蛋白質(zhì)序列分析

關(guān)于蛋白質(zhì)序列分析第1頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六蛋白質(zhì)序列結(jié)構(gòu)信息蛋白質(zhì)序列的基本性質(zhì)分析結(jié)構(gòu)域分析及motif搜索蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)序列分析第2頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六一、蛋白質(zhì)序列的基本性質(zhì)分析理化性質(zhì)分析疏水性分析跨膜區(qū)分析信號肽預測Coil區(qū)分析亞細胞定位蛋白質(zhì)序列分析第3頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六蛋白質(zhì)理化性質(zhì)分析Protparam工具計算以下物理化學性質(zhì)：相對分子質(zhì)量理論pI值氨基酸組成原子組成消光系數(shù)半衰期不穩(wěn)定系數(shù)脂肪系數(shù)總平均親水性蛋白質(zhì)序列分析第4頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六主要選項/參數(shù)序列在線提交形式：如果分析SWISS-PORT和TrEMBL數(shù)據(jù)庫中序列直接填寫Swiss-Prot/TrEMBLAC號(accessionnumber)如果分析新序列：直接在搜索框中粘貼氨基酸序列蛋白質(zhì)序列分析輸入Swiss-Prot/TrEMBLAC號打開protein.txt，將一條蛋白質(zhì)序列粘貼在搜索框中第5頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六輸入Swiss-Prot/TrEMBLAC號—分不同的功能域肽段輸出結(jié)果功能域用戶自定義區(qū)段蛋白質(zhì)序列分析第6頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六點擊不同功能域或是以直接粘貼氨基酸序列的方式得到以下結(jié)果蛋白質(zhì)序列分析氨基酸數(shù)目相對分子質(zhì)量理論pI值氨基酸組成原子組成分子式總原子數(shù)第7頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六消光系數(shù)半衰期不穩(wěn)定系數(shù)脂肪系數(shù)總平均親水性蛋白質(zhì)序列分析第8頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六ProtScale工具

氨基酸標度表示氨基酸在某種實驗狀態(tài)下相對其他氨基酸在某些性質(zhì)的差異，如疏水性、親水性等收集50多個文獻中提供的氨基酸標度默認值為Hphob.Kyte&Doolittle，做疏水性分析蛋白質(zhì)疏水性分析蛋白質(zhì)序列分析第9頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六20種氨基酸的疏水K-D標度氨基酸K-D標度氨基酸K-D標度Ile(I)4.5Trp(W)-0.9Val(V)4.2Tyr(Y)-1.3Leu(L)3.8Pro(P)-1.6Phe(F)2.8His(H)-3.2Cys(C)2.5Asn(N)-3.5Met(M)1.9Asp(D)-3.5Ala(A)1.8Gln(Q)-3.5Gly(G)-0.4Glu(E)-3.5Thr(T)-0.7Lys(K)-3.9Ser(S)-0.8Arg(R)-4.5第10頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六主要選項/參數(shù)序列在線提交形式：如果分析SWISS-PORT和TrEMBL數(shù)據(jù)庫中序列直接填寫Swiss-Prot/TrEMBLAC號(accessionnumber)如果分析新序列：直接在搜索框中粘貼氨基酸序列蛋白質(zhì)序列分析輸入Swiss-Prot/TrEMBLAC號氨基酸標度打開protein.txt，將一條蛋白質(zhì)序列粘貼在搜索框中第11頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六計算窗口（7-11）相對權(quán)重值

權(quán)重值變化趨勢

第12頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六輸出結(jié)果輸入Swiss-Prot/TrEMBLAC號—分不同的功能域肽段蛋白質(zhì)序列分析功能域用戶自定義區(qū)段第13頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六點擊不同功能域或直接粘貼氨基酸序列的方式得到以下結(jié)果蛋白質(zhì)序列疏水區(qū)域分布預測圖蛋白質(zhì)序列分析圖形結(jié)果文本結(jié)果序列參數(shù)

