实习4蛋白质结构与功能预测
蛋白质结构和功能预测研究及其应用
蛋白质结构和功能预测研究及其应用蛋白质是生命的基础单位，它们在细胞内扮演着重要的角色。
了解蛋白质的结构和功能预测对于生物学、药学等领域有着重要的意义。
本文将介绍蛋白质结构和功能预测的研究现状及其应用。
一、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是一项重要的研究领域。
蛋白质结构的预测可以帮助我们理解蛋白质的功能、作用机制以及与其他分子的相互作用。
目前，蛋白质结构预测的方法主要有两种：实验方法和计算方法。
实验方法包括X射线晶体学、核磁共振、电镜等，这些方法可以得到蛋白质的精确结构。
但是，这些实验方法费时费力，而且不适用于所有蛋白质。
计算方法包括基于序列的预测方法、基于比较模型的预测方法和基于物理模拟的预测方法。
其中，基于序列的预测方法是最常用的方法之一。
这种方法利用蛋白质序列信息来预测它的三维结构。
基于比较模型的预测方法则是通过比较已经知道结构的同源蛋白质来预测目标蛋白质的结构。
基于物理模拟的预测方法则是通过计算机模拟蛋白质的物理过程来预测其结构。
现在，计算方法已经成为蛋白质结构预测的主流。
不断提高的计算机性能、先进的算法和更多的实验数据为蛋白质结构预测提供了更好的基础。
在未来，蛋白质结构预测将继续发展和完善，为生物科技的发展奠定更加坚实的基础。
二、蛋白质功能预测蛋白质的功能是由其结构所决定的。
因此，对蛋白质结构的预测也间接预测了其功能。
但是，对于很多蛋白质来说，只知道其结构并不能完全揭示其功能。
在大规模测序的时代，生物学家们面对着海量的序列数据。
对于这些序列，不仅需要进行结构预测，还需要进行功能预测。
目前，蛋白质功能预测的主要方法有三种：基于相似性、基于机器学习和基于结构。
基于相似性的功能预测方法依赖于已知功能的同源蛋白质。
这种方法的基本思想是，如果两个蛋白质的序列相似度高，则它们的功能也可能相似。
但是，这种方法有其局限性，因为不同的蛋白质可能具有相似的结构和序列，但是它们的功能却不同。
基于机器学习的功能预测方法则是通过构建模型来预测蛋白质的功能。
蛋白质结构与功能预测
蛋白质结构与功能预测在生命的微观世界里，蛋白质扮演着至关重要的角色。
它们如同一个个小巧而精密的机器，执行着各种各样的生物功能，从催化化学反应到传递信号，从构建细胞结构到抵御病原体。
要理解蛋白质如何发挥这些作用，关键在于揭示其结构与功能之间的神秘关系。
而蛋白质结构与功能的预测，正是现代生物学和医学领域中的一项关键挑战。
蛋白质的结构可以说是其功能的基础。
就像一座建筑的设计决定了它的用途，蛋白质的三维结构决定了它能够与哪些分子相互作用，从而实现特定的功能。
想象一下，一个蛋白质就像是一把精心设计的钥匙，只有其结构与目标“锁孔”（即其他分子）完美匹配，才能顺利地开启相应的生物过程。
那么，如何进行蛋白质结构的预测呢？一种常见的方法是基于同源建模。
这就好比找到了一把已知形状的钥匙（已知结构的同源蛋白质），然后根据新蛋白质与这把已知钥匙的相似性，来推测新蛋白质这把“钥匙”的形状。
然而，这种方法并非总是万无一失。
如果找不到足够相似的同源蛋白质，或者新蛋白质具有独特的结构特征，那么预测的准确性就会大打折扣。
除了同源建模，还有从头预测的方法。
这就像是在没有任何参考的情况下，完全凭借对蛋白质结构形成原理的理解来构建模型。
这需要对蛋白质折叠的物理化学规律有深入的认识，以及强大的计算能力。
但目前，从头预测仍然面临着诸多困难，例如计算量巨大、难以准确模拟复杂的分子相互作用等。
在预测蛋白质结构的道路上，实验技术也在不断发展。
X 射线晶体学和核磁共振（NMR）技术曾经是获取蛋白质结构的“黄金标准”。
通过 X 射线衍射，我们可以得到蛋白质晶体中原子的排列信息，从而精确地确定其结构。
而 NMR 则可以在溶液状态下研究蛋白质的结构动态变化。
然而，这些技术都有各自的局限性。
获取高质量的蛋白质晶体并非易事，而且对于一些大分子量、柔性较大的蛋白质，X 射线晶体学和 NMR 可能都难以给出满意的结果。
近年来，冷冻电镜技术的出现为蛋白质结构研究带来了新的曙光。
蛋白质结构和功能的预测和模拟
蛋白质结构和功能的预测和模拟引言：蛋白质是生命体最重要的分子之一，世界范围内有数百万种不同的蛋白质成分，帮助维持人体各系统正常运转，是人类的生命之源。
然而，不同的蛋白质分子结构及其功能特征千差万别，研究其结构和表现出的功能变得十分重要。
第一部分：蛋白质结构和功能分析蛋白质结构是通过一个独特的方式折叠成特定的三维结构。
这个结构对蛋白质的生物物理和化学特性至关重要。
生物体内的蛋白质通常是由20种不同的氨基酸残基组成。
它们之间的相互作用决定了蛋白质分子结构的最终形态。
不同的蛋白质分子可以表现出不同的功能，从催化化学反应，到传递信息、调节细胞活动等。
此外，蛋白质在疾病预测和药物发现方面也非常重要。
研究蛋白质的结构和功能，对人类的健康和疾病的治疗有着深远影响。
第二部分：蛋白质结构预测在蛋白质科学的历史中，预测蛋白质结构一直是一项重大的挑战。
目前，生物水平的实验方法受到许多限制，因此，计算模拟已成为一种有价值的替代方法。
常用的结构预测方法包括二级结构预测、同源建模、碳α原子折叠模拟等。
其中，同源建模是最经常使用的方法之一。
该技术基于已知的结构数据，通过寻找与待预测蛋白质相似的序列，进行结构对比，进而建立一个可靠的预测模型。
虽然预测技术已经非常成熟，但是仍然存在许多挑战和限制。
例如，在少数情况下，预测模型的精度会受到多种因素的影响。
这些因素包括序列变异、数据不足、蛋白质复合物的表现形式等。
第三部分：蛋白质功能预测相对于结构预测，蛋白质功能预测更具挑战性。
尽管许多蛋白质的结构已经得到了预测，但是我们仍不完全理解蛋白质结构与生物学活性之间的关系。
常用的功能预测方法包括同源注释、基于蛋白质序列的机器学习方法、进化关系分析等。
虽然这些方法已经为蛋白质功能预测提供了可靠的理论基础，但是仍存在着一些困难。
