蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析

第一節(jié)引言Introduction一、諾貝爾獎與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析1914年諾貝爾物理學(xué)獎，勞厄(M.vonLaue)發(fā)現(xiàn)晶體中的X射線衍射現(xiàn)象1915年諾貝爾物理學(xué)獎，布拉格父子用X射線對晶體結(jié)構(gòu)的研究

1936年諾貝爾化學(xué)獎，德拜(P.J.W.Debye)用Ｘ射線衍射技術(shù)探明分子中原子的排列與結(jié)合形式

1944年諾貝爾物理學(xué)獎，拉比（）發(fā)明核磁共振法本文檔共90頁；當(dāng)前第1頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分1958年諾貝爾化學(xué)獎，桑格（F.Sanger）分離和測定一種蛋白質(zhì)--胰島素的氨基酸結(jié)構(gòu)

1962年諾貝爾化學(xué)獎，佩魯茨(M.F.Perutz)和肯德魯(J.C.Kendrew)用Ｘ射線衍射技術(shù)測定肌紅蛋白和血紅蛋白的原子排列

1964年諾貝爾化學(xué)獎，霍奇金（）測定維生素B12等復(fù)雜晶體的結(jié)構(gòu)1972年諾貝爾化學(xué)獎，安芬森(C.B.Anfinsen)、莫爾(S.Moore)和斯坦(W.H.Stein)對核糖核酸酶的三維結(jié)構(gòu)及其124個(gè)氨基酸順序的研究本文檔共90頁；當(dāng)前第2頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分1982年諾貝爾化學(xué)獎，克盧格（A.Klug）將Ｘ射線衍射技術(shù)與電子顯微技術(shù)結(jié)合發(fā)明顯微影象重組技術(shù)，以及在結(jié)構(gòu)分子生物學(xué)方面的研究

1985年諾貝爾化學(xué)獎，豪普特曼(H.A.Haupt-man)和卡爾(J.Karlc)開發(fā)了用于X射線衍射確定物質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)的直接計(jì)算法

1991年諾貝爾化學(xué)獎，恩斯特（R.Ernst）發(fā)明了傅立葉變換核磁共振分光法和二維核磁共振技術(shù)

2002年諾貝爾化學(xué)獎，庫爾特·維特里?！鞍l(fā)明了利用核磁共振技術(shù)測定溶液中生物大分子三維結(jié)構(gòu)的方法”本文檔共90頁；當(dāng)前第3頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分二、蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)信息1.二級結(jié)構(gòu)

(secondarystructure)2.超二級結(jié)構(gòu)

(supersecondarystructure)3.三級結(jié)構(gòu)

(tertiarystructure)4.四級結(jié)構(gòu)

(quaternarystructure)本文檔共90頁；當(dāng)前第4頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分三、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析的主要目標(biāo)1.建立研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息發(fā)掘與預(yù)測的方法；2.研究參與生命活動過程的蛋白質(zhì)的物理性質(zhì)、空間架構(gòu)、功能片段和相互作用；3.探索基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)表征蛋白質(zhì)的生物學(xué)意義；4.得到新的預(yù)測性的知識。本文檔共90頁；當(dāng)前第5頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第二節(jié)蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu)AdvancedStructuresofProtein

一、蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu)特征（一）二級結(jié)構(gòu)的主要類型和特征

蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)是指多肽鏈主鏈骨架盤繞折疊而形成的構(gòu)象，借氫鍵維系。主要分為α螺旋、β折疊、β轉(zhuǎn)角及無規(guī)卷曲等類型。本文檔共90頁；當(dāng)前第6頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分1.α螺旋(αhelix)的結(jié)構(gòu)特征為：（1）主鏈骨架圍繞中心軸盤繞形成右手螺旋；（2）螺旋每上升一圈是3.6個(gè)氨基酸殘基，螺距為0.54nm；（3）相鄰螺旋圈之間形成許多氫鍵；（4）側(cè)鏈基團(tuán)位于螺旋的外側(cè)。2.β折疊(βsheets)的結(jié)構(gòu)特征為：（1）若干條肽鏈或肽段平行或反平行排列成片；（2）所有肽鍵的C=O和N—H形成鏈間氫鍵；（3）側(cè)鏈基團(tuán)分別交替位于片層的上、下方。本文檔共90頁；當(dāng)前第7頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分人細(xì)胞珠蛋白(2DC3.pdb)的第121到140位殘基對應(yīng)的a-螺旋側(cè)面和頂部(N端)視圖本文檔共90頁；當(dāng)前第8頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分β折疊示意圖

a.反平行和平行的多個(gè)β折疊鏈形成一個(gè)完整β折疊結(jié)構(gòu)的氫鍵示意圖；b.來自人pi型谷胱甘肽-S-轉(zhuǎn)硫酶中單個(gè)亞基中連續(xù)主鏈的部分β折疊結(jié)構(gòu)(2DGQ.pdb)側(cè)面視圖，可見轉(zhuǎn)角(turn)；c.來自人pi型谷胱甘肽-S-轉(zhuǎn)硫酶一個(gè)亞基中連續(xù)主鏈的部分β折疊結(jié)構(gòu)頂部視圖，可見轉(zhuǎn)角(turn)；d.來自人信號傳遞蛋白SMAD4(1DD1.pdb)的一個(gè)亞基中部分β折疊結(jié)構(gòu)頂部視圖，可見到大的環(huán)區(qū)(loop)。