每個位置的得分第14頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六跨膜區(qū)分析膜蛋白不溶于水,分離純化困難,不容易生長晶體,很難確定其結(jié)構(gòu)膜蛋白跨膜區(qū)可能作為膜受體,也可能是定位在膜上的錨定蛋白或離子通道蛋白預測跨膜螺旋主要基于已知的跨膜螺旋信息,應用統(tǒng)計模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法使用單一的預測軟件準確性不太高,綜合不同的軟件預測結(jié)果并結(jié)合疏水性圖,可以獲得較好的預測,對于跨膜螺旋和膜向性預測準確率達80%~95%蛋白質(zhì)序列分析第15頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六跨膜區(qū)在線分析工具蛋白質(zhì)序列分析名稱網(wǎng)址說明TMHMMhttp://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/判定是否是膜蛋白Tmpred/software/TMPRED_form.html預測跨膜片斷TMPhttp://www.mbb.ki.se/tmap/用多序列比對方法預測跨膜區(qū)跨膜蛋白數(shù)據(jù)庫Tmbase來源于Swiss-Prot數(shù)據(jù)庫,提供如跨膜結(jié)構(gòu)區(qū)的數(shù)量、位置及其側(cè)翼序列等信息。數(shù)據(jù)庫下載地址：第16頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六跨膜區(qū)實例分析蛋白質(zhì)序列分析使用TMHMMserver2.0對水稻瘤矮病毒（RGDV）外層衣殼P8蛋白進行跨膜區(qū)分析

。TMHMM基于隱馬爾可夫模型預測，綜合了跨膜區(qū)疏水性、電荷偏倚、螺旋長度和膜蛋白拓撲學限制等性質(zhì)，可對跨膜區(qū)及膜內(nèi)外區(qū)進行整體預測。TMHMM在區(qū)分可溶性蛋白和膜蛋白方面尤為見長，常用于判定一個蛋白是否為膜蛋白。第17頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六貼入RGDVp8.txt蛋白質(zhì)序列第18頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六P8蛋白的1~405位氨基酸位于細胞膜表面406~425位氨基酸形成一個典型的跨膜螺旋區(qū)第19頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六信號肽預測蛋白質(zhì)合成后要運送到細胞中不同的部位，有的蛋白質(zhì)要通過內(nèi)質(zhì)網(wǎng)膜進入內(nèi)質(zhì)網(wǎng)腔內(nèi)，最終成為分泌蛋白。分泌蛋白的N端都有一段約15~35個氨基酸的疏水性肽段，其功能是引導蛋白質(zhì)多肽鏈穿過內(nèi)質(zhì)網(wǎng)膜進入腔內(nèi)，稱為信號肽（signalpeptide）。按照氨基酸組成及其位置特征，可將信號肽分為4大類：分泌信號肽 2.脂蛋白信號肽3. Pilin-like信號肽 4.細菌素和細菌素信號肽蛋白質(zhì)序列分析第20頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六信號肽主要由三個domain組成：N-region、H-regin和C-region.N-region為正電荷區(qū)域，至少含有一個精氨酸(R)或賴氨酸(K).H-region為疏水核，一般長為12~14個氨基酸.C-region包含信號肽酶(SPase)的剪切位點，在剪切位點的-1位和-3位上多為中性的丙氨酸，該區(qū)域也稱為富含丙氨酸區(qū)域.NHC

N端C端蛋白質(zhì)序列分析第21頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六信號肽預測在線分析工具蛋白質(zhì)序列分析名稱網(wǎng)址說明ChloroPhttp://www.cbs.dtu.dk/services/ChloroP/預測植物中葉綠體轉(zhuǎn)運肽LipoPhttp://www.cbs.dtu.dk/services/LipoP/預測革蘭氏菌中的信號肽酶I、II的剪切位點NetNEShttp://www.cbs.dtu.dk/services/NetNES/預測富含亮氨酸的核輸出信號SecretomePhttp://www.cbs.dtu.dk/services/SecretomeP預測真核生物中非經(jīng)典類型的和無導肽的分泌蛋白SignalPhttp://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/預測革蘭氏陽性菌（G+）、預測革蘭氏陰性菌(G-)、真核生物信號肽MITOPROThttp://ihg.gsf.de/ihg/mitoprot.html預測線粒體、葉綠體信號肽PlasMit.chemie.uni-frankfurt.de/plasmit//

