05_蛋白质结构与功能分析_2014-2

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Geno3D蛋白质三级结构预测与建模的步骤如下:
① 使用 PSI-BLAST 程序鉴定与已知三级结构的蛋
白质同源的蛋白质;
② 通过一个十分方便的界面,向用户提供所有可
供选择的模板;
③ 将待检索序列与模板序列进行对比; ④ 提取待检索序列与模板序列之间相应原子的几
何学限定(二面角和距离);
⑤ 使用距离几何法构建蛋白质的三维结构; ⑥ 将结果通过e-mail发送给用户。用户可通过邮件
从头预测建模法
5.3.2.1 比较建模法 比较建模法(同源建模法, homology modeling)根据已知三级结构的同源蛋白质 中保守的部份,搭建出未知蛋白质三级结构的 骨架。
该法是目前最为成熟的三级结构预测方法。
比较建模法的原理是基于在进化过程中蛋白质 三级结构的保守性远大于序列的保守性,当两 个蛋白质的序列同源性高于35%时,一般情况 下它们的三级结构基本相同。这样,当一个或 多个同源蛋白质的结构已知时,就可以成功地 进行三级结构的建模。
Extended strand
Beta turn Bend region Random coil
(Ee)
(Tt) (Ss) (Cc)
伸展链(-折叠)
-转角 弯折区 无规卷曲
Ambigous states
(?)
不确定状态
NPS@系统蛋白质二级结构综合分析预测实例 1.输入网址
http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_seccons.html
比较建模的基本过程包括:
① 目标蛋白序列与同源蛋白模板序列比对匹配;
② 根据匹配结果,确定同源蛋白的结构保守区及
相应的框架结构;
③ 目标蛋白结构保守区的主链建模; ④ 目标蛋白结构变异区的主链建模; ⑤ 目标蛋白侧链的安装和优化; ⑥ 对建模结构进行总体优化和评估。
常用蛋白质三级结构比较建模预测程序 (1)SWISS-MODEL预测程序 SWISS-MODEL是由瑞士生物信息研究所开发 蛋白质三级结构预测程序,该程序采用比较建 模法进行蛋白质结构的预测,可以对目标序列 进行自动比对、自动选择模板并自动建模。 蛋白质结构预测建模的结果通过网页输出浏览。
再登录查看。
登录界面
SWISS-MODEL的输出结果
(2)Geno3D预测程序
NPS@系统中提供的 Geno3D蛋白质建模自动服务程 序,采用的也是比较建模法。

http://geno3d-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/geno3d_automat.pl?page=/GENO3D/geno3d_home.html
告并附原始分析数据(10分)。
① 自行选择一种方法,分析预测该蛋白质序
列的二级结构。
② 自行选择一种方法,分析预测该蛋白质序
列的三级结构。
请将作业的电子文档发送至:lihong7188@
2. 选择分析预测模型——MLRC、DSC、PHD; 3. 粘贴待分析的蛋白质序列——Hemoglobin subunit alpha;
4. 点击“SUBMIT”提交序列,等待结果显示。
预测序列
预测方法 综合预测
预测结 果总结
蛋白质二级结构分析预测的其他网络资源
程序名称 APSSP 网址 http://imtech.res.in/raghava/apssp
合体Ⅰ(MHCⅠ)类分子结合形成肽-MHC复合物,
然后被T细胞受体识别,将抗原递呈给CD8+ T细胞。
因此,T细胞抗原表位分析预测就是分析预测多肽
片段与MHCⅠ类分子的结合能力。
常用的分析预测方法包括:简单基序法、扩展基
序法、矩阵法、人工神经网络法和基于分子模拟
的表位预测法等。
考核作业题(第八次) 自行在UNIPROT蛋白质数据库内检索并选择 一段蛋白质序列,完成下列分析,写出分析报
白质二级结构的预测的可靠性还不高。 但是,随着方法的改进,预测的平均准确度已可 达到64%~75%。 目前已经发展了各种各样的方法来进行蛋白质二 级结构的预测,其预测原理及准确度也各不相同。
预测蛋白质二级结构的算法可分为三类:
① 统计 / 经验算法:如基于经验统计规则的
MLRC法和基于信息论算法的GOR法。
① 是否位于蛋白质分子的表面; ② 是否具有与特异抗体结合的空间位置; ③ 表面基团的活动度或柔韧性。
目前认可的预测方案主要有:
① 亲水性方案;
② 表面可及性方案;
③ 柔韧性方案;
④ 抗原性方案;
⑤ 二级结构预测方案;
⑥ 抗原指数方案。
5.4.2 T淋巴细胞抗原表位的分析预测 抗原表位多肽可与有核细胞表面的组织相容性复
PHYRE2蛋白质三级结构分析实例
1. 打开网页:
/phyre2/html/page.cgi?id=index
2. 输入邮箱地址和蛋白质序列。 3. 点击“Phyre Search”进行提交。
4. 等待结果返回(通常耗时较长)。
预测分析结果包括: ① “Summary” ② “Sequence analysis”
子中参与结合反应的部位称为抗原表位
(epitope),即抗原决定簇。 抗原表位可按照与抗原受体细胞结合的不同而
分为B淋巴细胞抗原表位和T淋巴细胞抗原表位。
5.4.1 B淋巴细胞抗原表位的分析预测 目前认为,蛋白质分子中的一段氨基酸序列
能否作为抗原表位而诱导B淋巴细胞产生特异 的抗体,其决定因素主要是:
③ “Secondary structure and disorder prediction”
④ “Domain analysis”
⑤ “Detailed template information”
5.3.2.3 从头预测建模法
从头预测建模法根据蛋白质的氨基酸序列来预 测蛋白质的空间结构,即二级结构和三级结构。 从理论上来说,这是一种最为理想的预测方法, 也是蛋白质结构预测的最终目标。但现在来看 所有的预测方法都不能完全达到这一要求。
此外,用户还可以随意组合采用几种不同的预 测方法,进行多重对比一致性预测,从而大大 提高了预测的准确性。
在NPS@系统中,蛋白质二级结构的预测结果
以不同的颜色和符号来表示:
Alpha helix 310 helix Pi helix Beta bridge (Hh) (Gg) (Ii) (Bb) -螺旋 310 -螺旋 -螺旋 -折叠桥
折叠识别建模法的基本原理是:
1.