本文檔共90頁；當(dāng)前第9頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分多肽鏈180°回折部分，通常由四個(gè)氨基酸殘基構(gòu)成，借1.4殘基之間形成的氫鍵維系。3.β轉(zhuǎn)角的結(jié)構(gòu)特征為：a.人谷胱甘肽-S-轉(zhuǎn)硫酶pi第56到59位殘基的β轉(zhuǎn)角連接了來自相同主鏈的兩段β折疊鏈，片層末端殘基顯示為粗枝狀，β轉(zhuǎn)角中Gly和Asp顯示為細(xì)線，轉(zhuǎn)角區(qū)域內(nèi)第一個(gè)Asp的α羰基氧與其后第三位α氨基成氫鍵(3DGQ.pdb)；b.來自人細(xì)胞珠蛋白(2DC3.pdb)的兩段α螺旋由β轉(zhuǎn)角連接，用粗樹枝狀顯示了兩段螺旋末端的脯氨酸。β轉(zhuǎn)角及其連接的β折疊鏈和α螺旋本文檔共90頁；當(dāng)前第10頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分4.無規(guī)卷曲的結(jié)構(gòu)特征為：

無規(guī)卷曲的特點(diǎn)為在主鏈骨架上無規(guī)則盤繞，其構(gòu)象狀態(tài)仍遵循物理化學(xué)原理，但波動性較大，對溫度變化敏感；實(shí)驗(yàn)測定三級結(jié)構(gòu)時(shí)往往無法識別無規(guī)卷曲(缺失其座標(biāo))，即使有座標(biāo)則其溫度因子也較高。無規(guī)卷曲同Ω環(huán)的區(qū)分主要是其長度和其形狀的波動性。本文檔共90頁；當(dāng)前第11頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）超二級結(jié)構(gòu)的主要類型和特征超二級結(jié)構(gòu)(supersecondarystructure)指位于同一主鏈的多個(gè)二級結(jié)構(gòu)組裝形成的特定組裝體，可直接作為三級結(jié)構(gòu)的或結(jié)構(gòu)域的組成單元，是從蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)形成三級結(jié)構(gòu)的一個(gè)過渡結(jié)構(gòu)形式，也稱為立體結(jié)構(gòu)形成的模體。本文檔共90頁；當(dāng)前第12頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（1）β轉(zhuǎn)角或Ω環(huán)等連接連續(xù)四個(gè)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側(cè)鏈氨基酸殘基、在螺旋兩端含有強(qiáng)親水側(cè)鏈氨基酸的α螺旋組成的亮氨酸拉鏈(Leucinezipper)；（3）一條主鏈中相鄰七個(gè)兩親α螺旋通過過度結(jié)構(gòu)形成的七次穿膜螺旋組；（4）連續(xù)主鏈中兩段α螺旋連接三段β折疊鏈形成的Rossmann折疊；（5）β轉(zhuǎn)角連接a螺旋構(gòu)成的a-螺旋-β轉(zhuǎn)角-α螺旋；（6）Ω環(huán)連接α螺旋構(gòu)成的α螺旋-Ω環(huán)-α螺旋等。（7）β-折疊都為超二級結(jié)構(gòu)。超二級結(jié)構(gòu)的主要類型：本文檔共90頁；當(dāng)前第13頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

三級結(jié)構(gòu)（proteintertiarystructure），即蛋白質(zhì)分子處于它的天然折疊狀態(tài)的三維構(gòu)象，它是在二級結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步盤繞，折疊形成的。蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定主要靠氨基酸側(cè)鏈之間的疏水相互作用，氫鍵、二硫鍵、范德華力和靜電作用維持。不同類型的蛋白質(zhì)盡管局部結(jié)構(gòu)分解后具有很高的相似性，但是由于其含輔助因子的全部共價(jià)相連原子空間的相對位置，即其二級結(jié)構(gòu)的組裝(assembly)模式存在著差異，在三級結(jié)構(gòu)層面不同的蛋白質(zhì)將體現(xiàn)各自整體的結(jié)構(gòu)特征。（三）三級結(jié)構(gòu)的主要類型和特征

本文檔共90頁；當(dāng)前第14頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分1.水溶性蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)的基本特征

a.飄帶顯示全α螺旋人血清白蛋白單體三級結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)略微松散(2T2Z.pdb)；b.飄帶顯示全α螺旋人血清白蛋白單體三級結(jié)構(gòu)，樹枝狀顯示氨基酸側(cè)鏈，結(jié)構(gòu)明顯緊密；本文檔共90頁；當(dāng)前第15頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分c.飄帶顯示全β折疊人晶狀體蛋白三級結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)略微松散(2JDF.pdb)，全藍(lán)色的樹枝狀結(jié)構(gòu)為配體；d.飄帶顯示全β折疊人晶狀體蛋白的三級結(jié)構(gòu)，樹枝狀顯示氨基酸側(cè)鏈，結(jié)構(gòu)非常緊密，全藍(lán)色的樹枝狀結(jié)構(gòu)為配體。本文檔共90頁；當(dāng)前第16頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分2.膜蛋白三級結(jié)構(gòu)的基本特征

a～c.細(xì)菌視紫紅質(zhì)蛋白，結(jié)晶時(shí)結(jié)合了大量脂類(2BRD.pdb)；本文檔共90頁；當(dāng)前第17頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分d.人淋巴細(xì)胞激活抗原CD98(2DH2.pdb)；e.雞β1-腎上腺素受體，七螺旋跨膜蛋白(2VT4.Pdb)并結(jié)合有其配體；f.大腸桿菌NANC離子通道蛋白(2WJR.pdb)。本文檔共90頁；當(dāng)前第18頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分3.蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)中二級結(jié)構(gòu)的折疊和組裝

按二級結(jié)構(gòu)組裝模式對蛋白質(zhì)進(jìn)行分類對解析蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)形成規(guī)律和預(yù)測蛋白質(zhì)功能有重要幫助。蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)組裝模式主要是全α螺旋、全β折疊、α螺旋/β折疊，還有少量α螺旋+β折疊類。本文檔共90頁；當(dāng)前第19頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分全a-螺旋蛋白質(zhì)