線粒體轉(zhuǎn)運肽第22頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六水稻條文病毒NSVc2蛋白信號肽預測蛋白質(zhì)序列分析SignalP3.0

Server主頁NSVc2序列輸出結(jié)果：Cscore:剪切位點分值Sscore:信號肽分值Yscore:綜合剪切位點分值綜合兩種算法，NSVc2含有信號肽序列，為MHFKSYFIYTTIFNMAWG，說明NSVc2蛋白可能在跨膜運輸中起信號識別作用剪切位點位于第18~19位氨基酸，表明成熟肽始于第18位氨基酸第23頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六Coil區(qū)分析卷曲螺旋(coiledcoil)是蛋白質(zhì)中由2～7條α螺旋鏈纏繞成麻花狀結(jié)構(gòu)的總稱。卷曲螺旋是控制蛋白質(zhì)寡聚化的元件，含有卷曲螺旋結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)主要是一些轉(zhuǎn)錄因子、骨架蛋白、動力蛋白、膜蛋白、酶等，在機體內(nèi)執(zhí)行著分子識別、代謝調(diào)控、細胞分化、肌肉收縮、膜通道等生物學功能。七肽重復區(qū)（heptadrepeat,HR）是典型的卷曲螺旋結(jié)構(gòu)類型之一，由多個七肽單元連接而成的重復序列，每個重復序列中的7個氨基酸殘基依次用a-b-c-d-e-f-g表示。蛋白質(zhì)序列分析第24頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六a、d位多為非極性疏水氨基酸，位于卷曲螺旋結(jié)構(gòu)的內(nèi)側(cè)；e、g多為極性帶電氨基酸，與a、d位殘基相互作用形成疏水核心的外側(cè)。a、d、e、g位置上的氨基酸對于整個卷曲螺旋結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性及特異性具有重要作用。COILSServer:根據(jù)卷曲螺旋蛋白結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫和包含球狀蛋白序列的PDB次級數(shù)據(jù)庫，可計算出目的序列形成卷曲螺旋的概率。使用COILSServer對RGDVP2蛋白卷曲螺旋預測分析。蛋白質(zhì)序列分析第25頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六已有文獻研究表明，RDV的P2蛋白含有一個N端的疏水肽、兩個七肽重復區(qū)和一個跨膜區(qū)。RGDVP2蛋白與RDVP2蛋白在病毒粒體中位置相同、大小相似，具有高度保守的氨基酸序列和相似的一級結(jié)構(gòu)，表明兩者可能具有相似的結(jié)構(gòu)。使用COILSServer分析RGDVP2是否由七肽重復區(qū)。COILSServer網(wǎng)頁MTK:根據(jù)肌球蛋白、原肌球蛋白和角蛋白得到的打分矩陣MTIDK:由肌球蛋白、原肌球蛋白、中間纖維類蛋白、橋立蛋白和角蛋白得到的打分矩陣蛋白質(zhì)序列分析第26頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六COILS_20424_6595.txt第27頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六亞細胞定位亞細胞定位與蛋白質(zhì)的功能存在著密切的聯(lián)系通過氨基酸組成進行亞細胞定位主要基于如下原理：不同的細胞器多具不同的理化環(huán)境，根據(jù)蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)及表面理化特征選擇性容納蛋白蛋白質(zhì)表面直接暴露于細胞器環(huán)境中，它由序列折疊過程決定，而后者取決于氨基酸組成蛋白質(zhì)序列分析第28頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六亞細胞定位預測步驟：抽取一個高質(zhì)量的亞細胞定位數(shù)據(jù)集并分為訓練集和測試集從選取的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)中抽取出特征信息選擇合適的算法預測用測試數(shù)據(jù)集對預測結(jié)果進行評價蛋白質(zhì)序列分析第29頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六常用的亞細胞定位在線工具蛋白質(zhì)序列分析名稱網(wǎng)址TargetPhttp://www.cbs.dtu.dk/services/TargetP/PSORTIIhttp://psort.nibb.ac.jpSubLoc/SubLoc/MultiLocrmatik.uni-tuebingen.de/Services/MultiLoc/GNBSL/webtools/GNBSL/index.htm第30頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六使用TargetP對RSVNSVc2蛋白進行亞細胞定位TargetP是預測真核蛋白亞細胞定位軟件,主要基于葉綠體轉(zhuǎn)運肽(chloroplasttransitpeptide,cTP)、線粒體導肽(mitochondrialtargetingpeptide,mTP)及分泌通路信號肽（secretorypathwaysignalpeptide,SP）的N端序列進行預測預測結(jié)果：蛋白NSvc2的分泌途徑為“-”型，即定位到其他細胞器。