 37 14.92Met M 5 2.02Asn N 4 1.61Pro P 18 7.26Gln Q 10 4.03Arg R 22 8.87Ser S 15 6.05Thr T 16 6.45Val V 15 6.05Trp W 4 1.61Tyr Y 2 0.81氨基酸组成表2、helical wheel diagram3、Hydrophobic Moment matrix with Eisenberg consensus scale 疏水性4、Kyte&Doolittle Mean Hydrophobicity Profile5、Eisenberg Scale Mean Hydrophobicity Profile6、Cornette Scale Mean Hydrophobicity Profile7、Parker HPLC Scale Mean Hydrophobicity Profile8、Boyko Scale Mean Hydrophilicity Profile9、Hopp%Woods Scale Mean Hydrophilicity10、ProtParam tool /protparam/ProtParam (References / Documentation) is a tool which allows the computation of various physical and chemical parameters for a given protein stored in Swiss-Prot or TrEMBL or for a user entered sequence. The computed parameters include the molecular weight, theoretical pI, amino acid composition, atomic composition, extinction coefficient, estimated half-life, instability index, aliphatic index and grand average of hydropathicity (GRA VY) (Disclaimer).输入FASTA格式序列等电点11、跨膜区分析进入CBS 依次进入TMHMMWelcome to CBS http://www.cbs.dtu.dk/index.shtml CBS Prediction Servers http://www.cbs.dtu.dk/services/ TMHMM /protparam/输入FASTA格式序列结果Data 部分数据# WEBSEQUENCE# AA inside membr outside 1 A 0.00271 0.00000 0.99729 2 T 0.00267 0.00004 0.99729 3 G 0.00265 0.00006 0.99729 4 A 0.00265 0.00008 0.99727 5 A 0.00252 0.00022 0.99726 6 A 0.00252 0.00023 0.99726 7 C0.001720.001020.997268 T 0.001720.001020.99726………… ………… 1403 C 0.00059 0.00002 0.99939 1404 G 0.00059 0.00002 0.99939 1405 C 0.00059 0.00002 0.99939 1406 G 0.00059 0.00002 0.99939 1407 A0.000590.000020.999391408 G 0.00059 0.00002 0.99939 1409 A 0.00059 0.00002 0.99939 1410 C 0.00059 0.00002 0.99939 1411 C 0.00059 0.00002 0.99938 1412 T 0.00060 0.00005 0.99935 1413 G 0.00060 0.00009 0.99932 1414 A 0.00060 0.00012 0.99928 1415 A 0.00060 0.00014 0.99926 1416 T 0.00060 0.00016 0.99924 1417 T 0.00060 0.00018 0.99922 1418 G 0.00060 0.00019 0.9992 1419 T 0.00060 0.00023 0.99917 1420 G 0.00060 0.00023 0.99917 1421 T 0.00060 0.00023 0.99918 1422 T 0.00060 0.00023 0.99918 1423 G 0.00059 0.00024 0.99917 1424 C 0.00059 0.00024 0.99917 1425 C 0.00059 0.00024 0.99917 1426 A 0.00059 0.00024 0.99917 1427 G 0.00059 0.00024 0.99917 1428 C 0.00060 0.00024 0.99917 1429 G 0.00060 0.00024 0.99917 1430 G 0.00060 0.00024 0.99917 1431 G 0.00060 0.00023 0.99917 1432 G 0.00060 0.00023 0.99917 1433 A 0.00061 0.00023 0.99917 1434 C 0.00062 0.00021 0.99917 1435 C 0.00066 0.00017 0.99917 1436 T 0.00070 0.00013 0.99917 1437 G 0.00072 0.00011 0.99917 1438 T 0.00075 0.00009 0.99917 1439 G 0.00076 0.00008 0.99917 1440 T 0.00078 0.00006 0.99917 1441 G 0.00079 0.00004 0.99917 1442 T 0.00082 0.00001 0.99917 1443 C 0.00082 0.00001 0.99917 1444 T 0.00082 0.00001 0.99917 1445 G 0.00083 0.00000 0.99917 1446 A 0.00083 0.00000 0.9991712、信号肽及亚细胞定位进入SignalP 4.1 Server http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/输入FASTA格式序列结果：亚细胞定位： 进入：TargetP 1.1 Server http://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/ 输入序列提交：结果：13、功能分析1）基于序列同源性分析的蛋白质功能预测NCBI----blast 找到吻合相对高的序列查看详情序列同源性蛋白质功能分析NCBI---GENE进入相关文献了解功能2）基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测Motif:PROSITE//cgi-bin/prosite/ScanView.cgi?scanfile=806498321699.scan.gz结构域基序My Hits:http://hits.isb-sib.ch/cgi-bin/PFSCAN 输入序列结果：http://smart.embl-heidelberg.de/二、蛋白质二级结构预测1）NetTurnP - Prediction of Beta-turns in proteinsNetTurnP 1.0 - Prediction of Beta-turn regions in protein sequenceshttp://www.cbs.dtu.dk/services/NetTurnP/输入序列结果：NetTurnP - Prediction of Beta-turns in proteinsTechnical University of Denmark# For publication of results, please cite:# NetTurnP - Neural Network Prediction of Beta-turns by Use of Evolutionary Information and Predicted Protein Sequence Features.