人血清白蛋白(上圖a,b)和細(xì)菌視紫紅質(zhì)(下圖a-c)本文檔共90頁；當(dāng)前第20頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分全β-折疊蛋白質(zhì)人晶狀體蛋白(上圖c,d)和大腸桿菌NANC離子通道蛋白(下圖f)

本文檔共90頁；當(dāng)前第21頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分a-螺旋/β-折疊蛋白質(zhì)

細(xì)胞表面標(biāo)志蛋白CD98(圖d)及糖酵解的絕大多數(shù)酶蛋白(圖a)本文檔共90頁；當(dāng)前第22頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分a-螺旋+β-折疊類蛋白質(zhì)

人TBP與雙螺旋DNA復(fù)合物(1CDW.pdb)本文檔共90頁；當(dāng)前第23頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分有獨(dú)立三級結(jié)構(gòu)的單元通過非共價(jià)鍵聚集成的非共價(jià)復(fù)合物稱為四級結(jié)構(gòu)，其所含獨(dú)立三級結(jié)構(gòu)單位為亞基(subunit)。形成四級結(jié)構(gòu)全部依靠非共價(jià)鍵相互作用，且來自不同亞基的二級結(jié)構(gòu)間可發(fā)生強(qiáng)的相互作用以穩(wěn)定四級結(jié)構(gòu)，如生成跨亞基的更大β折疊結(jié)構(gòu)或α螺旋聚集體；其中，氫鍵、疏水相互作用和靜電作用是主要維持力。為了形成穩(wěn)定的四級結(jié)構(gòu)，必然要求相互作用的任兩個(gè)蛋白質(zhì)間在空間外形互補(bǔ)以增加接觸面且理化性質(zhì)互補(bǔ)。這些特征也是預(yù)測蛋白質(zhì)間相互作用時(shí)有用的輔助判據(jù)。（四）四級結(jié)構(gòu)的主要類型和特征

本文檔共90頁；當(dāng)前第24頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分PBO-1蛋白質(zhì)呈現(xiàn)的對稱結(jié)構(gòu)偶數(shù)亞基形成的四級結(jié)構(gòu)具有較高的對稱性

本文檔共90頁；當(dāng)前第25頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分二、蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)中二級結(jié)構(gòu)的測定與指認(rèn)蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)詞典(dictionaryofsecondarystructuresofproteins,DSSP)來自模式識別技術(shù)，其僅依據(jù)主鏈肽鍵基團(tuán)的坐標(biāo)判斷主鏈肽鍵基團(tuán)間是否形成氫鍵，計(jì)算氫鍵能量低于－0.5kcal/mol則有氫鍵形成，用于搜索α螺旋和β片層結(jié)構(gòu)是否存在。STRIDE程序用特殊方法判定主鏈肽鍵之間的氫鍵是否存在并用二面角參數(shù)輔助識別指認(rèn)二級結(jié)構(gòu)。

本文檔共90頁；當(dāng)前第26頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分三、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域與家族分類（一）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域

結(jié)構(gòu)域是構(gòu)成蛋白質(zhì)亞基的緊密球狀區(qū)域，為介于二級與三級結(jié)構(gòu)之間的一種結(jié)構(gòu)層次；是蛋白質(zhì)中可以具有獨(dú)立三級結(jié)構(gòu)的部分，通常由一個(gè)基因外顯子編碼，并可具有特定的功能。最常見的結(jié)構(gòu)域約含有100～200個(gè)氨基酸殘基，一般至少40個(gè)、多的可至400個(gè)以上；對于一個(gè)較大球狀蛋白質(zhì)分子來說，往往由兩個(gè)或兩個(gè)以上相對獨(dú)立的三維實(shí)體締合而成三維結(jié)構(gòu)體。本文檔共90頁；當(dāng)前第27頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）蛋白質(zhì)家族分類目前建立在結(jié)構(gòu)域基礎(chǔ)上的蛋白質(zhì)家族數(shù)據(jù)庫有PROSITE、PRINTS、Pfam、SMART、SWISS、PROT、ProDom和BLOCKS等，每個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫運(yùn)用不同的原理來識別結(jié)構(gòu)相似的蛋白質(zhì)超家族；將它們結(jié)合起來可以更準(zhǔn)確地歸類蛋白質(zhì)家族和描繪結(jié)構(gòu)域。InterPro數(shù)據(jù)庫，是聯(lián)合PROSITE、PRINTS、Pfam和ProDom四個(gè)獨(dú)立完整的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫組成站點(diǎn)，它是將蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)加以統(tǒng)一建立的數(shù)據(jù)庫資源。

本文檔共90頁；當(dāng)前第28頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分四、蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)解析方法蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)分析主要有三大技術(shù)平臺（一）X-衍射蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)分析（二）核磁共振波譜分析（三）冷凍電鏡技術(shù)本文檔共90頁；當(dāng)前第29頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（一）蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)X-衍射分析

摸索蛋白質(zhì)結(jié)晶條件、快速處理晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和減少差錯是目前蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)分析的兩大難題或瓶頸。是目前分辨率最高的結(jié)構(gòu)測定方法，高通量晶體結(jié)構(gòu)分析中的幾大重要環(huán)節(jié)是：數(shù)據(jù)處理與分析、重原子的定位、密度修飾、分子替換、圖形整合、模型加工和確認(rèn)。晶體結(jié)構(gòu)分析的常用軟件有SOLVE，RESOLVE等。本文檔共90頁；當(dāng)前第30頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）核磁共振波譜分析