例如，同源性注释只是一种粗略的方法，它往往只能识别出与已知序列相似的蛋白质，而不能确定因序列结构和功能的差异造成的影响是什么。
蛋白质结构与功能预测
蛋白质结构与功能预测蛋白质是生命活动的主要承担者，它们在细胞内执行着各种各样的功能，从催化化学反应到运输物质、传递信号，再到构成细胞结构等等。
要深入理解蛋白质的工作机制以及在生物过程中的作用，对其结构和功能的预测至关重要。
蛋白质的结构决定了其功能。
简单来说，蛋白质的结构就像是一个精心设计的机器，每个部件的形状和位置都对其整体的运行效果有着关键影响。
蛋白质的结构可以分为四个层次：一级结构、二级结构、三级结构和四级结构。
一级结构指的是蛋白质中氨基酸的线性排列顺序。
这就像是一串珠子按照特定的顺序串起来。
不同的氨基酸排列顺序决定了蛋白质后续可能形成的结构和功能。
二级结构则是在局部区域内形成的有规律的结构，比如常见的α螺旋和β折叠。
想象一下，这就像是把绳子折成特定的形状。
三级结构是整个蛋白质的三维空间构象，是由二级结构进一步折叠、盘绕形成的。
这时候，蛋白质就像是一个复杂的立体雕塑，各个部分相互作用，共同决定了其功能。
四级结构是指多个具有独立三级结构的多肽链通过非共价键相互结合形成的更复杂的结构。
那么，如何预测蛋白质的结构呢？传统的方法主要基于物理化学原理和实验技术。
例如，X 射线晶体学可以提供非常高分辨率的蛋白质结构信息，但这个方法需要获得高质量的蛋白质晶体，这往往是一个具有挑战性的步骤。
另一种常用的技术是核磁共振（NMR）光谱学，它能够在溶液状态下研究蛋白质的结构，但对于大分子量的蛋白质，其应用受到一定限制。
随着计算机技术和生物信息学的发展，基于理论计算的方法在蛋白质结构预测中发挥着越来越重要的作用。
这些方法大致可以分为同源建模、从头预测和折叠识别等。
同源建模是利用已知结构的同源蛋白质作为模板来构建目标蛋白质的结构模型。
这就好比如果我们知道了某个类似的“机器”是怎么构造的，就可以以此为参考来推测新“机器”的构造。
但这种方法的前提是要有与目标蛋白质高度相似且结构已知的同源蛋白。
从头预测则是在没有已知结构模板的情况下，完全基于物理化学原理和能量最小化原则来预测蛋白质的三维结构。
蛋白质结构预测与功能分析
蛋白质结构预测与功能分析作为细胞中最重要的生物大分子之一，蛋白质在生物体内发挥着关键的生物学功能。
蛋白质的结构与功能密切相关，而蛋白质结构预测和功能分析就是帮助我们更好地理解蛋白质的重要工具。
一、蛋白质的结构与功能蛋白质是由氨基酸序列组成的，不同的氨基酸序列可以组成不同的蛋白质。
蛋白质的结构可以分为四个层次：一级结构是氨基酸的线性排列方式，二级结构是由氢键、离子键等互作用形成的局部结构，例如螺旋和折叠；三级结构是由各种二级结构组合成的整体结构，即蛋白质的立体构形；四级结构是多个蛋白质分子组成的超分子结构，例如酶的四级结构能够形成酶活性中心，参与生物反应。
不同的蛋白质具有不同的生物学功能。
例如，酶是一类催化生物反应的蛋白质；激素是一类在细胞间传递信号的蛋白质；抗体是一类用于识别并抵御入侵的病原体的蛋白质等等。
二、蛋白质结构预测的方法蛋白质结构的预测是指根据给定的氨基酸序列，预测蛋白质的三级结构或四级结构。
蛋白质结构预测的方法分为两类：实验测定和计算预测。
实验测定包括X射线衍射、核磁共振、电子显微镜等方法。
这些方法需要采集和高质量纯化蛋白质，因此需要耗费大量时间和精力，并且仍存在一些难点问题，如蛋白质复合物和膜蛋白的结构预测。
计算预测是利用计算机模拟蛋白质的三维结构，包括模拟退火、分子动力学、及协同使用生物物理学、生物信息学、计算机技术等的多重方法。
此方法不仅具有预测速度快、处理量大等优势，还能够处理大规模的蛋白质序列；此外，计算预测能够研究蛋白质分子及复合物的动态结构和功能，有助于进一步理解蛋白质的生物学功能。
三、蛋白质功能分析的方法蛋白质功能分析是指利用化学方法、遗传工程、生物技术等手段，研究蛋白质的生物学功能。
下面列举几种功能分析方法：1. 进化鉴定。
通过对多个蛋白质同源序列进行比较和分析，可以预测和验证蛋白质的结构域、功能区域、酶催化残基等。
2. 基因调控分析。
通过对蛋白质编码基因调控元件的功能分析，可以揭示转录因子与信号转导途径等相关生物学过程。
蛋白质结构与功能的计算预测与设计
蛋白质结构与功能的计算预测与设计在生命科学领域中，蛋白质是最为重要的分子之一。
蛋白质的结构与功能紧密相关，因此准确地预测和设计蛋白质的结构与功能具有非常重要的意义。
这篇文章将探讨蛋白质结构与功能的计算预测与设计方法。
一、蛋白质结构的计算预测蛋白质的结构预测是研究蛋白质的三维立体结构的问题。
由于传统实验方法如X射线晶体学和核磁共振技术需要耗费大量时间和资源，因此发展计算方法成为研究蛋白质结构的重要途径。
1.同源建模同源建模是蛋白质结构预测中最常用的方法之一。
该方法基于已知结构的同源蛋白质，通过比对并建立同源蛋白质的模型来预测目标蛋白质的结构。
同源建模方法可以快速高效地预测目标蛋白质的结构，但前提是目标蛋白质的同源蛋白质已知。
2.蛋白质折叠动力学模拟蛋白质折叠动力学模拟是通过计算机模拟蛋白质的折叠过程来预测其结构。
该方法通常基于分子动力学原理，利用蛋白质的力场参数，通过模拟分子之间的相互作用力来计算蛋白质的折叠过程。
这种方法对于复杂的蛋白质结构预测具有一定优势，但其计算量较大，需要高性能计算设备支持。
二、蛋白质功能的计算预测与设计除了预测蛋白质的结构，还可以通过计算方法来预测蛋白质的功能。
蛋白质的功能预测有助于理解蛋白质的生物学作用和开发新的药物。
1.序列比对分析蛋白质序列比对是功能预测的重要手段之一。
通过将目标蛋白质的氨基酸序列与已知功能蛋白质的序列进行比对，可以预测目标蛋白质的功能。
这种方法是基于蛋白质序列保守性的假设，适用于与已知功能蛋白质具有较高相似性的目标蛋白质。
2.基于结构的功能预测除了利用序列比对进行功能预测外，还可以基于蛋白质的结构进行功能预测。
通过分析蛋白质结构中的结构域、功能位点等特征，结合结构数据库和功能数据库的信息，可以预测目标蛋白质的功能。
这种方法适用于已知蛋白质结构但功能未知的情况。