# Petersen B, Lundegaard C, Petersen TN (2010)# PLoS ONE 5(11):e15079 doi:10.1371/journal.pone.0015079## Column 1: Amino acid# Column 2: Sequence name# Column 3: Amino acid number# Column 4: Prediction for Beta-turn# Column 5: Class assignment - "T" for Beta-turn#V Sequence 1 0.287 .T Sequence 2 0.363 .A Sequence 3 0.403 .S Sequence 4 0.482 .E Sequence 5 0.495 .W Sequence 6 0.493 .G Sequence 7 0.552 TP Sequence 8 0.527 TS Sequence 9 0.564 TA Sequence 10 0.572 TD Sequence 11 0.643 TE Sequence 12 0.631 TD Sequence 13 0.620 TQ Sequence 14 0.612 TR Sequence 15 0.497 .S Sequence 16 0.518 TE Sequence 17 0.515 TM Sequence 18 0.557 TK Sequence 19 0.582 TR Sequence 20 0.555 TG Sequence 21 0.561 TM Sequence 22 0.552 TS Sequence 23 0.559 TR Sequence 24 0.560 TG Sequence 25 0.533 TC Sequence 26 0.486 .L Sequence 32 0.179 . M Sequence 33 0.184 .A Sequence 34 0.210 . T Sequence 35 0.236 . V Sequence 36 0.269 . L Sequence 37 0.319 . T Sequence 38 0.396 . V Sequence 39 0.448 . T Sequence 40 0.475 .G Sequence 41 0.505 T A Sequence 42 0.480 . V Sequence 43 0.449 . P Sequence 44 0.455 . V Sequence 45 0.463 . T Sequence 46 0.456 . R Sequence 47 0.467 . P Sequence 48 0.523 T P Sequence 49 0.504 T R Sequence 50 0.492 .A Sequence 51 0.488 . L Sequence 52 0.526 T P Sequence 53 0.568 T D Sequence 54 0.612 T A Sequence 55 0.650 T R Sequence 56 0.585 T G Sequence 57 0.497 .C Sequence 58 0.452 .H Sequence 59 0.380 .I Sequence 60 0.425 .A Sequence 61 0.452 . Q Sequence 62 0.457 .F Sequence 63 0.558 T K Sequence 64 0.524 T S Sequence 65 0.494 . L Sequence 66 0.482 . S Sequence 67 0.347 . P Sequence 68 0.280 . Q Sequence 69 0.259 .E Sequence 70 0.254 . L Sequence 71 0.181 . Q Sequence 72 0.153 .A Sequence 73 0.152 .F Sequence 74 0.167 . K Sequence 75 0.187 .L Sequence 81 0.362 .E Sequence 82 0.382 .E Sequence 83 0.373 . S Sequence 84 0.401 . L Sequence 85 0.373 . L Sequence 86 0.414 . L Sequence 87 0.555 T K Sequence 88 0.547 T D Sequence 89 0.559 T C Sequence 90 0.576 T R Sequence 91 0.414 .C Sequence 92 0.424 . R Sequence 93 0.443 . S Sequence 94 0.442 . R Sequence 95 0.522 T L Sequence 96 0.531 T F Sequence 97 0.572 T P Sequence 98 0.632 T R Sequence 99 0.596 T T Sequence 100 0.572 T W Sequence 101 0.535 TD Sequence 102 0.394 . L Sequence 103 0.416 . R Sequence 104 0.404 . Q Sequence 105 0.398 . L Sequence 106 0.414 . Q Sequence 107 0.371 . V Sequence 108 0.453 . R Sequence 109 0.475 .E Sequence 110 0.472 . R Sequence 111 0.481 . P Sequence 112 0.371 . V Sequence 113 0.271 .A Sequence 114 0.240 . L Sequence 115 0.188 .E Sequence 116 0.182 .A Sequence 117 0.175 .E Sequence 118 0.164 . L Sequence 119 0.168 .A Sequence 120 0.150 . L Sequence 121 0.141 . T Sequence 122 0.142 . L Sequence 123 0.143 .E Sequence 124 0.151 .A Sequence 130 0.479 .D Sequence 131 0.576 T N Sequence 132 0.572 T D Sequence 133 0.541 T M Sequence 134 0.512 T A Sequence 135 0.329 . L Sequence 136 0.275 .G Sequence 137 0.255 .D Sequence 138 0.253 . V Sequence 139 0.278 . L Sequence 140 0.373 .D Sequence 141 0.400 . R Sequence 142 0.395 . P Sequence 143 0.383 . L Sequence 144 0.308 .H Sequence 145 0.244 . T Sequence 146 0.202 . L Sequence 147 0.173 .H Sequence 148 0.152 .H Sequence 149 0.151 . V Sequence 150 0.149 . L Sequence 151 0.152 . S Sequence 152 0.162 . Q Sequence 153 0.173 . L Sequence 154 0.233 . R Sequence 155 0.280 .A Sequence 156 0.306 .C Sequence 157 0.354 . V Sequence 158 0.366 . Q Sequence 159 0.405 . P Sequence 160 0.406 . Q Sequence 161 0.403 . P Sequence 162 0.466 . T Sequence 163 0.517 T A Sequence 164 0.541 T G Sequence 165 0.588 T P Sequence 166 0.540 T R Sequence 167 0.493 . P Sequence 168 0.503 T W Sequence 169 0.433 .G Sequence 170 0.397 . R Sequence 171 0.341 . L Sequence 172 0.232 .H Sequence 173 0.198 .L Sequence 179 0.253 . Q Sequence 180 0.273 .E Sequence 181 0.290 .A Sequence 182 0.447 . P Sequence 183 0.494 . K Sequence 184 0.517 T K Sequence 185 0.554 T E Sequence 186 0.472 . S Sequence 187 0.628 T S Sequence 188 0.604 T G Sequence 189 0.595 T C Sequence 190 0.593 T L Sequence 191 0.334 .E Sequence 192 0.306 .A Sequence 193 0.286 . S Sequence 194 0.243 . V Sequence 195 0.230 . T Sequence 196 0.194 .F Sequence 197 0.177 . N Sequence 198 0.185 . L Sequence 199 0.180 .F Sequence 200 0.181 . R Sequence 201 0.199 . L Sequence 202 0.191 . L Sequence 203 0.249 . T Sequence 204 0.462 . R Sequence 205 0.469 .D Sequence 206 0.466 . L Sequence 207 0.491 . K Sequence 208 0.304 .C Sequence 209 0.311 . V Sequence 210 0.393 .A Sequence 211 0.467 . S Sequence 212 0.554 T G Sequence 213 0.630 T D Sequence 214 0.634 T L Sequence 215 0.593 T C Sequence 216 0.566 T