利用核磁共振原理，檢測分子質(zhì)量小于60kμ的蛋白質(zhì)，通過對其核磁共振譜線特征參數(shù)的測定來分析蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)，就是將原始資料利用傅里葉變換轉(zhuǎn)換為不同的峰值，然后采集各種不同的峰組成圖譜，并利用生物信息學(xué)方法篩選出具有特定結(jié)構(gòu)特征的圖譜。常用NMRPipe和SPARKY軟件處理這些過程，使用XEASY，DYANA和GARANT等軟件分析側(cè)鏈或骨架結(jié)構(gòu)。本文檔共90頁；當(dāng)前第31頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分與X-衍射晶體分析技術(shù)相比較，NMR技術(shù)在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)測定的速度上、和研究的對象上都存在一定的限制，成本太高，步驟繁多。但其無需制備晶體標(biāo)本，可在溶液中直接測定，也可進(jìn)行固相測定，因此利用NMR法使得某些無法獲得晶體結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)或非液相蛋白質(zhì)（如膜蛋白）的結(jié)構(gòu)測定成為可能。相對而言，NMR技術(shù)更適合小分子質(zhì)量以及水溶性較好培養(yǎng)晶體困難的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的分析，對于蛋白質(zhì)折疊、局部動力學(xué)或構(gòu)象分析、蛋白-蛋白相互作用，NMR更體現(xiàn)其優(yōu)越性。X-衍射晶體分析技術(shù)和NMR技術(shù)的比較本文檔共90頁；當(dāng)前第32頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（三）冷凍電子顯微鏡技術(shù)

采用高壓快速液氮冷凍方法使樣品包埋在玻璃態(tài)的水環(huán)境中，使我們能夠觀察到生物大分子在天然狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)；同時(shí)冷凍的速度極快，把細(xì)胞在其生理活動的某些特定時(shí)刻固定下來，顯示此時(shí)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，進(jìn)而可通過不同功能狀態(tài)的瞬時(shí)構(gòu)象變化來研究生物分子的功能。冷凍電鏡獲得的是處于天然狀態(tài)下未經(jīng)染色的分子的二維投影像。將樣品進(jìn)行不同角度的傾斜所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，并依據(jù)樣品的不同特性使用不同的重構(gòu)技術(shù)獲得分子的結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上觀察多種成分的圖像變化，追蹤生物大分子的裝配及其動力學(xué)過程。本文檔共90頁；當(dāng)前第33頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分由冷凍電鏡技術(shù)所獲得的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)與X射線晶體技術(shù)非常相似，而且其信噪比非常低，并適合于內(nèi)在膜蛋白的分析。其獨(dú)特優(yōu)勢為：可以用不同的方法對均一的（如膜蛋白的二維晶體，二十面體對稱的病毒等對稱結(jié)構(gòu)）和不均一的（如核糖體等）樣品進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)，同時(shí)，冷凍電子顯微鏡是唯一的能研究小到蛋白質(zhì)、蛋白質(zhì)復(fù)合物，大到細(xì)胞器甚至整個(gè)細(xì)胞的方法。冷凍電子顯微鏡技術(shù)與X衍射晶體結(jié)構(gòu)分析方法比較本文檔共90頁；當(dāng)前第34頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分五、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的可視化

可視化分析蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu)，有利于從原子間相互作用的層次理解生命活動過程的信息控制機(jī)制，更加有效地揭示分子在完成其功能過程中的演化情況，了解蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)和各種微觀性質(zhì)與宏觀性質(zhì)之間的定量關(guān)系。只要安裝蛋白質(zhì)分子圖形學(xué)軟件，并獲得所需蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，配以商業(yè)軟件或免費(fèi)的小分子圖形設(shè)計(jì)系統(tǒng)，就可開展結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)的探索性工作。本文檔共90頁；當(dāng)前第35頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分蛋白質(zhì)可視化免費(fèi)軟件PymolPymol是強(qiáng)大的分子圖形顯示和基本特征測定系統(tǒng)Pymol可在尋找鏈接下載，Pymol啟動后顯示雙界面，對分子操作的常用命令界面，多種分析功能界面。本文檔共90頁；當(dāng)前第36頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分1.圖形界面左上側(cè)列出主要的可操作對象并分成幾個(gè)層次，包括所選對象、蛋白質(zhì)、整體等；2.每個(gè)層次的對象有五種主要操作：動作(A:action)、顯示(S:Show)、隱藏(H:hide)、標(biāo)記(L:Label)、上色(C:Color)。3.Dispaly下拉菜單中可顯示蛋白質(zhì)中每條肽鏈的序列和非蛋白質(zhì)成分，鼠標(biāo)左鍵單擊序列選中特殊待操作的殘基可同時(shí)顯示對象所在位置；還可設(shè)置背景(論文中這類圖一般用白色背景，而報(bào)告中常用黑色背景以增加視覺效果)；4.Wizard中有對分子常用性質(zhì)測定模塊，包括距離、電荷等以及嘗試進(jìn)行蛋白質(zhì)分子改造的功能。蛋白質(zhì)圖形操作和性質(zhì)測定本文檔共90頁；當(dāng)前第37頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第三節(jié)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫ProteinStructureDatabases

一、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫PBD本文檔共90頁；當(dāng)前第38頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

PDB數(shù)據(jù)庫收錄條目一覽表實(shí)驗(yàn)方法分子類型總數(shù)蛋白質(zhì)核酸蛋白/核酸復(fù)合物其他X-射線衍射48225116822161751626NMR699386915068018電他1305510150總數(shù)55519205824363360046本文檔共90頁；當(dāng)前第39頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

以人類淚液載脂蛋白為例，具體介紹下其在PDB數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)檢索和可視化過程第一步：輸入關(guān)鍵字“HUMANTEARLIPOCALIN”

本文檔共90頁；當(dāng)前第40頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第二步：選擇人類淚液載脂蛋白1XKI本文檔共90頁；當(dāng)前第41頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第三步：點(diǎn)擊BiologyAssembly面板展示其結(jié)構(gòu)圖

本文檔共90頁；當(dāng)前第42頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第四步：1XKI結(jié)構(gòu)展示圖