三、蛋白质的计算设计蛋白质的计算设计是指基于计算方法，通过设计蛋白质的氨基酸序列来实现特定的结构和功能。
生物信息学中的蛋白质结构与功能预测
生物信息学中的蛋白质结构与功能预测蛋白质是生物体内的重要分子，它们在维持生命活动中起着至关重要的作用。
了解蛋白质的结构和功能对于深入理解生物学过程、疾病发展以及药物设计具有重要意义。
然而，实验测定蛋白质的结构及其功能是一项耗时费力且成本高昂的工作。
为了解决这一问题，生物信息学中的蛋白质结构与功能预测成为一种有效的方法。
蛋白质结构预测是生物信息学中的重要研究领域之一。
根据蛋白质的氨基酸序列，结合生物化学、物理化学以及计算机科学的方法，可以建立一系列模型和算法，预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构是决定其功能的基础，通过结构预测可以揭示蛋白质的功能和相互作用，为后续进一步的研究提供指导。
在蛋白质结构预测中，常用的方法有同源建模、折叠动力学模拟和密度泛函理论等。
同源建模是基于已知蛋白质结构和与待预测蛋白质具有较高相似性的蛋白质序列进行模拟和比对，从而预测待预测蛋白质的结构。
折叠动力学模拟则模拟蛋白质在空间中折叠成稳定结构的过程，通过分子力学和数值计算方法，获得预测蛋白质结构的可能构型。
而密度泛函理论则是利用量子力学的计算方法，建立不同蛋白质结构和功能之间的关联，实现蛋白质结构预测和功能预测的目的。
除了蛋白质结构预测，生物信息学中的蛋白质功能预测也是一个重要领域。
蛋白质功能是指蛋白质在生物体内扮演的具体角色，如催化反应、运输分子以及信号传导等。
通过分析蛋白质的序列、结构、水平和进化等特征，可以预测蛋白质的功能。
常见的蛋白质功能预测方法包括序列比对、结构域分析和机器学习等。
序列比对是常用的蛋白质功能预测方法之一，它通过比对待预测蛋白质序列与已知功能蛋白质序列的相似性，推断待预测蛋白质的功能。
对于已知功能蛋白质序列，可以通过蛋白质数据库的检索和分析来获取。
结构域分析则是基于蛋白质中的功能结构域来预测其功能。
功能结构域是指蛋白质中识别和结合特定物质的功能区域，可以通过各种软件工具进行识别和注释。
机器学习是一种颇有潜力的蛋白质功能预测方法，它借助计算机算法和统计模型，通过对已知功能蛋白质的训练，预测待预测蛋白质的功能。
蛋白质的3D结构和功能预测
蛋白质的3D结构和功能预测蛋白质是构成生命体系的基本成分，在生物学领域中具有非常重要的地位。
为了更好地理解蛋白质的性质和功能，科学家们需要了解蛋白质的3D结构，以及如何从蛋白质的结构中预测出其功能。
在本篇文章中，我们将介绍蛋白质的3D结构和功能预测的相关知识，并探讨其中的一些挑战和前沿技术。
1. 蛋白质的3D结构蛋白质的3D结构是指蛋白质分子中氨基酸残基之间的空间排列方式。
蛋白质的3D结构对于其生物活性和功能起着至关重要的作用。
蛋白质的3D结构主要由其一级、二级、三级和四级结构的组合决定。
蛋白质的一级结构是指其氨基酸序列，而二级结构则是指氨基酸之间的氢键和羧基与氨基间的胺基合成物所构成的局部结构。
三级结构指的是整个蛋白质分子的立体结构，包括各个区域之间的相互作用。
四级结构指的是多个蛋白质子单位之间的互相组合形成的高级别结构。
2. 蛋白质的功能预测蛋白质的功能预测是指通过分析和预测蛋白质的氨基酸序列、3D结构和一些物理、化学和生物学特性，来预测蛋白质的功能。
蛋白质的功能很多，包括酶活性、信号传导、分子运输等等。
对于大多数蛋白质，特别是那些没有与已知蛋白质完全相同的序列（即没有同源性）的蛋白质，功能预测是非常具有挑战性的任务。
3. 蛋白质的功能预测挑战不同的蛋白质可能具有非常相似的3D结构，但是它们的功能可能完全不同。
这就意味着，蛋白质的3D结构与功能之间的关联是非常复杂而模糊的，这也是功能预测面临的主要挑战之一。
此外，蛋白质的结构和功能与环境有很大的关系，因此对于一些在特定环境下发挥作用的蛋白质，预测其功能也更加困难。
4. 蛋白质的功能预测技术针对以上挑战，科学家们开发了许多蛋白质功能预测方法。
其中一种常见的方法是对蛋白质进行结构生物信息学分析，该方法可以通过比对已知蛋白质的3D结构、同源序列、功能特征和一些生物学信息，来预测新的蛋白质的功能。
另外，一些计算机模型也能帮助预测蛋白质的功能。
例如，基于机器学习的方法可以通过对大量已知的蛋白质的结构和功能进行分析，来学习和预测新的蛋白质的功能。
蛋白质结构与功能的模拟和预测
蛋白质结构与功能的模拟和预测随着计算机技术的飞速发展，人们对生物学科学的理解也越来越深入。
在过去的数十年里，蛋白质的结构和功能一直是生物学领域研究的重心之一。
蛋白质具有极其广泛的功能，包括支撑细胞结构、传递信号、催化化学反应等等。
因此，掌握蛋白质结构和功能预测的方法对于生物学和药理学的发展至关重要。
蛋白质结构的模拟和预测是一门非常有挑战性的研究领域，涉及到数学、物理、化学等各个领域的知识。
蛋白质结构模拟一般采用分子动力学模拟 (MD)、蒙特卡罗模拟 (MC)、分子力学模拟(MM)等方法。
其中，分子动力学模拟是最为广泛应用的模拟方法之一。
它通过数学计算来模拟分子的运动和结构演化过程，可以用来预测蛋白质的结构和性质，揭示蛋白质的功能机理以及药物分子与蛋白质结合的过程。
预测蛋白质结构是蛋白质研究中最重要的问题之一。
不同蛋白质的结构复杂程度不同，因此针对不同的蛋白质，需要选择不同的结构预测方法。
蛋白质的结构预测可以分为模板和非模板方法。
模板方法是指蛋白质序列与已知结构相似的蛋白质结构的比对，从而预测出这个蛋白质的空间结构。
而非模板方法则是直接预测蛋白质的结构，包括基于物理化学原理的分析方法、基于进化的方法、基于机器学习的方法等。
这些方法各有优缺点，需要根据蛋白质的特点和研究目的选择合适的方法。
除了预测蛋白质结构，预测蛋白质的功能也是生物学领域的热门研究课题之一。
目前，预测蛋白质功能的研究主要基于两种方法：一种是结构基准方法，通过比对已知蛋白质结构中相似部位的序列和结构信息，寻找可能存在的功能相关片段或结构域；另一种是序列基准方法，依据已知蛋白质序列功能的特征，通过人工神经网络、支持向量机等机器学习算法来预测新的蛋白质序列的功能。
