第七章蛋白質結構預測-文庫吧
2024-09-27 12:50 本頁面
【正文】 測中心殘基的二級結構時，以殘基在特定環(huán)境形成特定二級結構的傾向作為預測依據(jù) ? 這些算法可以歸為幾類： （ 1）基于統(tǒng)計信息 （ 2）基于物理化學性質 （ 3）基于序列模式 （ 4）基于多層神經網(wǎng)絡 （ 5）基于多元統(tǒng)計 （ 6）基于機器學習的專家規(guī)則 （ 7）最鄰近算法 ? 第一代和第二代預測方法對三態(tài)預測的準確率都小于 70%，而對 ?折疊預測的準確率僅為28?48% –其主要原因是只利用局部信息 ? 第三代方法（考慮多條序列） –運用長程信息和蛋白質序列的進化信息 –準確度有了比較大的提高 蛋白質二級結構預測方法 (1) 經驗參數(shù)法 ? 蛋白質二級結構的組成規(guī)律性比較強 ? 三種基本二級結構平均占氨基酸殘基的85% ? 各種二級結構非均勻地分布在蛋白質中 –有些蛋白質中含有大量的 ?螺旋 ? 如血紅蛋白和肌紅蛋白 –而一些蛋白質中則不含或者僅含很少的 ?螺旋 ? 如鐵氧蛋白 –有些蛋白質的二級結構以 ?折疊為主 ? 如免疫球蛋白 例：肽鏈 Ala(A)Glu(E)Leu(L)Met(M) 傾向于形成 ?螺旋 肽鏈 Pro(P)Gly(G)Tyr(Y)Ser(S)則不會形成 ?螺旋 ? 每種氨基酸出現(xiàn)在各種二級結構中傾向或者頻率是不同的 例如： Glu主要出現(xiàn)在 ?螺旋中 Asp和 Gly主要分布在轉角中 Pro也常出現(xiàn)在轉角中，但是絕不會出現(xiàn)在 ?螺旋中 ? 可以根據(jù)每種氨基酸殘基形成二級結構的傾向性或者統(tǒng)計規(guī)律進行二級結構預測 ? 經驗參數(shù)法 由 Chou 和 Fasman在 70年代提出來 ? 是一種基于單個氨基酸殘基統(tǒng)計的經驗預測方法。 通過統(tǒng)計分析，獲得的每個殘基出現(xiàn)于特定二級結構構象的傾向性因子，進而利用這些傾向性因子預測蛋白質的二級結構。 一個氨基酸殘基的構象傾向性因子定義為 Pi = Ai / Ti (i= ?,β,c, t) 式中下標 i表示構象態(tài) 如 ?螺旋、 β折疊、轉角、無規(guī)卷曲等； Ti是所有被統(tǒng)計殘基處于構象態(tài) i的比例； Ai是第 A種殘基處于構象態(tài) i 的比例； Pi大于 i，小于 。 發(fā)現(xiàn)關于二級結構的經驗規(guī)則 基本思想是在序列中尋找規(guī)則二
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