A Sequence 217 0.554 T P Sequence 218 0.579 T S Sequence 219 0.573 T H Sequence 220 0.577 T L Sequence 221 0.544 T P Sequence 222 0.483 .I Sequence 228 0.362 .D Sequence 229 0.326 .F Sequence 230 0.303 .I Sequence 231 0.312 .Y Sequence 232 0.343 .T Sequence 233 0.420 .S Sequence 234 0.480 .T Sequence 235 0.499 .T Sequence 236 0.491 .C Sequence 237 0.509 TL Sequence 238 0.459 .N Sequence 239 0.472 .L Sequence 240 0.475 .L Sequence 241 0.412 .P Sequence 242 0.594 TP Sequence 243 0.599 TN Sequence 244 0.612 TR Sequence 245 0.650 TY Sequence 246 0.368 .Explain the output. Go back.2）GOR - Garnier et al, 1996NPS@ : GOR4 secondary structure predictionhttps://npsa-prabi.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_gor4.html结果：3）NetSurfP-1.1 - Protein secondary structure and surface accessibility server http://www.cbs.dtu.dk/services/NetSurfP/结果:NetSurfP - Protein Surface Accessibility andSecondary Structure PredictionsTechnical University of Denmark# For publication of results, please cite:# A generic method for assignment of reliability scores applied to solvent accessibility predictions.# Bent Petersen, Thomas Nordahl Petersen, Pernille Andersen, Morten Nielsen and Claus Lundegaard# BMC Structural Biology 2009, 9:51 doi:10.1186/1472-6807-9-51## Column 1: Class assignment - B for buried or E for Exposed - Threshold: 25% exposure, but not based on RSA# Column 2: Amino acid# Column 3: Sequence name# Column 4: Amino acid number# Column 5: Relative Surface Accessibility - RSA# Column 6: Absolute Surface Accessibility# Column 7: Z-fit score for RSA prediction# Column 8: Probability for Alpha-Helix# Column 9: Probability for Beta-strand# Column 10: Probability for CoilE A Sequence 3 0.434 47.882 -1.297 0.113 0.087 0.800 E S Sequence 4 0.585 68.527 -0.812 0.113 0.087 0.800 E E Sequence 5 0.613 107.109 0.159 0.113 0.087 0.800 B W Sequence 6 0.249 59.981 -0.639 0.052 0.084 0.864 E G Sequence 7 0.338 26.577 -0.814 0.053 0.043 0.903 E P Sequence 8 0.410 58.207 -1.117 0.053 0.043 0.903 E S Sequence 9 0.584 68.410 -1.020 0.053 0.043 0.903 E A Sequence 10 0.367 40.388 -1.062 0.058 0.017 0.925 E D Sequence 11 0.536 77.238 -0.648 0.053 0.043 0.903 E E Sequence 12 0.644 112.542 -0.710 0.184 0.043 0.773 E D Sequence 13 0.581 83.708 -1.977 0.184 0.043 0.773 E Q Sequence 14 0.508 90.693 -0.589 0.268 0.043 0.689 E R Sequence 15 0.464 106.302 -0.355 0.354 0.048 0.598 E S Sequence 16 0.414 48.533 -1.835 0.354 0.048 0.598 E E Sequence 17 0.592 103.370 -0.492 0.354 0.048 0.598 E M Sequence 18 0.400 80.020 -1.980 0.354 0.048 0.598 E K Sequence 19 0.526 108.198 -0.605 0.278 0.093 0.628 E R Sequence 20 0.472 108.180 -0.949 0.113 0.087 0.800 B G Sequence 21 0.272 21.391 -2.226 0.113 0.087 0.800 B M Sequence 22 0.197 39.440 -0.962 0.118 0.150 0.732 B S Sequence 23 0.281 32.875 -1.279 0.118 0.150 0.732 E R Sequence 24 0.291 66.593 -1.665 0.191 0.086 0.723 B G Sequence 25 0.158 12.458 -1.360 0.268 0.043 0.689 B C Sequence 26 0.026 3.678 -0.098 0.502 0.102 0.396 B M Sequence 27 0.143 28.634 0.257 0.725 0.163 0.112 B A Sequence 28 0.104 11.483 -0.200 0.725 0.163 0.112 B V Sequence 29 0.048 7.454 0.791 0.807 0.137 0.056 B L Sequence 30 0.041 7.507 0.219 0.870 0.077 0.053 B V Sequence 31 0.081 12.465 -0.059 0.886 0.090 0.024 B L Sequence 32 0.067 12.213 0.544 0.870 0.077 0.053 B M Sequence 33 0.073 14.667 0.432 0.870 0.077 0.053 B A Sequence 34 0.072 7.901 -0.058 0.831 0.044 0.125 B T Sequence 35 0.115 16.020 -0.434 0.831 0.044 0.125 B V Sequence 36 0.128 19.735 -0.312 0.831 0.044 0.125 B L Sequence 37 0.130 23.730 0.063 0.751 0.050 0.199 B T Sequence 38 0.266 36.964 -0.231 0.660 0.049 0.291 E V Sequence 39 0.339 52.104 -1.218 0.354 0.048 0.598 E T Sequence 40 0.409 56.770 -2.017 0.184 0.043 0.773 B G Sequence 41 0.313 24.625 -1.553 0.053 0.043 0.903 E A Sequence 42 0.370 40.752 -2.039 0.018 0.088 0.893 B V Sequence 43 0.186 28.542 -0.494 0.020 0.205 0.775 E P Sequence 44 0.337 47.806 -1.325 0.020 0.205 0.775 B V Sequence 45 0.170 26.206 -1.051 0.018 0.088 0.893 E T Sequence 46 0.381 52.803 -1.502 0.018 0.047 0.935 E R Sequence 47 0.526 120.362 -0.292 0.018 0.019 0.964 B P Sequence 48 0.241 34.127 -1.181 0.018 0.019 