目前，大多数功能预测算法的准确度还不够高，需要更加精细的算法、更多的实验数据支持以及更精确的蛋白质结构预测结果。
蛋白质结构和功能的模拟和预测对于生物学和药理学的发展具有重要意义。
实习4蛋白质结构与功能预测 共74页
蛋白质跨膜区特性
• 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性氨 基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等）组 成；
• 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有 重要的作用；
• 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统 计学分布偏好性。
跨膜蛋白序列“边界”原则
• 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯 氨酸）
– 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
11
氨基酸数目 相对分子质量 理论 pI 值
氨基酸组成
返回结果
正/负电荷残基数
12
原子组成 分子式
总原子数 消光系数
半衰期
E(Prot) = Num(Tyr)*Ext(Tyr) + Num(Trp)*Ext(Trp) + Num(Cystine)*Ext(Cystine)
15
二、蛋白质跨膜区分析
(a)-Type I membrane protein (b)-Type II membrane protein (c)-Multipass transmembrane proteins (d)-Lipid chain-anchored membrane proteins (e)-GPI-anchored membrane proteins
计算以下物理化学性质： •相对分子质量 •氨基酸组成 •等电点（PI） •消光系数 •半衰期 •不稳定系数 •总平均亲水性 ……
主要选项/参数
• 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)
蛋白质结构与功能的预测与验证
蛋白质结构与功能的预测与验证蛋白质是人体中最重要的一类生物大分子，不仅参与了各个生命过程，同时也作为许多生物制药品的重要原材料。
为了更加深入地了解蛋白质的结构和功能，科学家们开展了大量研究和实验，探究蛋白质的机制和预测其功能。
本文将介绍一些有关蛋白质结构与功能的预测与验证。
一、蛋白质结构蛋白质的结构有四个层次：一级结构是指多肽链，即由一系列氨基酸组成的聚合物；二级结构是指氢键连接多肽链中的氨基酸，如螺旋或片层结构；三级结构是指局部区域中的互相作用，如疏水相互作用、静电作用以及氢键作用；四级结构是指蛋白质的完整结构，即多个多肽链之间的互相作用和组装形成蛋白质分子的三维形态。
二、蛋白质功能的预测预测蛋白质的功能是指根据其基本结构来推断其可能的功能，这是一个十分重要的问题。
生物学家们借助于多种现代计算技术，对蛋白质的结构和形态进行分析，进而预测其可能的生理功能。
其中，蛋白质结构的预测技术是整个预测蛋白质功能过程的重点。
三、蛋白质结构的验证蛋白质结构的验证是指验证蛋白质预测模型获取的蛋白质分子结构是否正确。
对于验证蛋白质的结构，最重要的办法就是采用X射线晶体衍射来确认。
晶体衍射技术需要通过对蛋白质分子的结晶来获得蛋白质的晶体，然后采用X射线对蛋白质晶体进行扫描和分析，最终得到蛋白质分子结构的高分辨率图像。
此外，也有其他验证方法，如核磁共振等。
四、蛋白质结构与功能的应用蛋白质结构与功能的应用非常广泛，特别是在药物研究领域中。
例如，根据蛋白质结构，科学家可以预测药物与蛋白质分子之间的作用模式，进而设计出高效的药物。
同时，也可以利用蛋白质科学的技术手段对药物分子进行优化，以提高其药效和安全性。
总之，预测和验证蛋白质的结构与功能是蛋白质科学中十分重要的研究领域，这也为生命科学研究和相关产业的发展提供了重要的理论和技术支持。
蛋白质结构与功能的预测
蛋白质结构与功能的预测蛋白质是生命体系中最基本的单位之一，扮演着基础结构、传递信息、催化反应、运输物质等多种生物学功能。
蛋白质的功能与其三维结构密切相关，一项蛋白质研究的重要内容之一便是预测其结构与功能。
蛋白质的结构预测蛋白质结构确定后，就可以进一步了解蛋白质的功能、配体结合、疾病等。
为此，科学家们运用多样化的手段进行蛋白质结构预测。
在传统的方法中，晶体学技术扮演了核心角色，通过晶体衍射技术，可以对蛋白质结构进行拍照。
然而，这种方法困难重重，需要高昂的成本、复杂的实验操作与资深技术人员。
另外，有些蛋白质在晶体化过程中难以纯化并且难以形成结晶，导致其难以被晶体学技术解析其结构。
创新性的技术与理论的出现，解决了这些难题。
近年来，生物信息学技术成为预测蛋白质结构的热门选择。
根据蛋白质主链的氨基酸序列，使用这种技术无需获得蛋白质明确的结晶，而只要通过计算机模拟，建立蛋白质三维结构模型。
对于一些建模困难的蛋白质，科学家们选择定位相关领域，例如选择同源结构库或利用已处于真实环境中的近交互结构得出相关信息，以此推测出蛋白质的结构。
蛋白质结构预测的应用蛋白质的结构预测解决了解析蛋白质结构的问题，为深入研究蛋白质的功能提供了可能。
有了预测的结构，科学家们就可以根据结构分析蛋白质之间的相似和区别；也可以为获得新的活性位点设计新的化合物；可以利用结构了解蛋白质表面分布的位点，以预测哪些蛋白质是有前途的药物靶点。
蛋白质功能预测蛋白质的功能预测是预测蛋白质的另一个重要层面。
在功能学的研究中，蛋白质预测可用以预测出蛋白质与其他物质的相互作用。
传统的方法是通过实验方式完成，往往需要高昂的费用、耗时长、效率较低。
功能预测的另一个难点是，蛋白质的功能虽然是由蛋白质的结构所决定，但是许多蛋白质的结构本身并未得到具体的解析，因此，如何基于蛋白质序列信息精准地预测其功能，成为了学术界中的研究方向。