本文檔共90頁；當(dāng)前第43頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分二、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫SCOP

SCOP（structuralclassificationofprotein）數(shù)據(jù)庫是一個(gè)包含已有結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫，依據(jù)不同蛋白質(zhì)的氨基酸組成的相似性及三級結(jié)構(gòu)，詳細(xì)描述已知結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)之間的功能及進(jìn)化關(guān)系，SCOP數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建除了使用計(jì)算機(jī)程序外，主要依賴于人工驗(yàn)證。本文檔共90頁；當(dāng)前第44頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分SCOP數(shù)據(jù)庫中1.75版本中詳細(xì)信息蛋白質(zhì)種類（Class）折疊子的數(shù)目（Folds）超家族的數(shù)目（Superfamilies）家族的數(shù)目（Families）全螺旋蛋白284507871全折疊蛋白174354742螺旋和折疊147244803螺旋+折疊3765521055復(fù)合結(jié)構(gòu)域蛋白666689膜蛋白58110123小蛋白90129219總和119519623902本文檔共90頁；當(dāng)前第45頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分三、蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫CATH

數(shù)據(jù)庫的名稱CATH分別是數(shù)據(jù)庫中四種分類類別的第一個(gè)字母，即C代表蛋白質(zhì)的種類（class）；A代表蛋白質(zhì)中二級結(jié)構(gòu)的構(gòu)架（architecture）；T代表蛋白質(zhì)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（topology）；最后H代表數(shù)據(jù)庫中最高層的分類類別-蛋白質(zhì)同源超家族（homologoussuperfamily）。CATH蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫與另外一個(gè)蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫SCOP相比，后者更注重從蛋白質(zhì)進(jìn)化的角度來對蛋白質(zhì)進(jìn)行分類，而CATH數(shù)據(jù)庫偏重于從結(jié)構(gòu)角度對蛋白質(zhì)分類。本文檔共90頁；當(dāng)前第46頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分CATH把蛋白質(zhì)分為4類，即全α、全β、α-β（α/β型和α+β型）和低二級結(jié)構(gòu)類。本文檔共90頁；當(dāng)前第47頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分以蛋白質(zhì)1ucr為例的搜索結(jié)果1ucr包括兩個(gè)結(jié)構(gòu)域，分別為‘1ucrA00’和‘1ucrB00’。這兩個(gè)結(jié)構(gòu)域?qū)儆谕煌醇易?。結(jié)果顯示1ucr為二聚物，它的每條鏈都有自己特異的鏈標(biāo)識（如1ucrA和1ucrB）。獲得該查詢1ucr的PDBcode、圖像和功能信息。本文檔共90頁；當(dāng)前第48頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

點(diǎn)擊上述查詢結(jié)構(gòu)頁面domainID為1ucrA00的超鏈接，CATH數(shù)據(jù)庫將列出該結(jié)構(gòu)域相關(guān)的序列家族、結(jié)構(gòu)、序列和數(shù)據(jù)更新歷史記錄等結(jié)果；并可進(jìn)一步獲得三維結(jié)構(gòu)。本文檔共90頁；當(dāng)前第49頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第四節(jié)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測PredictionofProteinStructure

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的密碼隱藏在序列中

通過序列來解開蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)

一種氨基酸序列只可能有一種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這就是計(jì)算機(jī)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的意義所在。根據(jù)安芬森的熱動力學(xué)原理，蛋白質(zhì)在細(xì)胞中應(yīng)該處在它與環(huán)境的自由能最低態(tài)。這意味著可以根據(jù)物理、化學(xué)、生物學(xué)等知識來設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)的能量函數(shù)，因此尋找這種最低自由能所代表的結(jié)構(gòu)。本文檔共90頁；當(dāng)前第50頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分一、蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法及軟件（一）蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測方法1．DPM（雙重預(yù)測方法）2．DSC3．PHDsec4．SOMPA5．MLRC6．Jpred本文檔共90頁；當(dāng)前第51頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域識別方法通過分析氨基酸C-C鍵的距離，將每一套蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)里的結(jié)構(gòu)域進(jìn)行測量。再通過結(jié)構(gòu)域的穩(wěn)定性，與折疊方面來確認(rèn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的子結(jié)構(gòu)。2．運(yùn)用圖論法將蛋白質(zhì)看做是互相作用的殘基的三維圖形，這里不涉及任何共價(jià)結(jié)構(gòu)，確定結(jié)構(gòu)域的問題這里就變成將這個(gè)圖分割成幾批殘基，使這幾批殘基之間的相互作用最小。1．通過蛋白質(zhì)空間結(jié)構(gòu)信息獲取結(jié)構(gòu)域信息本文檔共90頁；當(dāng)前第52頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（三）蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測相關(guān)軟件

以人基質(zhì)金屬蛋白酶MMP14(Matrixmetalloproteinase)序列為例，介紹Jpred和SOMPA的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法。

人基質(zhì)金屬蛋白酶MMP14(Matrixmetalloproteinase,MMP14)氨基酸序列的fasta形式可從NCBI的蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫獲得(>gi|4826834|ref|NP_004986.1|matrixmetalloproteinase14preproprotein[Homosapiens])。本文檔共90頁；當(dāng)前第53頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分Jpred二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法

（1）進(jìn)入Jpred首頁（），（2）在“Sequence”下的空白處直接輸入序列；也可以選擇“Advanced”高級模式，選擇Email提交方式或留空為網(wǎng)頁結(jié)果顯示，輸入蛋白質(zhì)序列或者從電腦文件夾中獲取，最后點(diǎn)擊“MakePrediction”；（3）在電子郵箱中找到結(jié)果地址，在彈出的結(jié)果顯示界面選擇進(jìn)行簡單結(jié)果瀏覽、圖形化輸出等操作；本文檔共90頁；當(dāng)前第54頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（4）分析結(jié)果H：代表α-螺旋；E：代表β-折疊；-：代表無規(guī)則卷曲。由圖看出：Jpred方法預(yù)測的MMP14二級結(jié)構(gòu)有8個(gè)α螺旋區(qū)（H）和23個(gè)β折疊區(qū)（E），其他區(qū)域均為無規(guī)則卷曲區(qū)（-）。

