【文章內(nèi)容簡介】 65 0 252 其他 130 5 5 10 150 總數(shù) 55 519 2058 2436 33 60 046 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 “ HUMAN TEAR LIPOCALIN” 第二步： 選擇人類淚液載脂蛋白 1XKI 第三步： 點擊 Biology Assembly面板展示其結(jié)構(gòu)圖 第四步： 1XKI結(jié)構(gòu)展示圖 二、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫 SCOP SCOP（ structural classification of protein）數(shù)據(jù)庫是一個包含已有結(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)之間的功能及進化關(guān)系， SCOP數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建除了使用計算機程序外，主要依賴于人工驗證。 SCOP數(shù)據(jù)庫中 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 284 507 871 全 ?折疊蛋白 174 354 742 ?螺旋和 ?折疊 147 244 803 ?螺旋 +?折疊 376 552 1055 復(fù)合結(jié)構(gòu)域蛋白 66 66 89 膜蛋白 58 110 123 小蛋白 90 129 219 總和 1195 1962 3902 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（ homologous superfamily）。 CATH蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫與另外一個蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫 SCOP相比，后者更注重從蛋白質(zhì)進化的角度來對蛋白質(zhì)進行分類，而 CATH數(shù)據(jù)庫偏重于從結(jié)構(gòu)角度對蛋白質(zhì)分類。 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。 以蛋白質(zhì) 1ucr為例的搜索結(jié)果 1ucr包括兩個結(jié)構(gòu)域，分別為‘ 1ucrA00’和‘ 1ucrB00’。這兩個結(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 PDB code、圖像和功能信息。 點擊上述查詢結(jié)構(gòu)頁面 domain ID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；并可進一步獲得三維結(jié)構(gòu)。 第四節(jié) 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測 Prediction of Protein Structure 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)，這就是計算機預(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)。 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． DSC 3． PHDsec 4． SOMPA 5． MLRC 6． Jpred （二）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域識別方法 通過分析氨基酸 CC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結(jié)構(gòu)，確定結(jié)構(gòu)域的問題這里就變成將這個圖分割成幾批殘基，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 （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(Matrix metalloproteinase )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(Matrix metalloproteinase, 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||matrix metalloproteinase 14 preproprotein [Homo sapiens])。 Jpred二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法 （ 1） 進入 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 ， 最后點擊 “ Make Prediction”； （ 3） 在電子郵箱中找到結(jié)果地址，在彈出的結(jié)果顯示界面選擇進行簡單結(jié)果瀏覽、圖形化輸出等操作； （ 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 α 螺旋區(qū)（ H）和 23個 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 SOMPA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法 （ 1） 進入 SOMPA主頁 (bin/?page=/NPSA/)； （ 2） 在 “ Paste a protein sequence below”下的空白處提交蛋白序列（原始序列），可以在參數(shù)中進行符合我們要求的設(shè)置，然后點擊 “ SUBMIT”按鈕進行分析； 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 alpha helix (Hh)?螺旋，Extended strand (Ee)延伸鏈， Beta turn (Tt)?折疊，Random coil(Cc)無規(guī)卷曲。其中 Hh有 150個氨基酸，占 %； Ee有 110個氨基酸，占 %； Tt有 52個氨基酸，占 %；Cc有 270個氨基酸，占 %。 Hh、 Cc和 Ee貫穿于整個氨基酸鏈 ， Tt主要分布在氨基酸鏈的第 300個氨基酸之后。 SOMPA預(yù)測結(jié)果 二、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測方法及軟件 比較建模（ parative modeling) 穿線 (threading) 自由建模（ free modeling） 蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測 （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–profile alignments (PPA) 、 structural profile alignments、 隱馬爾可夫模型 ， 以及其他機器學(xué)習(xí)算法等 。 （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（ Homology modeling）， 它是基于