蛋白質(zhì)序列分析第31頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六二、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域及motif搜索結(jié)構(gòu)域分析Motif搜索蛋白質(zhì)序列分析第32頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六結(jié)構(gòu)域分析結(jié)構(gòu)域（structuredomain）是在蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)中介于二級和三級結(jié)構(gòu)之間的可以明顯區(qū)分但又相對獨立的折疊單元，每個結(jié)構(gòu)域自身形成緊實的三維結(jié)構(gòu)，可以獨立存在或折疊，但結(jié)構(gòu)域與結(jié)構(gòu)域之間關(guān)系較為松散。結(jié)構(gòu)域通常由25~300個氨基酸組成，不同蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)目或同一蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域相似度差異較大蛋白質(zhì)序列分析第33頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六常見的結(jié)構(gòu)域主要有5種：全平行結(jié)構(gòu)域反平行結(jié)構(gòu)域α+β結(jié)構(gòu)域α/β結(jié)構(gòu)域其他折疊類型結(jié)構(gòu)域是蛋白質(zhì)的功能、結(jié)構(gòu)和進化單元，結(jié)構(gòu)域分析對于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的分類和預測有著重要作用。蛋白質(zhì)序列分析第34頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六結(jié)構(gòu)域分析工具及數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)序列分析工具網(wǎng)址說明InterProScanhttp://www.ebi.ac.uk/InterProScan/蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域和功能位點分析SMARThttp://smart.embl-heidelberg.de/蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域分析數(shù)據(jù)庫網(wǎng)址說明Pfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫ProDomhttp://prodom.prabi.fr/prodom/current/html/form.php蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫第35頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六使用SMART（SimpleMolecularArchitectureResearchTool）分析RGDVP8蛋白的結(jié)構(gòu)功能域。兩種搜索模式：常規(guī)模式和基因組模式在常規(guī)模式下粘貼RGDVP8序列，選PFAMdomain蛋白質(zhì)序列分析第36頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六預測結(jié)果：第1~426位是個高度保守的結(jié)構(gòu)功能域Phytoero_P8，該結(jié)構(gòu)域由多個植物呼腸孤病毒屬外層衣殼蛋白P8序列組成，具有結(jié)構(gòu)分子活性蛋白質(zhì)序列分析點擊第37頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六第38頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六motif搜索motif(模體)是序列中局部的保守區(qū)域。motif通常由2、3個二級結(jié)構(gòu)單位組成，二級結(jié)構(gòu)一般為α螺旋、β折疊和環(huán)(loop)motif作為結(jié)構(gòu)域中的亞單位，表現(xiàn)結(jié)構(gòu)域的各種生物學功能。