近年来，随着生物信息学理论的日益发展，一些突破性的成果涌现。
生物信息学中的蛋白质结构预测与功能分析
生物信息学中的蛋白质结构预测与功能分析蛋白质是生物体内最重要的分子之一，它们在细胞的结构和功能中起到关键作用。
蛋白质的结构决定其功能，因此了解蛋白质的结构和功能对研究生命科学非常重要。
然而，实验室实验方法通常耗时且成本高昂。
在这种情况下，生物信息学中的蛋白质结构预测和功能分析成为了一种重要的手段。
一、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是指根据蛋白质的氨基酸序列来预测其三维结构的方法。
由于蛋白质的结构十分复杂，传统的实验手段很难解决这个问题。
因此，许多生物信息学方法被提出来进行蛋白质结构预测。
（一）同源建模同源建模是通过将待预测蛋白质与已知结构的相关蛋白质进行比对，然后预测其结构。
主要利用了蛋白质序列与结构之间的保守关系，即认为在进化的过程中，氨基酸序列相似的蛋白质的结构也相似。
同源建模的可信度和准确性取决于对已知样本的比对准确性。
（二）螺旋转移螺旋转移根据已知的蛋白质结构学习到的螺旋或折叠模型，将这些模型应用于待预测的蛋白质序列，选择最适合的模型并进行调整，最终得到待预测蛋白质的结构。
（三）碳-氮相位空间搜索碳-氮相位空间搜索是通过在碳和氮原子的相位空间进行搜索来预测蛋白质的结构。
该方法利用了氨基酸序列中Cα原子的位置信息，并通过优化搜索来寻找满足物理约束条件的最佳结构。
这种方法对于小规模的蛋白质结构预测表现较好。
二、蛋白质功能分析蛋白质的功能与其结构密切相关，因此通过蛋白质结构的预测可以为功能分析提供重要线索。
蛋白质功能分析的主要方法包括功能模拟和功能注释。
（一）功能模拟功能模拟是通过计算机模拟方法来探索蛋白质功能的方法。
其中，分子动力学模拟是最常见的方法之一，它可以模拟蛋白质的运动和变化，从而揭示其功能机制。
此外，还有基于结构的药物设计方法，可以通过模拟蛋白质与候选药物的相互作用来寻找新的药物靶点。
（二）功能注释功能注释是根据蛋白质序列、结构、进化关系以及与其他蛋白质的相互作用等信息来预测其功能的方法。
生物信息学中的蛋白质结构预测与功能预测研究
生物信息学中的蛋白质结构预测与功能预测研究第一章：引言生物信息学是一门应用生物学，计算机科学和统计学等多学科知识的交叉学科，致力于通过对生物学数据的分析和挖掘，揭示生物系统的结构和功能。
蛋白质作为生命体内最基本的功能性分子的一种，其结构和功能的预测具有重要的理论和实践意义。
本文将重点探讨生物信息学中的蛋白质结构预测与功能预测的研究，旨在深入了解该领域的最新进展和未来发展方向。
第二章：蛋白质结构预测蛋白质的结构是其功能的基础，因此准确地预测蛋白质的三维结构对于理解其功能和相互作用至关重要。
蛋白质结构预测的方法可以分为实验方法和计算方法两类。
实验方法主要包括X射线晶体学、核磁共振等技术，然而这些方法在时间和成本上都存在一定的限制。
相比之下，计算方法由于其高效和经济的特点，成为了蛋白质结构预测的主要手段。
在计算方法中，存在着基于比对的序列相似性、基于模板的模拟和基于物理力学的力场模拟等多种预测技术。
基于比对的序列相似性方法通过将未知蛋白质的氨基酸序列与已知结构的蛋白质进行比对，从而预测出目标蛋白质的结构。
基于模板的模拟方法则通过寻找与目标蛋白质序列相似的已知结构蛋白质，将其结构作为模板，利用序列和结构的相似性进行结构预测。
基于物理力学的力场模拟方法则是通过物理力场模拟蛋白质分子内部的相互作用来预测其结构，常见的方法包括分子力学和蒙特卡洛等。
第三章：蛋白质功能预测蛋白质的功能是其结构和序列的基础上的，功能预测可以帮助我们理解蛋白质的生物学活动和相互作用。
蛋白质功能预测的方法可以分为序列基础方法和结构基础方法两类。
序列基础方法主要通过分析蛋白质的氨基酸序列，预测其功能和结构域。
常用的序列分析方法包括BLAST、PSI-BLAST等。
结构基础方法则通过比较蛋白质的结构与已知的功能结构进行比对和预测。
常见的结构基础方法包括结构比对、功能域预测等。
另外，神经网络和机器学习等技术也被广泛运用于蛋白质功能预测中。
利用这些方法，可以通过大量的蛋白质序列和结构数据进行训练，进而预测未知蛋白质的功能。
蛋白质结构和功能预测技术和方法
蛋白质结构和功能预测技术和方法蛋白质是生命体中非常重要的一种生物分子，它们在细胞功能的维持和调节中起到了至关重要的作用。
因此，对于蛋白质的结构和功能的预测技术和方法的研究是非常关键的。
在蛋白质学领域中，结构预测和功能预测是两个非常热门的研究方向。
其中，结构预测的目标是从蛋白质的氨基酸序列中预测出其三维结构，而功能预测则是基于蛋白质的结构信息和已知的功能信息预测其功能。
这两个领域的研究都面临着非常大的挑战，因为蛋白质的结构和功能都受到各种生物化学因素的影响，同时现有的实验方法也十分耗时耗力。
然而，在近年来，随着大数据和计算机技术的快速发展，蛋白质预测领域也取得了很多进展。
下面我们来了解一些常用的蛋白质结构和功能预测技术和方法。
1. 比对方法相对简单的预测方法是利用蛋白质数据库中已知的结构和功能信息来进行比对。
这种方法是基于结构和序列相似性，通过结构域的比对来预测新的蛋白质的结构和功能。
这种方法最大的缺点是仅限于同源蛋白质，无法适用于非同源蛋白质。
2. 基于物理化学原理的方法这种方法主要基于物理化学原理，预测蛋白质的二级、三级结构。
包括重建蛋白质的能量面的偏导数，使用力学模型，采用多种算法对其进行优化等等。
此方法计算量大，需要非常强的计算设备支持。
3. 基于机器学习的方法机器学习方法的出现极大地推动着蛋白质预测的发展。
传统的蛋白质序列预测方法不仅需要蛋白质中心体样本的支持，而且会导致样本的偏向性。
随着大规模蛋白质数据的累积和与之相应的计算机设备，利用机器学习方法进行蛋白质结构和功能预测已成为快速发展的一种方法。
主要的这类方法包括神经网络、随机森林、支持向量机、深度学习等，同时通常还会将各种方法合成以提高预测质量。