0.964 E P Sequence 49 0.395 56.079 -1.454 0.018 0.019 0.964E L Sequence 52 0.335 61.265 -0.180 0.018 0.047 0.935 E P Sequence 53 0.340 48.232 -0.691 0.018 0.047 0.935 E D Sequence 54 0.732 105.424 0.275 0.018 0.019 0.964 E A Sequence 55 0.475 52.301 -1.315 0.018 0.019 0.964 E R Sequence 56 0.514 117.660 -0.150 0.018 0.047 0.935 E G Sequence 57 0.466 36.698 -0.497 0.019 0.141 0.840 B C Sequence 58 0.061 8.578 -0.417 0.021 0.279 0.699 E H Sequence 59 0.342 62.283 0.151 0.022 0.359 0.619 B I Sequence 60 0.110 20.368 -0.560 0.022 0.359 0.619 E A Sequence 61 0.325 35.848 -1.172 0.020 0.205 0.775 E Q Sequence 62 0.503 89.872 0.409 0.019 0.141 0.840 BF Sequence 63 0.126 25.348 -0.199 0.018 0.088 0.893 E K Sequence 64 0.564 116.077 0.135 0.018 0.088 0.893 E S Sequence 65 0.482 56.444 -1.479 0.018 0.047 0.935 B L Sequence 66 0.207 37.902 -0.776 0.018 0.019 0.964 E S Sequence 67 0.392 45.966 0.122 0.018 0.019 0.964 E P Sequence 68 0.386 54.802 -1.124 0.858 0.002 0.139 E Q Sequence 69 0.509 90.872 -0.427 0.923 0.002 0.076 B E Sequence 70 0.213 37.159 -0.370 0.923 0.002 0.076 B L Sequence 71 0.196 35.961 0.420 0.970 0.001 0.030 E Q Sequence 72 0.476 84.960 0.319 0.970 0.001 0.030 B A Sequence 73 0.118 13.048 -0.154 0.970 0.001 0.030 B F Sequence 74 0.061 12.263 0.168 0.970 0.001 0.030 E K Sequence 75 0.402 82.630 1.003 0.923 0.002 0.076 E R Sequence 76 0.407 93.249 1.034 0.923 0.002 0.076 B A Sequence 77 0.046 5.047 0.102 0.858 0.002 0.139 E K Sequence 78 0.339 69.732 0.957 0.858 0.002 0.139 E D Sequence 79 0.535 77.122 0.100 0.858 0.002 0.139 B A Sequence 80 0.222 24.497 0.325 0.858 0.002 0.139 B L Sequence 81 0.086 15.783 0.088 0.802 0.014 0.185 E E Sequence 82 0.421 73.479 0.113 0.802 0.014 0.185 E E Sequence 83 0.579 101.064 -0.635 0.717 0.014 0.269 B S Sequence 84 0.234 27.437 -1.170 0.622 0.015 0.363 B L Sequence 85 0.140 25.726 -0.141 0.522 0.016 0.462 B L Sequence 86 0.258 47.203 -0.156 0.455 0.046 0.498 B L Sequence 87 0.251 45.976 -0.887 0.268 0.043 0.689 E K Sequence 88 0.591 121.651 -0.038 0.191 0.086 0.723 E D Sequence 89 0.577 83.160 -0.834 0.052 0.084 0.864 B C Sequence 90 0.214 29.989 0.573 0.056 0.142 0.802 E R Sequence 91 0.462 105.752 0.703 0.066 0.296 0.638 B C Sequence 92 0.092 12.945 -0.868 0.066 0.296 0.638 E R Sequence 93 0.441 100.897 -0.588 0.064 0.216 0.721 E S Sequence 94 0.347 40.668 -1.463 0.019 0.141 0.840 E R Sequence 95 0.456 104.538 -0.134 0.020 0.205 0.775 B L Sequence 96 0.213 39.055 -1.115 0.021 0.279 0.699 B F Sequence 97 0.137 27.576 0.398 0.019 0.141 0.840 E P Sequence 98 0.373 52.957 -0.918 0.018 0.088 0.893B W Sequence 101 0.197 47.354 0.333 0.125 0.227 0.648 E D Sequence 102 0.408 58.850 0.628 0.125 0.227 0.648 B L Sequence 103 0.135 24.664 0.252 0.216 0.235 0.548 E R Sequence 104 0.493 112.989 0.612 0.216 0.235 0.548 E Q Sequence 105 0.460 82.102 0.772 0.321 0.252 0.427 B L Sequence 106 0.109 19.995 0.672 0.216 0.235 0.548 E Q Sequence 107 0.423 75.548 0.333 0.199 0.152 0.649 B V Sequence 108 0.126 19.428 0.026 0.307 0.165 0.527 E R Sequence 109 0.384 88.005 0.285 0.278 0.093 0.628 E E Sequence 110 0.570 99.527 -0.787 0.354 0.048 0.598 B R Sequence 111 0.242 55.487 0.547 0.561 0.047 0.393 B P Sequence 112 0.212 30.111 -0.237 0.717 0.014 0.269 E V Sequence 113 0.264 40.608 0.527 0.831 0.044 0.125 B A Sequence 114 0.129 14.216 -0.416 0.911 0.033 0.057 B L Sequence 115 0.071 13.073 0.588 0.911 0.033 0.057 E E Sequence 116 0.312 54.576 0.365 0.938 0.007 0.055 B A Sequence 117 0.118 12.982 -0.203 0.938 0.007 0.055 B E Sequence 118 0.226 39.395 0.183 0.911 0.033 0.057 B L Sequence 119 0.058 10.638 0.730 0.911 0.033 0.057 E A Sequence 120 0.387 42.614 0.935 0.911 0.033 0.057 B L Sequence 121 0.109 20.013 0.598 0.831 0.044 0.125 B T Sequence 122 0.078 10.846 0.183 0.918 0.063 0.019 B L Sequence 123 0.077 14.117 0.561 0.911 0.033 0.057 E E Sequence 124 0.439 76.623 1.894 0.950 0.028 0.022 B V Sequence 125 0.081 12.388 0.564 0.950 0.028 0.022 B L Sequence 126 0.069 12.579 0.437 0.879 0.010 0.111 E E Sequence 127 0.476 83.210 0.447 0.879 0.010 0.111 E A Sequence 128 0.489 53.833 -0.563 0.622 0.015 0.363 B T Sequence 129 0.204 28.281 -0.526 0.339 0.016 0.645 