有幾十個motif類，詳見：/wiki/Category:Protein_structural_motifs/蛋白質(zhì)序列分析第39頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六幾種motif空間結(jié)構(gòu)圖蛋白質(zhì)序列分析亮氨酸拉鏈(Leucinezipper)Aleucinezipper,akaleucinescissors,isacommonthree-dimensionalstructuralmotifinproteins.ThesemotifsareusuallyfoundaspartofaDNA-bindingdomaininvarioustranscriptionfactors,andarethereforeinvolvedinregulatinggeneexpression.Leucinezippersarefoundinbotheukaryoticandprokaryoticregulatoryproteins,butaremainlyafeatureofeukaryotes.第40頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六幾種motif空間結(jié)構(gòu)圖蛋白質(zhì)序列分析螺旋-轉(zhuǎn)角-螺旋(Helix-turn-helix)Inproteins,thehelix-turn-helix(HTH)isamajorstructuralmotifcapableofbindingDNA.Itiscomposedoftwoαhelicesjoinedbyashortstrandofaminoacidsandisfoundinmanyproteinsthatregulategeneexpression第41頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六幾種motif空間結(jié)構(gòu)圖蛋白質(zhì)序列分析鋅指(Zincfinger)CartoonrepresentationoftheCys2His2zincfingermotif,consistingofanαhelixandanantiparallelβsheet.Thezincion(green)iscoordinatedbytwohistidineresiduesandtwocysteineresidues第42頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六幾種motif空間結(jié)構(gòu)圖蛋白質(zhì)序列分析羅斯曼折疊(Rossmannfold)TheRossmannfoldisaproteinstructuralmotiffoundinproteinsthatbindnucleotides,especiallythecofactorNAD.Thestructurewithtworepeatsiscomposedofsixparallelbetastrandslinkedtotwopairsofalphahelicesinthetopologicalorderbeta-alpha-beta-alpha-beta.第43頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六常見的motif數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)序列分析數(shù)據(jù)庫網(wǎng)址說明PROSITE/prosite基于一般的正則表達式PROFILEhttp://www.biochem.ucl.ac.uk/bsm/dbbrowser/jj/pfscan2.html基于序列譜的數(shù)據(jù)庫PRINTShttp://www.bioinf.man.ac.uk/Dbbrowser/bioactivity/protein2frm.html基于蛋白質(zhì)指紋技術(shù)BLOCKS基于蛋白質(zhì)序列模塊Pfamhttp://www.sanger.ac.uk/software/Pfam基于隱馬爾可夫模型第44頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六Motif搜索方法有兩種：序列模式（Pattern)和序列特征譜（Profile)序列模式方法直接搜索關(guān)鍵的幾個保守殘基，如L-x(6)-L-x(6)-L-x(6)-L(x表示任意的氨基酸)序列特征譜搜索是基于蛋白質(zhì)序列多重比對結(jié)果，考慮了保守氨基酸在相應位置上的權(quán)重，可以檢測到進化距離較遠蛋白質(zhì)的motif。使用PROSITE數(shù)據(jù)庫對RGDVP2蛋白進行motif搜索點擊ScanProsite鏈接，進行高級搜索蛋白質(zhì)序列分析第45頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六參數(shù)設(shè)置：排除高頻率出現(xiàn)的motif:選中后，N-糖基化位點、酪蛋白激酶II磷酸化位點等33種常見motif序列模式將被排除在外。不進行序列特征譜搜索搜索自定義的motif,這里設(shè)置序列模式為:[RK]-x(2,3)-[DE]-x(2,3)-Y輸出結(jié)果：RGDVP8蛋白中有1處與指定的序列模式相匹配，為142~148位的氨基酸序列：