首先假定蛋白质折叠的类型是有限的;
2.
然后以已知蛋白质的折叠子为模板,寻找并确定
给定的氨基酸残基序列可能采取的折叠类型,即 折叠识别;
3.
最后对一系列可能采取的折叠结构进行计分,分 数最高者为最可能的三级结构。
采用“折叠识别建模法”的蛋白质三级结构预测软件 是“Phyre2”。
SWISS-MODEL蛋白质三级结构分析实例 1. 打开网页:
/workspace/index.php?func= show_workspace&userid=USERID&token=TOKEN 新版网址: /interactive
5.3.2 蛋白质三级结构的分析预测
具有相似三级结构的蛋白质,通常具有相似的
功能,典型的例子就是酶分子的活性中心。
因此,通过预测蛋白质分子的三级结构,可以 大致推知该蛋白质分子的功能。
目前用于蛋白质三级结构预测与建模的方法主
要有三类:
比较建模法(同源建模法) 折叠识别建模法(串线建模法、反向折叠法)
② 物理化学算法:如基于蛋白质结构的物理
化学原理的PREDATOR法和DSC法。
③ 机器学习算法:如基于神经网络算法的
HNN法和PHD法。
在NPS@系统中,提供了12种不同的预测方法
来进行蛋白质二级结构的预测。
蛋白质二级结构的预测方法
1. 2. 3. 4. 5. 6.
SOPM —— 自优化预测法; SOPMA —— 结合序列对比的自优化预测法; HNN —— 树状神经网络预测法; MLRC —— 多变量线性回归组合预测法; DPM —— 双重预测法; DSC —— 蛋白质二级结构分类判别预测法;
Chapter 5 Analysis and Prediction of Protein Structure and Function
—— Part Two
5.3 蛋白质空间结构的分析预测 5.3.1 蛋白质二级结构的分析预测
基于蛋白质分子的氨基酸序列来精确地预测其二
级结构是一件十分困难的工作。迄今为止,对蛋
7.
8. 9.
GOR1 —— 一种基于信息论的二级结构预测法(第一版);
GOR3 —— GOR的第三版; GORⅣ —— GOR的第四版;
10. PHD —— 一种基于神经网络的预测法;
11. PREDATOR —— 一种基于氨基酸序列的预测法; 12. SIMPA96 —— 一种基于序列同源性的预测法。
从头预测建模法的基本原理是蛋白质的天然
构象是对应其自由能最低时的结构。
但这种方法受到两方面的困扰:
① 难以找到一个能严格区分蛋白质天然构象
与非天然构象的能量函数;
② 蛋白质在势能面上存在着极多的局部极小
点,缺少一种有效的全局优化算法。
5.4 蛋白质抗原表位的分析预测 在特异性的抗原-抗体结合反应中,常将抗原分
2. 输入邮箱地址进行注册,获取密码并登录。
输入邮箱地址,点击“Login”, 获取登录密码
3. 在“Modelling”菜单栏下选择“Automated Mode”。 4. 输入建模名称和蛋白质序列,点击提交。
输入建模名称
输入蛋白质序列或AC号
5. 等可待分析完成后
中提供的超链接,下载相关的结果文件(包括 “ MOLECULAR 3D MODELS” 和“ OUTPUT DATA ANALYSIS”两类文件)。
⑦ 对于 *.pdb 类文件,用户可用Rasmol软件打开
并显示蛋白质分子的三维结构。
5.3.2.2 折叠识别建模法 在没有已知三级结构的同源蛋白存在的情况下, 可采用折叠识别建模法(threading modeling) 预测蛋白质的三级结构。
CDM
PSIPRED PORTER Jpred3 Predictprotein PSA PsiCSI SECPRED SSpro
/cdm
/psipred http://distill.ucd.ie/porter /www-jpred/index.html / /psa/request.htm /psicsi/ http://gpcr.biocomp.unibo.it/cgi/predictors/sec/pred_seccgi.cgi /
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