4. 基于进化过程的方法基于进化过程的方法是一种预测新蛋白质结构和功能的重要方法。
这种方法利用同源蛋白质序列的进化信息，推断出新蛋白质的可能结构和功能。
通过进化数据的分析，可以获得很多关于蛋白质结构和功能的信息，尤其是同源蛋白质序列的比较，从而为预测新蛋白质结构和功能提供有力的支持。
蛋白质功能和结构的预测及验证方法
蛋白质功能和结构的预测及验证方法蛋白质是细胞中最重要的分子之一，它在细胞的生命活动中扮演着重要的角色。
蛋白质功能和结构的预测及验证方法是现代生物学研究的一个重要课题。
本文将介绍蛋白质功能和结构的预测及验证方法。
一、蛋白质功能和结构的预测方法1. 基于序列相似性的预测方法蛋白质序列是蛋白质功能和结构预测的起点，因为它包含了蛋白质的遗传信息。
基于已知蛋白质序列的功能和结构，可以通过比对新的蛋白质序列和已知蛋白质序列的相似性，进行预测。
这种方法被称为基于序列相似性的预测方法。
2. 基于结构相似性的预测方法蛋白质的结构一般由多个氨基酸残基组成的链条折叠而成。
因此，蛋白质的结构相似性被认为是蛋白质功能相似性的一个指示器，基于结构相似性的预测方法被广泛运用。
3. 基于机器学习的预测方法机器学习是一种有效的方法，可用于从大量数据中提取模式并利用这些模式进行预测。
因此，基于机器学习的预测方法在预测蛋白质功能和结构方面发挥着重要作用。
二、蛋白质功能和结构的验证方法蛋白质功能和结构的预测是有局限性的，因此需要验证方法。
以下是蛋白质功能和结构的验证方法：1. 蛋白质生物学实验方法一种常规的方法是直接通过实验来确定蛋白质的功能和结构。
例如，用X射线晶体衍射来确定蛋白质的结构，或者使用质谱分析来确定蛋白质的功能。
2. 生物信息学计算方法现代生物信息学技术发展迅速，引入了许多计算方法用于预测蛋白质功能和结构。
生物信息学方法可以通过分子动力学模拟、结构对比等方式验证预测结果的正确性。
3. 全基因组学方法随着全基因组测序技术的发展，我们可以通过对大量生物样品的基因组分析，发现不同物种、不同基因组之间的相似性和差异性。
利用这些差异，可以预测蛋白质的功能和结构。
三、小结蛋白质功能和结构的预测及验证方法是生命科学的一个重要课题。
虽然各种预测方法都有其局限性，但通过将多种不同的方法结合起来，可以更准确地预测蛋白质的功能和结构。
同时，验证方法也很重要，可以帮助验证预测结果的正确性，促进科学研究的进展。
蛋白质的结构和功能预测
蛋白质的结构和功能预测蛋白质是生命体系中非常重要的分子，它们承担着各种各样的生物学功能，例如催化反应、运输分子、细胞与细胞间的信号传递等。
因此，研究蛋白质的结构与功能对于深入理解生命过程非常重要。
近年来，随着计算机技术的发展，蛋白质的结构与功能预测得到了很大的提高。
本文将着重介绍蛋白质结构预测以及蛋白质功能预测的相关内容。
一、蛋白质的结构预测蛋白质的结构预测是指通过计算机模拟和实验方法来推断蛋白质的三维空间结构。
蛋白质的结构通常分为四个层次：一级结构、二级结构、三级结构和四级结构。
其中，一级结构是由氨基酸序列决定的线性多肽链，二级结构是由一系列氢键、离子键和疏水作用等相互作用形成的α-螺旋和β-折叠结构，三级结构是由氨基酸侧链之间的相互作用来决定的，四级结构则是由多个蛋白质分子聚集而形成的复合体结构。
目前，预测蛋白质的结构属于亚域问题，被称为“蛋白质折叠问题”，是计算机科学和生命科学的交叉领域研究问题。
通常，结构预测的方法可以分为两种：基于物理的方法和基于序列的方法。
基于物理的方法是通过数学和物理模型来进行蛋白质结构的预测。
这些方法通常利用高通量的超级计算机处理数学和物理模型，来计算确定蛋白质的最佳三维立体结构。
其中，蛋白质能量函数模型是基于蛋白质结构的物理化学能量模型，它能够通过构建数学模型计算蛋白质结构的能量来寻找最优结构。
常见的基于物理的方法有分子动力学模拟法、蒙特卡罗模拟法、能量最小化法等。
基于序列的方法则是通过分析蛋白质序列间的相似性和与已知结构的比较来预测蛋白质的结构。
这些方法不需要精准地计算分子间的物理状态，而是更加重视蛋白质序列中的二级结构和保守区域等关键信息。
常见的基于序列的方法有序列比对法、多序列比对法、融合方法等。
二、蛋白质的功能预测除了通过计算机模拟和实验方法来预测蛋白质的结构之外，预测蛋白质的功能也是一项非常重要的课题。
蛋白质有许多种不同的功能，例如酶催化、信号转导、运输、结构以及DNA识别等。
蛋白质结构与功能预测
<40 stable >40 unstable
注意：ProtParam没有考虑蛋白质翻译后修饰、蛋白质多 聚体等情况，故用户在预测和分析此类特定蛋白质的基本 理化性质时需要仔细审视反馈结果。
14
练习一：ProtParam 预测蛋白质 基本理化性质
/tools/protparam.html 数据：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt
• 依靠跨膜蛋白数据库TMbase • 预测跨膜区和跨膜方向
20
主要参数/选项
• 序列在线提交形式：
– 直接贴入蛋白序列
– 填写SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的ID或AC
输出格式
最短和最长的跨膜螺旋疏水区长度
输入序列名（可选） 选择序列的格式
贴入protein.txt蛋白 质序列
蛋白质三维结构模拟
4
蛋白质结构预测过程
蛋白质理化性质 和一级结构
ORF翻译 蛋白质序列
实验数据数据库搜索来自结构域匹配已知结构的 同源蛋白？
有
同源 建模
无 二级
结构预测
有
串线法
三维结构模型
可用的折 叠模型？
无
从头 预测
5
ExPASy (Expert Protein Analysis System) 主页 /
计算蛋白质序列的等电点和 分子量
/tools/protparam.html
/tools/peptide-mass.html http://www.isrec.isb-
sib.ch/software/SAPS_form.html
对氨基酸序列多个物理和化 学参数（分子量、等电点、 吸光系数等）进行计算