KAYDIPY蛋白質(zhì)序列分析第46頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六三、空間結(jié)構(gòu)預測蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)預測蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測方法評價蛋白質(zhì)序列分析第47頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)預測蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)是指多肽鏈借助于氫鍵沿一維方向排列成具有周期性結(jié)構(gòu)的構(gòu)象，主要有α螺旋β折疊β轉(zhuǎn)角無規(guī)則卷曲蛋白質(zhì)序列分析第48頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六-螺旋（1）螺旋走向，穩(wěn)定以氫鍵連接，氫鍵與軸平行。（2）側(cè)基R伸向螺旋外側(cè)。（3）棒狀結(jié)構(gòu)，高度壓縮，緊密排列。（4）規(guī)律排列（5）由1條充分伸展的肽鏈的肽鍵平面折疊成的右手螺旋。（6）每隔3.6個氨基酸殘基螺旋上升一圈，螺距0.54nm。（7）1個螺圈內(nèi)有13個原子。Hydrogenbonds(yellowdots)stabilizinganalpha-helix第49頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六

-折疊第50頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六兩種-折疊方式反平行：肽鏈的N端不處于同一端，氫鍵與肽鏈走向垂直。如：絲心蛋白。第51頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六平行：所有肽鏈的N端處于同一端，氫鍵不與肽鏈走向垂直。如：β-角蛋白。第52頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六4種二級結(jié)構(gòu)第53頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測網(wǎng)絡(luò)資源蛋白質(zhì)序列分析名稱網(wǎng)址APSSPhttp://imtech.res.in/raghava/apssp/CDM/cdm/PSIPREDhttp://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/psiform.htmlFORTERhttp://distill.ucd.ie/porter/PredictproteinSSpro/第54頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六使用SSPro服務(wù)器預測RGDVPns10蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)SSPro使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和同源分析混合進行蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測Email接收的預測結(jié)果:雙行顯示,上行為目的序列,下行為對應的二級結(jié)構(gòu),其中C表示Coil(無規(guī)則卷曲),H表示Helix(α螺旋)，E表示Extented(β折疊）蛋白質(zhì)序列分析蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測實例1第55頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六使用PORTER服務(wù)器預測HCVE蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)由于膜蛋白難以純化,丙型肝炎病毒膜蛋白的三維至今未知,預測其膜蛋白的二級結(jié)構(gòu)有利于三級結(jié)構(gòu)的模建和功能研究本例使用丙型肝炎病毒中國湖北株(GI:149389442)Email接收的預測結(jié)果:雙行顯示,上行為目的序列,下行為對應的二級結(jié)構(gòu),其中C表示Coil(無規(guī)則卷曲),H表示Helix(α螺旋)，E表示Extented(β折疊）蛋白質(zhì)序列分析蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測實例2第56頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)預測蛋白質(zhì)的生物學功能很大程度取決于蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)通過X射線晶體衍射、NMR核磁共振等物理方法測定蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)以及通過生化方法研究蛋白質(zhì)的功能，成本高、速度慢、效率低，無法滿足蛋白質(zhì)序列飛速增長的需要生物信息學方法可對一個未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列作出分析，預測其空間結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)預測方法：同源模建、折疊識別和從頭預測蛋白質(zhì)序列分析第57頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六同源模建同源模建（homologymodeling)是目前較為成功的而且比較實用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測方法同源模建的前提是已知一個或多個同源蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。當兩個蛋白質(zhì)的序列相似性大于35%，一般認為它們具有相同的三維結(jié)構(gòu)。同源模建的四個步驟：搜索與目的蛋白序列相匹配的模板模建目的蛋白結(jié)構(gòu)保守區(qū)的主鏈、結(jié)構(gòu)變異區(qū)的主鏈目的蛋白側(cè)鏈的模建及其優(yōu)化對模建的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化和評估蛋白質(zhì)序列分析第58頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六同源建模法分析步驟：多序列比對與已有晶體結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列比對確定是否有可以使用的模板序列相似度>25%序列相似度<25%，結(jié)合功能，蛋白質(zhì)一級序列、二級結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)域信息構(gòu)建三維模型三維模型準確性檢驗Whatcheck程序Ramachandranplot計算檢驗手工調(diào)整多序列比對，重新擬和，構(gòu)建新的模型*蛋白質(zhì)序列分析第59頁，共70頁，2022年，5月20日，7點47分，星期六RanmachandranPlots是蛋白質(zhì)主鏈φ角和ψ角散點圖，黃色區(qū)域為最理想的，藍色區(qū)域外為不合理的區(qū)域。若有90%以上的殘基位于黃色區(qū)域內(nèi)，表明該蛋白質(zhì)具有穩(wěn)定的空