Jpred二級結(jié)構(gòu)預(yù)測本文檔共90頁；當(dāng)前第55頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分SOMPA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法（1）進(jìn)入SOMPA主頁(http://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_sopma.html)；（2）在“Pasteaproteinsequencebelow”下的空白處提交蛋白序列（原始序列），可以在參數(shù)中進(jìn)行符合我們要求的設(shè)置，然后點(diǎn)擊“SUBMIT”按鈕進(jìn)行分析；本文檔共90頁；當(dāng)前第56頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分人民衛(wèi)生出版社8年制及7年制臨床醫(yī)學(xué)等專業(yè)用《生物信息學(xué)》（3）查看結(jié)果，主要含有alphahelix(Hh)-螺旋，Extendedstrand(Ee)延伸鏈，Betaturn(Tt)-折疊，Randomcoil(Cc)無規(guī)卷曲。其中Hh有150個(gè)氨基酸，占25.77%；Ee有110個(gè)氨基酸，占18.90%；Tt有52個(gè)氨基酸，占8.93%；Cc有270個(gè)氨基酸，占46.39%。Hh、Cc和Ee貫穿于整個(gè)氨基酸鏈，Tt主要分布在氨基酸鏈的第300個(gè)氨基酸之后。本文檔共90頁；當(dāng)前第57頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分SOMPA預(yù)測結(jié)果本文檔共90頁；當(dāng)前第58頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分二、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測方法及軟件比較建模（comparativemodeling)穿線(threading)

自由建模（freemodeling）

蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測本文檔共90頁；當(dāng)前第59頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（一）穿線法預(yù)測蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)

穿線法是用于檢測進(jìn)化相關(guān)的序列和相似的折疊，接受與靶蛋白非常相似的結(jié)構(gòu)。該方法已相對成熟，進(jìn)一步的研發(fā)主要在結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，使提煉的結(jié)構(gòu)模板更加接近其天然結(jié)構(gòu)。穿線法是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測最活躍的領(lǐng)域之一，大量的算法包括序列profile–profilealignments(PPA)、structuralprofilealignments、隱馬爾可夫模型，以及其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。本文檔共90頁；當(dāng)前第60頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）比較建模法預(yù)測蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)

比較建模法又稱為同源建模法（Homologymodeling），它是基于進(jìn)化相關(guān)的序列具有相似的三維結(jié)構(gòu)，且進(jìn)化過程中三維結(jié)構(gòu)比序列保守而利用進(jìn)化相關(guān)的結(jié)構(gòu)模板信息建模。1.比較建模的原理本文檔共90頁；當(dāng)前第61頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分2.比較建模的基本步驟

①將靶序列作為查詢序列來搜索PDB②將靶序列和模板序列進(jìn)行序列比對③以模板結(jié)構(gòu)骨架作為模型，建立靶蛋白質(zhì)骨架模型④對側(cè)鏈建模，包括構(gòu)建環(huán)區(qū)（loops）和側(cè)鏈，優(yōu)化側(cè)鏈位置，并從模板結(jié)構(gòu)到靶精煉整個(gè)模型⑤優(yōu)化和評估產(chǎn)生的模型。本文檔共90頁；當(dāng)前第62頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分3.比較建模法的局限性

傳統(tǒng)的比較建模是通過PSI-BLAST找到已知結(jié)構(gòu)的相關(guān)蛋白。最近如進(jìn)行profile－profile比較和有效利用結(jié)構(gòu)信息的更加復(fù)雜的方法已顯著增加了不僅比對的質(zhì)量而且遠(yuǎn)程同源(remotehomologue)檢測的能力。因此，比較建模和折疊識別在基于模板的建模方法中的區(qū)別現(xiàn)已十分模糊。開發(fā)新的比較建模和折疊識別的算法導(dǎo)致網(wǎng)上各種預(yù)測方法的出現(xiàn)，這包括結(jié)構(gòu)預(yù)測meta-服務(wù)器。本文檔共90頁；當(dāng)前第63頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測服務(wù)通過因特網(wǎng)對公眾免費(fèi)開放(同源建模)：瑞士生物信息研究所SWISS-MODEL丹麥技術(shù)大學(xué)生物序列分析中心CPHmodels比利時(shí)拿摩大學(xué)ESyPred3D英國癌癥研究中心3DJigsaw4.常用建模服務(wù)器和軟件簡介AccelrysDiscoveryStudio軟件InsightIIFAMS本文檔共90頁；當(dāng)前第64頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第一步：進(jìn)入SWISS-MODEL三級結(jié)構(gòu)預(yù)測服務(wù)器主頁仍以人MMP14序列為實(shí)例應(yīng)用SWISS-MODEL服務(wù)器自動模式第二步：選擇“AutomatedMode”→粘入MMP14蛋白質(zhì)序列；在這里可以填寫E-mail地址，將結(jié)果發(fā)送至電子郵箱，也可以在新的網(wǎng)頁上直接展示；本文檔共90頁；當(dāng)前第65頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第三步：點(diǎn)擊“SubmitModelingRequest”即可；第四步：直接在頁面上查看MMP14蛋白質(zhì)的三級結(jié)構(gòu)信息。第五步：結(jié)果分析：通過查詢Expdb數(shù)據(jù)庫，共得到218個(gè)擊中項(xiàng)。我們選用其中相似性最高的兩個(gè)模型。分別是模板1：1bqqM，模板2：1su3B，本文檔共90頁；當(dāng)前第66頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