E A Sequence 130 0.424 46.714 -0.865 0.109 0.005 0.886 E D Sequence 131 0.581 83.664 0.009 0.053 0.005 0.942 E N Sequence 132 0.499 73.112 -1.368 0.053 0.005 0.942 E D Sequence 133 0.550 79.255 -1.082 0.176 0.004 0.820 E M Sequence 134 0.529 105.773 0.296 0.502 0.002 0.495 E A Sequence 135 0.313 34.548 0.985 0.802 0.014 0.185 B L Sequence 136 0.053 9.778 0.183 0.923 0.002 0.076 B G Sequence 137 0.212 16.669 -0.022 0.970 0.001 0.030 E D Sequence 138 0.544 78.390 0.415 0.970 0.001 0.030 B V Sequence 139 0.096 14.755 0.975 0.938 0.007 0.055 B L Sequence 140 0.041 7.489 0.162 0.879 0.010 0.111 E D Sequence 141 0.490 70.609 0.135 0.600 0.003 0.397 E R Sequence 142 0.403 92.241 0.602 0.502 0.002 0.495 B P Sequence 143 0.092 12.984 0.209 0.600 0.003 0.397 B L Sequence 144 0.084 15.325 0.131 0.782 0.003 0.216 E H Sequence 145 0.361 65.630 -0.192 0.923 0.002 0.076 B T Sequence 146 0.132 18.336 -0.058 0.923 0.002 0.076 B L Sequence 147 0.038 6.958 0.485 0.970 0.001 0.030 E H Sequence 148 0.348 63.247 0.498 0.970 0.001 0.030 E H Sequence 149 0.331 60.136 0.839 0.970 0.001 0.030B V Sequence 150 0.041 6.348 0.473 0.970 0.001 0.030 B L Sequence 151 0.173 31.676 0.458 0.970 0.001 0.030 E S Sequence 152 0.550 64.472 0.552 0.970 0.001 0.030 B Q Sequence 153 0.280 49.954 0.494 0.970 0.001 0.030 B L Sequence 154 0.060 11.023 0.197 0.923 0.002 0.076 E R Sequence 155 0.443 101.378 1.090 0.858 0.002 0.139 E A Sequence 156 0.519 57.216 0.794 0.694 0.003 0.303 BC Sequence 157 0.076 10.727 -0.397 0.600 0.003 0.397 B V Sequence 158 0.214 32.846 -0.023 0.430 0.016 0.555 E Q Sequence 159 0.581 103.749 0.558 0.181 0.016 0.803 E P Sequence 160 0.372 52.815 -0.699 0.053 0.043 0.903 E Q Sequence 161 0.518 92.479 -0.120 0.018 0.019 0.964 B P Sequence 162 0.229 32.552 -1.009 0.018 0.019 0.964 E T Sequence 163 0.558 77.381 -0.839 0.018 0.019 0.964 E A Sequence 164 0.573 63.101 -1.965 0.018 0.019 0.964 E G Sequence 165 0.501 39.429 -1.447 0.018 0.019 0.964 E P Sequence 166 0.502 71.234 -1.690 0.018 0.019 0.964 E R Sequence 167 0.404 92.424 -0.216 0.018 0.047 0.935 B P Sequence 168 0.281 39.916 -1.411 0.115 0.016 0.868 E W Sequence 169 0.443 106.638 -0.546 0.339 0.016 0.645 E G Sequence 170 0.290 22.847 -2.131 0.522 0.016 0.462 B R Sequence 171 0.219 50.128 0.487 0.802 0.014 0.185 B L Sequence 172 0.041 7.562 -0.568 0.938 0.007 0.055 E H Sequence 173 0.310 56.334 0.581 0.923 0.002 0.076 E H Sequence 174 0.347 63.156 0.424 0.970 0.001 0.030 B W Sequence 175 0.066 15.753 0.456 0.970 0.001 0.030 B L Sequence 176 0.068 12.414 0.160 0.970 0.001 0.030 E H Sequence 177 0.394 71.760 0.246 0.970 0.001 0.030 E R Sequence 178 0.303 69.364 1.450 0.923 0.002 0.076 B L Sequence 179 0.055 10.052 0.711 0.858 0.002 0.139 E Q Sequence 180 0.443 79.120 0.982 0.782 0.003 0.216 E E Sequence 181 0.620 108.314 1.492 0.600 0.003 0.397 B A Sequence 182 0.100 10.998 -0.174 0.176 0.004 0.820 E P Sequence 183 0.519 73.618 0.665 0.109 0.005 0.886 E K Sequence 184 0.729 149.894 0.904 0.181 0.016 0.803 E K Sequence 185 0.619 127.267 0.262 0.115 0.016 0.868 E E Sequence 186 0.510 89.062 -0.518 0.115 0.016 0.868 E S Sequence 187 0.407 47.689 -0.749 0.115 0.016 0.868 E S Sequence 188 0.454 53.185 -0.258 0.257 0.016 0.727 E G Sequence 189 0.289 22.744 -0.967 0.354 0.048 0.598 B C Sequence 190 0.064 9.014 -0.312 0.502 0.102 0.396 B L Sequence 191 0.115 21.075 -0.202 0.649 0.163 0.188 E E Sequence 192 0.325 56.830 0.201 0.701 0.107 0.192 B A Sequence 193 0.086 9.488 -0.828 0.779 0.100 0.120 B S Sequence 194 0.136 15.927 0.029 0.779 0.100 0.120 B V Sequence 195 0.065 9.914 -0.429 0.779 0.100 0.120 B T Sequence 196 0.085 11.817 -0.319 0.870 0.077 0.053 B F Sequence 197 0.072 14.511 0.097 0.911 0.033 0.057 B N Sequence 198 0.150 21.989 -0.346 0.879 0.010 0.111B L Sequence 199 0.057 10.492 0.062 0.938 0.007 0.055B F Sequence 200 0.081 16.176 0.103 0.938 0.007 0.055E R Sequence 201 0.258 59.013 1.046 0.938 0.007 0.055B L Sequence 202 0.082 14.959 0.208 0.879 0.010 0.111B L Sequence 203 0.067 12.249 0.337 0.879 0.010 0.111B T Sequence 204 0.240 33.343 0.112 0.717 0.014 0.269E R Sequence 205 0.489 112.050 0.481 0.430 0.016 0.555E D Sequence 206 0.433 62.366 -0.416 0.257 0.016 0.727B L Sequence 207 0.084 15.399 0.517 0.191 0.086 0.723E K Sequence 208 0.501 103.159 1.207 0.231 0.330 0.439B C Sequence 209 0.097 13.675 0.387 0.268 0.505 0.227B V Sequence 210 0.137 21.057 0.261 0.268 0.505 0.227B A Sequence 211 0.306 33.699 -0.976 0.135 0.317 0.548E S Sequence 212 0.529 61.987 -0.462 0.056 0.142 0.802E G Sequence 213 0.427 33.636 -1.328 0.018 0.047 0.935E D Sequence 214 0.636 91.705 -1.310 0.018 0.047 0.935B L Sequence 215 0.288 52.660 -0.493 0.052 0.084 0.864B C Sequence 216 0.088 12.327 -0.952 0.056 0.142 0.802E A Sequence 217 0.282 31.032 -0.158 0.052 0.084 0.864E P Sequence 218 0.369 52.304 -0.980 0.053 0.043 0.903E S Sequence 219 0.571 66.909 -1.224 0.053 0.043 0.903E H Sequence 220 0.419 76.125 -1.162 0.053 0.043 0.903B L Sequence 221 0.149 27.264 0.307 0.053 0.043 0.903E P Sequence 222 0.336 47.622 -0.813 0.113 0.043 0.844B A Sequence 223 0.295 32.520 -1.323 0.113 0.087 0.800E T Sequence 224 0.276 38.309 -0.522 0.191 0.086 0.723B H Sequence 225 0.267 48.640 -0.426 0.199 0.152 0.649B H Sequence 226 0.283 51.514 -0.300 0.216 0.235 0.548B A Sequence 227 0.115 12.695 -0.606 0.231 0.330 0.439B I Sequence 228 0.062 11.507 0.198 0.252 0.423 0.325B D Sequence 229 0.222 32.033 -0.360 0.252 0.423 0.325B F Sequence 230 0.088 17.762 0.207 0.273 0.587 0.140B I Sequence 231 0.071 13.154 -0.244 0.273 0.587 0.140B Y Sequence 232 0.153 32.717 0.494 0.268 0.505 0.227B T Sequence 233 0.215 29.793 -0.735 0.252 0.423 0.325B S Sequence 234 0.254 29.804 -1.090 0.216 0.235 0.548B T Sequence 235 0.277 38.475 -0.682 0.307 0.165 0.527B T Sequence 236 0.258 35.785 -0.222 0.199 0.152 0.649B C Sequence 237 0.072 10.067 -0.863 0.216 0.235 0.548B L Sequence 238 0.158 28.875 -0.255 0.216 0.235 0.548E N Sequence 239 0.462 67.564 -0.902 0.216 0.235 0.548B L Sequence 240 0.189 34.661 -0.397 0.113 0.087 0.800B L Sequence 241 0.210 38.451 0.093 0.053 0.043 0.903E P Sequence 242 0.379 53.752 -0.085 0.018 0.019 0.964E P Sequence 243 0.466 66.125 -1.303 0.018 0.019 0.964E N Sequence 244 0.670 98.132 -2.145 0.018 0.047 0.935E R Sequence 245 0.568 130.095 -0.533 0.018 0.019 0.964E Y Sequence 246 0.734 156.941 -1.908 0.003 0.003 0.994Explain the output. Go back.5）PORTERhttp://distill.ucd.ie/porter/结果：Subject: Porter response toQuery_name:Query_length: 248Prediction: VTASEWGPSADEDQRSEMKRGMSRGCMAVLVLMATVLTVTGAVPVTRPPRALPDARGCHICCCCCCCCCCCHHHHHHHHCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCCCCCCCCCHAQFKSLSPQELQAFKRAKDALEESLLLKDCRCRSRLFPRTWDLRQLQVRERPVALEAELA HHHCCCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHCECCCCCCCCCCCCCCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHLTLEVLEATADNDMALGDVLDRPLHTLHHVLSQLRACVQPQPTAGPRPWGRLHHWLHRLQ HHHHHHHHHHHHCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCHHHHHHHHHHHHHCEAPKKESSGCLEASVTFNLFRLLTRDLKCVASGDLCAXPSHLPATHHAIXDFIYTSTTCL CCCCCCCHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHCCCCCCCCCCCCHHHHHHHCCCHHHNLLPPNRYCCCCCCCCPredictions based on PDB templates (seq. similarity up to 58.5%)Query served in 59 secondsMultiple queries to multiple servers at:http://distill.ucd.ie/distill/Access individually Porter, Porter+, PaleAle, BrownAle, X-Stout , XX-Stout, 3Distill at: http://distill.ucd.ie/porter/http://distill.ucd.ie/porter+/http://distill.ucd.ie/paleale/http://distill.ucd.ie/brownale/http://distill.ucd.ie/xstout/http://distill.ucd.ie/xxstout/Prediction of protein disorder by Spritz:http://distill.ucd.ie/spritz/For an explanation of the output formats, refer to:http://distill.ucd.ie/distill/explanation.html#output_formats Please cite one or more of the following:G.Pollastri, A.McLysaght."Porter: a new, accurate server for protein secondary structure prediction". Bioinformatics, 21(8):1719-1720, 2005./cgi/content/abstract/21/8/1719C.Mooney, Y.Wang, G.Pollastri."SCLpred: Protein Subcellular Localization Prediction by N-to-1 Neural Networks", Bioinformatics, 27 (20), 2812-2819, 2011./content/27/20/2812D.Bau, A.J.M.Martin, C.Mooney, A.Vullo, I.Walsh, G.Pollastri. "Distill: Asuite of web servers for the prediction of one-, two- and three-dimensional structural features of proteins" BMC Bioinformatics, 7:402, 