蛋白质结构预测及功能分析
蛋白质结构预测及功能分析蛋白质是生物体中最重要的分子之一，它们在所有生物过程中都扮演着至关重要的角色。
蛋白质的结构和功能密切相关，因此，了解蛋白质结构和功能的预测方法非常重要。
蛋白质结构预测蛋白质结构预测是指通过计算机模拟尽可能准确地预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的三维结构对其功能的发挥具有决定性作用。
目前蛋白质结构预测主要有以下几种方法。
1.同源建模同源建模是目前最常用的蛋白质结构预测方法。
该方法利用已知结构的同源蛋白作为模板，将目标蛋白质的氨基酸序列映射到模板上，并利用该序列与模板的相似性进行模型的构建。
同源建模可分为比对模型和线状模型两类，分别适用于不同的情况。
但是，同源蛋白往往无法为所有蛋白质预测提供足够的结构信息，因此同源建模的成功率有限。
2.蒙特卡罗模拟蒙特卡罗模拟是一种适用于小分子和生物大分子的模拟方法，可预测单个蛋白质分子的结构。
该方法的核心思想是通过对目标蛋白质的氨基酸序列进行随机采样，预测出多种蛋白质结构。
随着模拟次数的增加，优化出最优的模型。
然而，由于蛋白质分子极其复杂，预测准确度较低，蒙特卡罗模拟方法的应用也相对较少。
3.基于物理模型的构象生成这种方法依靠分子力学模拟来计算蛋白质分子的结构。
通常来说，根据目标蛋白质的结构和特征，将其转化为具有物理意义的模型，然后在模型中寻找能量最小的构象。
基于物理模型的构象生成方法能够逼近蛋白质的真实结构，因此准确率相对较高，但计算复杂度也较高。
4.新方法目前，随着新技术的发展，越来越多的预测方法被提出。
例如，利用神经网络来预测结构。
这种方法基于蛋白质序列的嵌合层次结构建立一系列神经网络，并将网络输出与已知的蛋白质结构进行比较。
此外，深度学习等新技术也可以应用于蛋白质结构预测中，为该领域的发展带来了更大的机遇。
蛋白质功能分析蛋白质的功能与其结构密切相关。
通过分析蛋白质的结构，可以预测其可能的功能。
常见的蛋白质功能分析方法如下：1.同源分析同源分析是一种检测蛋白质同源性的方法，通过比较蛋白质序列的相似性和功能，预测蛋白质的功能。
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11
返回结果
氨基酸数目 相对分子质量 理论 pI 值
氨基酸组成
正/负电荷残基数 负电荷残基数
12
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)
proteins in water measured at 280 nm: Ext(Tyr) = 1490, Ext(Trp) = 5500, Ext(Cystine) = 125
20
主要参数/ 主要参数/选项
• 序列在线提交形式：
– 直接贴入蛋白序列 – 填写SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的ID或AC
输出格式 最短和最长的跨膜螺旋疏水区长度
输入序列名（可选） 输入序列名（可选） 选择序列的格式
贴入protein.txt蛋白 贴入 蛋白 质序列
21
输出结果
实习4 实习4：蛋白质结构与功能分析
阮 陟
陈晓龙 何 源 蒋 琰
浙江加州国际纳米技术研究院（ 浙江加州国际纳米技术研究院（ZCNI） ）
实习课程内容
实习一 实习二 实习三 实习 实习 实习 基因组数据注释和功能分析 核苷酸序列分析 芯片的基本数据处理和分析 功能分析 组学数据分析
基因组学 系 统 生 转录组学 物 学
Absorb(Prot) = E(Prot) / Molecular_weight
半衰期
13
不稳定系数
<40 stable >40 unstable
脂肪系数 总平均亲水性
注意：ProtParam没有考虑蛋白质翻译后修饰 没有考虑蛋白质翻译后修饰、 注意 ：ProtParam没有考虑蛋白质翻译后修饰、 蛋白质多 聚体等情况， 聚体等情况，故用户在预测和分析此类特定蛋白质的基本 理化性质时需要仔细审视反馈结果。 理化性质时需要仔细审视反馈结果。
9
ProtParam工具 工具
基于蛋白质序列的组分分析 氨基酸亲疏水性等分析为高级结构预测提供参考 • Expasy 开发的针对蛋白质基本理化性质的分析：
– Protparam 工具 /tools/protparam.html
计算以下物理化学性质： 计算以下物理化学性质： •相对分子质量 •氨基酸组成 •等电点（PI） •消光系数 •半衰期 •不稳定系数 •总平均亲水性 ……
• 包含四个部分
– 可能的跨膜螺旋区 – 相关性列表
位置 分值 片段中点位置 可能的跨膜螺旋区 相关性列表
22
跨膜拓扑模型及图示
建议的跨膜拓扑模型
每一位置计算分值 最优拓 扑结构
23
TMHMM
http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/
24
25
练习二：TMpred 练习二：
4
蛋白质结构预测过程
ORF翻译 蛋白质理化性质 和一级结构 蛋白质序列 实验数据
数据库搜索
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
5
ExPASy（Expert Protein Analysis System）Tools （ ） （/tools/） ）
基于实验经验值的计算机分析方法
8
蛋白质理化性质分析工具
工具
AACompldent
网站
/tools/aacomp/
备注
利用未知蛋白质的氨基酸组 成确认具有相同组成的已知 蛋白 计算蛋白质序列的等电点和 分子量 对氨基酸序列多个物理和化 学参数（分子量、等电点、 吸光系数等）进行计算 计算相应肽段的pI和分子量 利用蛋白质序列统计分析方 法给出待测蛋白的物理化学 信息
16
蛋白质跨膜区特性