第二步：把3個(gè)三維結(jié)構(gòu)導(dǎo)入到“DiscoveryStudio”的主界面中，調(diào)節(jié)角度使得3個(gè)三維結(jié)構(gòu)展示在一個(gè)界面里。在主菜單中選擇“Structure”|“Superimpose”|“Molecularoverlap”，在彈出的對話框中點(diǎn)擊“Yes”。按下組合鍵“Ctrl+D”，彈出“DisplayStyle”對話框，在“Atom”一欄中選“None”，在“Protein”一欄中選“Solidribbon”。折疊結(jié)果如下圖，可以看到這三個(gè)蛋白分子疊合的效果還是比較好的。

在PDB數(shù)據(jù)庫Blast搜索MMP14的結(jié)果三個(gè)蛋白質(zhì)分子的疊合圖蛋白質(zhì)MMP14序列相似性蛋白質(zhì)(1BQQ/1SU3/1RM8)的三維結(jié)構(gòu)模型第一步：MMP14序列Blast搜索蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫（PDB），選取以上獲得結(jié)構(gòu)中分值最高的三個(gè)三維結(jié)構(gòu)進(jìn)行同源建模。分別是1BQQ的M鏈（Model-1），1SU3的A鏈(Model-2)，1RM8的A鏈。它們的三維結(jié)構(gòu)展示如圖。AccelrysDiscoveryStudio軟件本文檔共90頁；當(dāng)前第67頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

第三步：基于結(jié)構(gòu)的序列比對在“ProtocolExplorer”中，選擇“ProteinModeling”下的“AlignStructure”（MODELER）。在打開的“ParameterExplorer”中，選擇“InputSequenceAlignment”為model-1，點(diǎn)開“+”號，確保在“InputProteinMolecules”中包含以上三個(gè)蛋白分子，將“GapExtensionPenalty”一欄中的參數(shù)改為3.0，其余參數(shù)均不變。最后得到的比對結(jié)果所示的序列相似性分別如下：identify：24.4%，simility:28.2%。由此可以看出該模型的整合效果還是可以的。最后參數(shù)表如圖。第四步：靶序列與模板序列的比對在“ProtocolExplorer”中，選擇“ProteinModeling”下的“AlignSequencewithStructureprotocol”，鼠標(biāo)雙擊。在“ParameterExplorer”中，將“GapOpenPenalty”一欄中的參數(shù)改為-450，“GapExtensionPenalty”設(shè)為-25，其余參數(shù)均不變。運(yùn)行之后序列的相似性分別為：Identify:18.1%；similarity:20.9%。比對參數(shù)設(shè)置（基于結(jié)構(gòu)）比對參數(shù)設(shè)置（目標(biāo)序列和模板序列）本文檔共90頁；當(dāng)前第68頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第五步：同源模型的建立在“ProtocolExplorer”中，選擇“ProteinModeling”下的“BuildHomologyModelsProtocol”，鼠標(biāo)雙擊。該模塊通過使用Modeler，從序列比對結(jié)果出發(fā)構(gòu)建蛋白的三維結(jié)構(gòu)模型。在“ParameterExplorer”中，“InputSequenceAlignment”欄選擇model-1，點(diǎn)開“+”號，“InputModelSequence”欄選擇MMP14，“InputTemplateStructure”欄選擇model-1，model-2,和1rm8，將“CutOverhangs”欄改為False，其余參數(shù)均保留默認(rèn)值。參數(shù)設(shè)置如下圖。

第六步：經(jīng)過基于結(jié)構(gòu)的序列比對、目標(biāo)序列與模板序列的比對等步驟，最后獲得一個(gè)MMP14比較好的三維模型。窗口中的蛋白模型以飄帶的形式顯示，不同部位采用不同的顏色和寬度。顏色和寬度依Verifyscore而定，score越高則蛋白結(jié)構(gòu)越理想，從藍(lán)色到紅色score值依次降低，藍(lán)色表示score值很高，白色表示score中等，而紅色則表示score值較低。飄帶的寬度與score值成反比，蛋白的結(jié)構(gòu)越不理想，則該處的飄帶越寬。如下圖所示。參數(shù)設(shè)置（同源模型建立）預(yù)測的MMP14三維飄帶模型本文檔共90頁；當(dāng)前第69頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分

第七步：模型驗(yàn)證由于從圖中我們不能很直觀的看出模型建立的好壞，所以我們借助軟件將每一個(gè)氨基酸的Score與其序號作圖。在MMP14.msv所在的3D-Window中，按組合鍵“Ctrl+T”調(diào)出“DataTable”，選擇“AminoAcid”。找到“PDFTotal”一欄，鼠標(biāo)單擊將此列選中，然后選擇主面板上“Chart”|“LinePlot”，對此列作圖，圖中可見：在PDF值較低的部位，蛋白的結(jié)構(gòu)是比較合理的，而在PDF值較高的部位蛋白結(jié)構(gòu)能量較高，可能還需要進(jìn)一步的優(yōu)化。例如：第125位，第250位殘基附近的高峰區(qū)。

第八步：為了進(jìn)一步直觀地展示模型的好壞，我們采用圖形的形式展示；選擇主面板上的“Chart”|“RamachandraPlot”，對整個(gè)蛋白作圖。如下圖所示，位于藍(lán)色區(qū)域以內(nèi)的殘基結(jié)構(gòu)合理，處于藍(lán)色區(qū)域以外紫色區(qū)域以內(nèi)的殘基結(jié)構(gòu)比較合理，位于這兩個(gè)區(qū)域以外的殘基結(jié)構(gòu)則合理性較差。模型驗(yàn)證采用圖形進(jìn)行模型驗(yàn)證本文檔共90頁；當(dāng)前第70頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（三）蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的從頭預(yù)測方法從頭預(yù)測可以分為兩個(gè)主要方向：（1）根據(jù)已經(jīng)預(yù)測的二級結(jié)構(gòu)，把可信度較高的二級結(jié)構(gòu)進(jìn)一步組裝，得到最后的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。（2）不依賴二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的結(jié)果，直接預(yù)測三維結(jié)構(gòu)。本文檔共90頁；當(dāng)前第71頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（四）蛋白質(zhì)高級結(jié)構(gòu)的其他預(yù)測方法