2006./1471-2105/7/402/abstractC. Mooney, G.Pollastri "Beyond the Twilight Zone: Automated prediction of structural properties of proteins by recursive neural networks and remote homology information" Proteins, 77(1), 181-90, 2009. /journal/122274852/abstract G.Pollastri, A.J.M.Martin, C.Mooney, A.Vullo. "Accurate prediction of protein secondary structure and solvent accessibility by consensus combiners of sequence and structure information" BMC Bioinformatics, 8:201, 2007. /1471-2105/8/201/abstract I.Walsh,D.Bau, .M.Martin, C. Mooney, A.Vullo, G.Pollastri "Ab initio and template-based prediction of multi-class distance maps by two-dimensional recursive neural networks" BMC Structural Biology, 9:5, 2009. /1472-6807/9/5A.Vullo, I.Walsh, G.Pollastri."A two-stage approach for improved prediction of residue contact maps"BMC Bioinformatics, 7:180, 2006. /1471-2105/7/180/abstractG. Pollastri, A. Vullo, P . Frasconi, P . Baldi."Modular DAG-RNN Architectures for Assembling Coarse Protein Structures".Journal of Computational Biology, 13:3, 631-650, 2006.A. Vullo, O. Bortolami, G. Pollastri, S. Tosatto."Spritz: a server for the prediction of intrinsically disordered regions in protein sequences using kernel machines"Nucleic Acids Research, 34:W164-W168, 2006. 6）TUAT Kuroda Lab's Programb.tuat.ac.jp/dlpsvm.html结果：部分数据Sequence position Prob. by SVM-ALL Prob. by SVM-Long Prob. by SVM-Short Li 1 0 A2 0 T3 0 G4 0 A5 -0.973539 0 0 A6 -1.086915 0 0 A7 -0.891253 0 0 C8 -0.644379 0 0 T9 -0.378074 0 0 A。
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。
《蛋白质序列分析》word版
7 蛋白质序列分析与功能预测 (1)7.1 引言 (1)7.2 功能描述 (2)7.2.1 基因本体 (3)7.2.2 利用GO术语的功能注释 (7)7.3 基于序列相似性的功能预测 (8)7.3.1 基本预测方法 (10)7.3.2 分析与讨论 (14)7.3.3 蛋白质家族与序列的相似性聚类 (15)7.4 基于蛋白质信号的功能预测 (17)7.4.1 蛋白质信号 (17)7.4.2 信号的描述 (22)7.4.3 蛋白质模体、结构域和家族数据库 (28)7.4.4 分析与讨论 (34)7.5 基于蛋白质序列特征的功能预测 (35)7.5.1 序列的理化性质 (35)7.5.2 跨膜与卷曲螺旋分析 (37)7.5.3 蛋白质翻译后修饰分析 (40)7.5.4 亚细胞定位预测 (42)7.5.5 基于序列特征的蛋白质分子功能预测 (44)7.6 功能预测的其他思路 (45)参考书目 (47)7 蛋白质序列分析与功能预测DNA经常被比喻为构筑生命的蓝图，相应地，蛋白质就是构筑生命体最主要的材料。
蛋白质在生命过程中发挥着巨大的作用，它们执行着大部分生物功能。
这些功能包括结构功能（如细胞骨架中的肌动蛋白）、酶功能（很多蛋白质可以催化生物反应，常见的蛋白质催化功能是使生物反应加速一定数量级），以及在细胞内或细胞间转运物质的功能。
大量序列被测定带给了生物信息学家一个挑战，那就是如何从这些序列中找到基因，然后给基因加上注释，即给这些基因提供关于它们性质或功能的简单描述。
7.1 引言继基因组结构注释（genome structural annotation）完成后，阐明基因组所表达的全部蛋白质的表达规律和生物功能，称为功能注释（functional annotation），成为研究的热点，是基因组注释（genome annotation）的重要组成部分。
据Friedberg I称，2006年时，GeneBack中约有~40%的序列被标注为“unknown function”。
2蛋白质序列特征分析~生物信息学全解
蛋白质的亲水性或疏水性
氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱 动力，一般通过亲水性分布图（hydropathy profile）
反映蛋白质的折叠情况。蛋白质折叠时会形成疏水
内核和亲水表面，同时在潜在跨膜区出现高疏水值 区域，据此可以测定跨膜螺旋等二级结构和蛋白质
表面氨基酸分布。
利用PROTSCALE分析蛋白质的亲水性或疏水性
TMPRED在线网页
用TMPRED分析P51684序列所得到的可能的 7个跨膜螺旋区
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的建议的跨膜拓扑模型
用TMPRED分析P51684序列所得到的7个 可能的跨膜螺旋区的图形显示结果
工具，TMpred基于对TMbase数据库的统计分析来预测蛋白 质跨膜区和跨膜方向。TMbase来源于Swiss-Prot库，并包含了
每个序列的一些附加信息，如：跨膜结构区域的数量、跨
膜结构域的位置及其侧翼序列的情况。TMpred利用这些信息 并与若干加权矩阵结合来进行预测。 其网址为： /software/TMPRED_form.html
4、信号肽—SIGNAL PEPTIDE
信号肽是指新合成多肽链中用于指导蛋白质跨膜转移 的末端（通常为N末端）的氨基酸序列。信号肽中至少含
有一个带正电荷的氨基酸，中部有一个高度疏水区以通过
序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
一、蛋白质结构
蛋白质的一级结构
蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
蛋白质的二级结构Leabharlann H表示螺旋E表示折叠
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}
蛋白质序列分析讲稿
蛋白质序列分析
跨膜区在线分析工具
名称 TMHMM
Tmpred
TMP
网址
说明
http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM 判定是否是膜蛋白 /
/software/TMPRED 预测跨膜片断 _form.html
http://www.mbb.ki.se/tmap/
脂肪系数 总平均亲水性
蛋白质序列分析
蛋白质疏水性分析
• ProtScale工具
/tools/protscale.html
• 氨基酸标度
– 表示氨基酸在某种实验状态下相对其他氨基酸在 某些性质的差异，如疏水性、亲水性等
• 收集50多个文献中提供的氨基酸标度 • 默认值为Hphob. Kyte & Doolittle，做疏水性
Asp (D) -3.5
Ala (A) 1.8
Gln (Q) -3.5
Gly (G) -0.4
Glu (E) -3.5
Thr (T) -0.7
Lys (K) -3.9
Ser (S)
-0.8
Arg (R) -4.5
蛋白质序列分析
主要选项/参数
序列在线提交形式： • 如果分析SWISS-PORT和TrEMBL数据库中序列
分析
20种氨基酸的疏水K-D标度
氨基酸 K-D标度 氨基酸 K-D标度
Ile (I)
4.5
Trp (W) -0.9
Val (V) 4.2
Tyr (Y) -1.3
Leu (L) 3.8
Pro (P)
-1.6
Phe (F) 2.8
His (H) -3.2
Cys (C) 2.5
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。
蛋白质序列分析及结构预测 第一讲
蛋白质数据库特征:
这些数据库种类有差别, 但内部是相互联系的.
每个数据库都有指针指向其他数据库, 而且数据 库之间的序列以及相应的结构是共享的, 同一种 蛋白质依次会出现在不同的数据库.
