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2022 感动中国十大杰出人物
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针对蛋白质的预测方法 [无重复]
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传统的生物学认为，蛋白质的序列决定了它的三维结构，也就决定了它的功能。由于用X光晶体衍射和NMR核磁共振技术测定蛋白质的三维结构，以及用生化方法研究蛋白质的功能效率不高，无法适应蛋白质序列数量飞速增长的需要，因此近几十年来许多科学家致力于研究用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构和功能，经过多年努力取得了一定的成果。 1. 从氨基酸组成辨识蛋白质 根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以分析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包中提供了一系列相应程序： AACompIdent：根据氨基酸组成辨识蛋白质。这个程序需要的信息包括：氨基酸组成、蛋白质的名称(在结果中有用)、pI和Mw(如果已知)以及它们的估算误差、所属物种或物种种类或“全部(ALL)”、标准蛋白的氨基酸组成、标准蛋白的SWISS-PROT编号、用户的Email地址等，其中一些信息可以没有。这个程序在SWISS-PROT和(或)TrEMBL数据库中搜索组成相似蛋白。 AACompSim：与前者类似，但比较在SWISS-PROT条目之间进行。这个程序可以用于发现蛋白质之间较弱的相似关系。 除了ExPASy中的工具外，PROPSEARCH也提供基于氨基酸组成的蛋白质辨识功能。程序作者用144种不同的物化性质来分析蛋白质，包括分子量、巨大残基的含量、平均疏水性、平均电荷等，把查询序列的这些属性构成的“查询向量”与SWISS-PROT和PIR中预先计算好的各个已知蛋白质的属性向量进行比较。这个工具能有效的发现同一蛋白质家族的成员。可以通过Web使用这个工具，用户只需输入查询序列本身。 ExPASy的网址是：http://www.expasy.ch/tools/。 PROSEARCH的网址是：http://www.embl-heidelberg.de/prs.html。 2. 预测蛋白质的物理性质 从蛋白质序列出发，可以预测出蛋白质的许多物理性质，包括等电点、分子量、酶切特性、疏水性、电荷分布等。相关工具有： Compute pI/MW：是ExPASy工具包中的程序，计算蛋白质的等电点和分子量。对于碱性蛋白质，计算出的等电点可能不准确。 PeptideMass：是ExPASy工具包中的程序，分析蛋白质在各种蛋白酶和化学试剂处理后的内切产物。蛋白酶和化学试剂包括胰蛋白酶、糜蛋白酶、LysC、溴化氰、ArgC、AspN和GluC等。 TGREASE：是FASTA工具包中的程序，分析蛋白质序列的疏水性。这个程序延序列计算每个残基位点的移动平均疏水性，并给出疏水性-序列曲线，用这个程序可以发现膜蛋白的跨膜区和高疏水性区的明显相关性。 SAPS：蛋白质序列统计分析，对提交的序列给出大量全面的分析数据，包括氨基酸组成统计、电荷分布分析、电荷聚集区域、高度疏水区域、跨膜区段等等。 ExPASy的网址是：http://www.expasy.ch/tools/。 下载FASTA的网址是：ftp://ftp.virginia.edu/pub/fasta/。 SAPS的网址是：http://www.isrec.isb-sib.ch/software/SAPS_form.html。 3. 蛋白质二级结构预测 二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已知三维结构和二级结构的蛋白质为依据，用过人工神经网络、遗传算法等技术构建预测方法。还有将多种预测方法结合起来，获得“一致序列”。总的来说，二级结构预测仍是未能完全解决的问题，一般对于α螺旋预测精度较好，对β折叠差些，而对除α螺旋和β折叠等之外的无规则二级结构则效果很差。 nnPredict：用神经网络方法预测二级结构，蛋白质结构类型分为全α蛋白、全β蛋白和α/β蛋白，输出结果包括“H”(螺旋)、“E”(折叠)和“-”(转角)。这个方法对全α蛋白能达到79%的准确率。 PredictProtein：提供了序列搜索和结构预测服务。它先在SWISS-PROT中搜索相似序列，用MaxHom算法构建多序列比对的profile，再在数据库中搜索相似的profile，然后用一套PHD程序来预测相应的结构特征，包括二级结构。返回的结果包含大量预测过程中产生的信息，还包含每个残基位点的预测可信度。这个方法的平均预测准确率达到72%。 SOPMA：带比对的自优化预测方法，将几种独立二级结构预测方法汇集成“一致预测结果”，采用的二级结构预测方法包括GOR方法、Levin同源预测方法、双重预测方法、PHD方法和SOPMA方法。多种方法的综合应用平均效果比单个方法更好。 nnPredict的网址是：http://www.cmpharm.ucsf.edu/~nomi/nnpredict.html。 PredictProtein的网址是：http://cubic.bioc.columbia.edu/predictprotein/。 PredictProtein的国内镜像在：http://www.cbi.pku.edu.cn/predictprotein/。 SOPMA的网址是：http://pbil.ibcp.fr/。 4. 其它特殊局部结构 其它特殊局部结构包括膜蛋白的跨膜螺旋、信号肽、卷曲螺旋(Coiled Coils)等，具有明显的序列特征和结构特征，也可以用计算方法加以预测。 COILS：卷曲螺旋预测方法，将序列与已知的平行双链卷曲螺旋数据库进行比较，得到相似性得分，并据此算出序列形成卷曲螺旋的概率。 TMpred：预测蛋白质的跨膜区段和在膜上的取向，它根据来自SWISS-PROT的跨膜蛋白数据库Tmbase，利用跨膜结构区段的数量、位置以及侧翼信息，通过加权打分进行预测。 SignalP：预测蛋白质序列中信号肽的剪切位点。 COILS的网址是：http://www.ch.embnet.org/software/COILS_form.html。 TMpred的网址是：http://www.ch.embnet.org/software/TMPRED_form.html。 SignalP的网址是：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/。 5. 蛋白质的三维结构 蛋白质三维结构预测时最复杂和最困难的预测技术。研究发现，序列差异较大的蛋白质序列也可能折叠成类似的三维构象，自然界里的蛋白质结构骨架的多样性远少于蛋白质序列的多样性。由于蛋白质的折叠过程仍然不十分明了，从理论上解决蛋白质折叠的问题还有待进一步的科学发展，但也有了一些有一定作用的三维结构预测方法。最常见的是“同源模建”和“Threading”方法。前者先在蛋白质结构数据库中寻找未知结构蛋白的同源伙伴，再利用一定计算方法把同源蛋白的结构优化构建出预测的结果。后者将序列“穿”入已知的各种蛋白质的折叠子骨架内，计算出未知结构序列折叠成各种已知折叠子的可能性，由此为预测序列分配最合适的折叠子结构。除了“Threading”方法之外，用PSI-BLAST方法也可以把查询序列分配到合适的蛋白质折叠家族，实际应用中发现这个方法的效果也不错。 SWISS-MODEL：自动蛋白质同源模建服务器，有两个工作模式：第一步模式(First Approach mode)和优化模式(Optimise mode)。程序先把提交的序列在ExPdb晶体图像数据库中搜索相似性足够高的同源序列，建立最初的原子模型，再对这个模型进行优化产生预测的结构模型。 CPHmodels：也是利用神经网络进行同源模建预测蛋白质结构的方法。 SWISS-MODEL的网址是：http://www.expasy.ch/swissmod/SWISS-MODEL.html。 CPHmodels的网址是：http://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/。 |
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