• 典型的跨膜螺旋区主要是由20~30个疏水性 疏水性氨 疏水性 基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等）组 成； • 亲水残基往往出现在疏水残基之间，对功能有 重要的作用； • 基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统 计学分布偏好性。
17
跨膜蛋白序列“边界” 跨膜蛋白序列“边界”原则
28
网站 /
Jpred
nnPredict NNSSP
PREDATOR
蛋白质二级结构分析工具（ 蛋白质二级结构分析工具（续）
工具 PredictProtein Prof PSIpred 备注 提供多项蛋白质性质分析， 并有较好准确性 /~phiwww/prof/ 基于 多重 序列 比对 预测 工 具 /psipred/psiform.ht 提供 跨膜 蛋白 拓扑 结构 预 ml 测和蛋白profile折叠结构识 别工具 http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi可以 比较 各种 分析 方法 得 bin/npsa_automat.pl?page=npsa_sopma.ht 到的结果，也可输出 “一 ml 致性结果” http://coot.embl.de/~fmilpetz/SSPRED/sspr 基于 数据 库搜 索相 似蛋 白 ed.html 并构建多重序列比对 网站 /
19
网站 http://www.sbc.su.se/~miklos/DAS/
HMMTOP
SOSUI TMAP TMHMM TMpred
TopPred
TMpred
• TMpred工具 工具： 工具
/software/TMPRED_form.html
• 依靠跨膜蛋白数据库TMbase • 预测跨膜区和跨膜方向
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常用蛋白质跨膜区域分析工具
工具 DAS 备注 用 Dense Alignment Surface （DAS）算法来预测无同源 家族的蛋白跨膜区 http://www.enzim.hu/hmmtop/ 由Enzymology研究所开发的 蛋白质跨膜区和拓扑结构预 测程序 http://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/ 由Nagoya大学开发一个具有 图形显示跨膜区的程序 http://bioinfo.limbo.ifm.liu.se/tmap/ 基于多序列比对来预测跨膜 区的程序 http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0 基于HMM方法的蛋白质跨 膜区预测工具 /software/TMPRED 基 于 对 TMbase 数 据 库 的 统 _form.html 计分析来预测蛋白质跨膜区 和跨膜方向 http://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/top 是一个位于法国的蛋白质拓 pred.html 扑结构预测程序
数据： C:\ZCNI\shixi4\protein.txt
7
一、蛋白质基本理化性质分析
蛋白质理化性质是蛋白质研究的基础 蛋白质的基本性质：
相对分子质量 等电点（pI） 半衰期 总平均亲水性 氨基酸组成 消光系数 不稳定系数 ……
实验方法：
• 相对分子质量的测定、等电点实验、沉降实验 • 缺点：费时、耗资
6
课程安排
• 一、蛋白质理化性质分析
– 使用工具：Protparam
• 二、跨膜区分析
– 使用工具：TMpred
• 三、二级结构分析
– 使用工具：PredictProtein
• 四、结构域分析
– 使用工具：InterProScan
• 五、蛋白质三级结构分析
– 使用工具：SWISS-MODEL/SWISS-PdbViewer
Compute pI/Mw
/tools/pi_tool.html
ProtParam
/tools/protparam.html
PeptideMass SAPS
/tools/peptide-mass.html http://www.isrec.isbsib.ch/software/SAPS_form.html
组学
学 实习
2
DNA sequence Protein sequence
Protein structure
Protein function
3
蛋白质序列分析主要内容
蛋白质基本理化性质分析 蛋白质一级序列 蛋白质亲疏水性分析 跨膜区结构预测 翻译后修饰位点预测 蛋白质序列分析 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 蛋白质序列信号位点分析 蛋白质结构域分析 蛋白质三维结构模拟
• 胞外末端 胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（丝氨酸）和Pro（脯 氨酸） • 胞外 内分界区 胞外-内分界区 内分界区：Trp（色氨酸） • 跨膜区 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 胞内-外分界区 外分界区：Tyr（络氨酸）、 Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸） • 胞内末端 胞内末端：Lys（赖氨酸）和Arg（精氨酸）
10
主要选项/参数 主要选项 参数
• 如果分析SWISS-PORT和Tt/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
输入Swiss-Prot/TrEMBL AC号 输入 号
打开protein.txt， ， 打开 将蛋白质序列 粘贴在搜索框中
Chou-Fasman算法 PHD算法 PHD算法 多序列列线预测 基于神经网络的序列预测 基于已有知识的预测方法 （knowledge based method） 混合方法（hybrid system method）