这样的数据沟通有助于更深层地挖掘蛋白质的 内在生物信息, 这些数据库是融序列信息的索取、 处理、存储、输出于一身的。
3. 蛋白质结构数据库
PDB( protein data bank , PDB)
PDB 包括了蛋白质、核酸、蛋白质-核酸复合体以及病 毒等生物大分子结构数据, 主要是蛋白质结构数据, 这些数据来源于几乎全世界所有从事生物大分子结 构研究的研究机构, 并由结构生物学合作研究协会（ RCSB） 维护和注释。
超二级结构的主要类型和特征
超二级结构(supersecondary structure)指位于同一主链的多个二级 结构组装形成的特定组装体，可直接作为三级结构的或结构域的组成单元 ，是从蛋白质二级结构形成三级结构的一个过渡结构形式，也称为立体结 构形成的模体。
超二级结构的主要类型：
（1）β转角或Ω环等连接连续四个α螺旋形成的四α螺旋捆； （2）中部固定位置含有亮氨酸及其他疏水侧链氨基酸残基、在螺旋两端 含有强亲水侧链氨基酸的α螺旋组成的亮氨酸拉链(Leucine zipper)； （3）一条主链中相邻七个两亲α螺旋通过过度结构形成的七次穿膜螺旋 组； （4）连续主链中两段α螺旋连接三段β折叠链形成的Rossmann折叠； （5）β转角连接a螺旋构成的a-螺旋-β转角-α螺旋； （6）Ω环连接α螺旋构成的α螺旋-Ω环-α螺旋等。 （7）β-折叠都为超二级结构。
主要选项/参数
序列在线提交形式： • 如果分析SWISS-PORT和TrEMBL数据库中序列
实验五蛋白质序列分析2讲课文档
– 直接在搜索框中粘贴氨基酸序列
输入Swiss-Prot/TrEMBL AC号 打开protein.txt， 将蛋白质序列 粘贴在搜索框中
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第六页，共48页。
输出结果
• 输入Swiss-Prot/TrEMBL AC号—分不同的功能域肽段
• 以P02699为例
功能域
用户自定义区段
• 结构域通常由25~300个氨基酸组成，不同蛋 白质结构域数目或同一蛋白质结构域相似度差 异较大
第三十五页，共48页。
蛋白质序列分析
• 常见的结构域主要有5种：
– 全平行结构域 – 反平行结构域
– α+β结构域 – α/β结构域
– 其他折叠类型
• 结构域是蛋白质的功能、结构和进化单元， 结构域分析对于蛋白质结构的分类和预测有 着重要作用。
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第四十二页，共48页。
基于序列同源的蛋白质功能预测 序列相似性比较作为一个非常有效的工具用于同源 基因的发现
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基于序列同源的蛋白质功能预测
第四十四页，共48页。
作业
1. 在uniprot数据库中检索人脂联素 (adiponectin)蛋白质序列；写出检 索号。
2. 使用在线分析平台ExPASy对上述蛋白质序列进行分子质量、氨 基酸组成（protparam）、和疏水性等基本性质分析（protscale）
• 典型的有亮氨酸拉链，存在7残基 重复结构（heptad repeat)，以a，b
， c，d，e，f，g位置表示，其中a和d 位置为疏水性氨基酸，而其他位置 残 基为亲水性
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第三十页，共48页。
• 卷曲螺旋
– 控制蛋白质寡聚化的元件，存在于转录因子、蛋 白融合多肽等
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多序列比对结果
昆虫防御素的保守区域
KRATCD
KAVCVC
1、蛋白质序列检索 2、蛋白质序列比对 3、蛋白质基本性质分析 4、蛋白质功能预测 5、蛋白质结构预测
蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析 的基本方面，一般包括： 蛋白质的氨基酸组成 分子量 等电点（pI） 亲疏水性分析 跨膜区分析 信号肽分析
以下我们重点介绍 ExPASy（Expert Protein Analysis System，蛋白质专家分析系统）。 ExPASy 由瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of Bioinformatics ，SIB）维护，是研 究蛋白质的首选网站。
Primary structure analysis （一级结构分析）
假如，我们根据家蝇defensin基因cDNA序列设 计一对特异引物，已经成功地从家蝇总RNA中 反转录PCR扩增出目的基因片段并测序。
下一步，我们不仅要对我们获得的defensin核 酸序列进行生物信息学分析。也要对其推导的 氨基酸序列进行分析。
蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析 的基本方面，一般包括： 蛋白质的氨基酸组成 分子量 等电点（pI） 亲疏水性分析 跨膜区分析 信号肽分析
ORF Finder
Genetic codes 选项： 默认为Standard 另提供15种物种 及线粒体的密码子
家蝇defensin cDNA序列
BLAST
找到4个ORF 其中最长的ORF为 282bp（1～281）
MKYFTIVAVF LAVAVCYISQ SSASPAPNEE ANFVHGAD ALKQLEPEL HGRYKRATC DLLSGTGVGH SACAAHCLLR GNRGGYCNG KGVCVCRN
蛋白质序列分析举例：
家蝇抗菌肽（antimicrobial peptide）研究
假设核酸序列检索没有发现家蝇defensin的编码序列。
由于家蝇属于双翅目（Diptera）昆虫，我们可以通过 NCBI的蛋白质序列检索, 寻找多种昆虫防御素的氨基酸 序列, 尤其是双翅目昆虫防御素的氨基酸序列。
Compute pI/Mw 计算理论等电点
和分子量
复制粘贴上述93aa的家 蝇defensin氨基酸序列
Theoretical pI/Mw 8.53/9846.29
MW=9844.4 Predicted pI=8.29 氨基酸组成列表
！不同程序预测的结果有差别
ProtParam 计算蛋白质理化 参数常用的工具
可以利用综合性序列分析软件（如DNAMAN） 来分析蛋白质的基本理化性质。
另外也有许多在线程序可资利用。
序列组分属性
载入上述93aa的家蝇 defensin氨基酸序列
MW=9844.4 Predicted pI=8.29 氨基酸组成列表
除了利用综合性序列分析软件（DNAMAN） 来分析蛋白质的基本理化性质外，还有许多在 线程序可资利用。
蛋白质亲疏水性氨基酸的组成是蛋白质折叠的 主要驱动力。
蛋白质折叠时会形成疏水内核和亲水表面，而 跨膜区多由疏水性氨基酸组成 。
可利用综合性序列分析软件（如DNAMAN） 或 ExPASy上的ProtScale来分析蛋白质的亲疏 水性。
疏水性轮廓
2～18区域，有一典型 的疏水性区域
Primary structure analysis （一级结构分析）
假如我们测序得到一条家蝇defensin核酸序列。
首先，我们通过NCBI的ORF Finder来确认一 下它的蛋白编码区以及它所编码的氨基酸序列。
然后对这个理论推导的家蝇defensin氨基酸序 列进行分析。
利用NCBI的ORF Finder 来查找ORF
All Resources （A-Z）
ProtScale 程序 蛋白质疏水性分析
5～20区域，有一典型的疏水性区域 ＞0表示疏水性，＜0表示亲水性
2～18区域，有一典型 的疏水性区域
蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析 的基本方面，一般包括： 蛋白质的氨基酸组成 分子量 等电点（pI） 亲疏水性分析 跨膜区分析 信号肽分析
跨膜区多由疏水性氨基酸组成，但预测得到的 疏水区不一定就是跨膜区 。
蛋白质序列含有跨膜区提示它可能作为膜受体 起作用，也可能是定位于膜的锚定蛋白或者离 子通道蛋白等。
蛋白质序列分析
教材 Page 84~96 蛋白质序列分析 教材 Page 138~152 生物大分子结构数据的浏
览（RasMol 软件） 教材 Page 175~184 蛋白质结构的同源模建
下次课上机实习
1、蛋白质序列检索 2、蛋白质序列比对 3、蛋白质基本性质分析 4、蛋白质功能预测 5、蛋白质结构预测
1、蛋白质序列检索 2、蛋白质序列比对 3、蛋白质基本性质分析 4、蛋白质功能预测 5、蛋白质结构预测
昆虫（双翅目）防御素多序列比对
接下来，我们利用综合性序列分析软件（比如 DNAMAN）对这10条昆虫defensin 序列进行多 序列比对，找出它们的保守氨基酸序列。
多序列比对
文件 文件夹 通道
然后进行氨基酸序列的多序列比对, 找出昆虫防御素的 保守区域,பைடு நூலகம்根据保守氨基酸序列,设计简并引物，然后尝 试从家蝇总RNA中反转录（RT-PCR）扩增目的基因片 段。
defensin diptera
Protein
All: 242 点击索引号的链接便可得到相关 的蛋白序列，比如我从中选取了 十条（按蚊、伊蚊、果蝇等）。
Theoretical pI/Mw 8.53/9846.2
酸性氨基酸：6 碱性氨基酸：9
消光系数
预测半衰期
不稳定系数
不稳定系数小于40时， 表示该蛋白在试验中 比较稳定。
蛋白质序列的基本性质分析是蛋白质序列分析 的基本方面，一般包括： 蛋白质的氨基酸组成 分子量 等电点（pI） 亲疏水性分析 跨膜区分析 信号肽分析