相似的序列常常意味著相似的結(jié)構(gòu)，這種認(rèn)識雖然對大多數(shù)蛋白確實(shí)如此，但自1990年以來，隨著結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增加，人們明顯地發(fā)現(xiàn)：驚人相似的蛋白折疊不一定來自任何明顯相似的序列，許多結(jié)構(gòu)相同的蛋白質(zhì)，它們的序列并沒有相似性。1960年P(guān)erutz等顯示，肌紅蛋白（myoglobin）和血紅蛋白（hemoglobin）這兩種最早通過X-射線解析的蛋白盡管其序列不同，但具有相似的結(jié)構(gòu)；Alexander等人發(fā)現(xiàn)：兩條序列有88%的序列一致但明顯不同的折疊。最新的研究顯示，少至3個(gè)氨基酸的突變足以引入根本不同的折疊方法。

序列相似度高的蛋白2FSl和1PGB的不同折疊模式本文檔共90頁；當(dāng)前第72頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分折疊識別法包括兩步：①將目的蛋白的序列和已知的折疊結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配，在已知的結(jié)構(gòu)中找到一個(gè)或幾個(gè)匹配最好的結(jié)構(gòu)模型，作為目的蛋白的預(yù)測結(jié)構(gòu)②基于已有的知識找到最好的模型

本文檔共90頁；當(dāng)前第73頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分三、對結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果的評價(jià)

面對多種的模型和預(yù)測方法，我們常常會問：我應(yīng)該用哪種分析方法和哪種服務(wù)器？哪種方法結(jié)果更值得信賴？輸出結(jié)果怎么解釋等等？為此，研究者們創(chuàng)建了多種公共范圍的實(shí)驗(yàn)評估方法。主要有三類：主要有LB、CASP和CAFASP、EVA等方法。本文檔共90頁；當(dāng)前第74頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分第五節(jié)基于結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)功能PredictionofProteinFunctionBasedonStructures

如蛋白質(zhì)間序列相似性高于40%，該蛋白質(zhì)同其相似序列蛋白可能有保守序列發(fā)揮的相同生物化學(xué)作用；但當(dāng)序列保守性低于40%時(shí)，可從高級結(jié)構(gòu)預(yù)測功能。蛋白質(zhì)有多個(gè)功能域和結(jié)構(gòu)域，從高級結(jié)構(gòu)預(yù)測功能實(shí)際上是預(yù)測蛋白質(zhì)的每項(xiàng)基本生物化學(xué)作用。本文檔共90頁；當(dāng)前第75頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分一、基于結(jié)構(gòu)分類的蛋白質(zhì)功能預(yù)測1.基于結(jié)構(gòu)進(jìn)行蛋白質(zhì)功能注釋的方法是搜索與目標(biāo)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)相似的蛋白質(zhì)，并將其功能轉(zhuǎn)移給輸入目標(biāo)蛋白質(zhì)。

2.此過程中需要進(jìn)行蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)比對和判斷結(jié)構(gòu)相似程度。

3.可將這種相似性估值轉(zhuǎn)化為序列比對問題，利用序列比對經(jīng)典算法來解決結(jié)構(gòu)比對問題，如DaliLite，SSM，STRUCTAL，MultiProt和3DCoffee等。本文檔共90頁；當(dāng)前第76頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分二、基于結(jié)構(gòu)預(yù)測蛋白質(zhì)間相互作用應(yīng)用蛋白質(zhì)的高級結(jié)構(gòu)信息輔助進(jìn)行相互作用蛋白質(zhì)預(yù)測的策略1）決策樹殘基法2）關(guān)聯(lián)性突變法3）聯(lián)用方法4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法1.基于結(jié)構(gòu)的物理對接2.識別相互作用界面序列特性模式進(jìn)行預(yù)測本文檔共90頁；當(dāng)前第77頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分三、其他蛋白質(zhì)功能預(yù)測方法

不同的蛋白質(zhì)，由于結(jié)構(gòu)不同而執(zhí)行不同的生物學(xué)功能，其特定的空間結(jié)構(gòu)是行使生物功能的基礎(chǔ)。基于結(jié)構(gòu)預(yù)測功能聯(lián)系的方法1.基于基序的方法2.基于表面的方法3.基于學(xué)習(xí)的方法本文檔共90頁；當(dāng)前第78頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分四、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能關(guān)系數(shù)據(jù)庫（一）Pfams數(shù)據(jù)庫本文檔共90頁；當(dāng)前第79頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（二）PIR蛋白質(zhì)功能預(yù)測數(shù)據(jù)庫

PIR全稱TheProteinInformationResource，是集成了蛋白質(zhì)功能預(yù)測數(shù)據(jù)的公用數(shù)據(jù)庫。PIR在超家族、域和模體水平上對蛋白的分類，同時(shí)提供蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能信息，并給出了與其他40個(gè)數(shù)據(jù)庫之間的相互參考。本文檔共90頁；當(dāng)前第80頁；編輯于星期三\18點(diǎn)13分（三）InterPro數(shù)據(jù)庫整合蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)資源數(shù)據(jù)庫（IntegratedResourcesofProteinsDomainsandFunctionalSites，InterPro）是集成的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域和功能位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫，當(dāng)前版本為24.0，發(fā)布日期為2009年12月16日，包含了18349個(gè)蛋白質(zhì)相關(guān)的