蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的原理與方法演示文稿1當(dāng)前1頁，總共76頁。2優(yōu)選蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的原理與方法當(dāng)前2頁，總共76頁。ExPASy

主要分析軟件資源當(dāng)前3頁，總共76頁。當(dāng)前4頁，總共76頁?！?.1概述當(dāng)前5頁，總共76頁。一、基本概念蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測：指從蛋白質(zhì)的氨基酸序列預(yù)測出其三維空間結(jié)構(gòu)。蛋白質(zhì)折疊：指蛋白質(zhì)的氨基酸序列可折疊成具有生物活性的三維空間結(jié)構(gòu)。第二套遺傳密碼：蛋白質(zhì)的氨基酸序列與其三維空間結(jié)構(gòu)間的關(guān)系。當(dāng)前6頁，總共76頁。序列模體（motif)：通常指蛋白質(zhì)序列中相鄰或相近的一組具有保守性的殘基（或稱基序），它與蛋白質(zhì)分子及其家族的功能有關(guān)。當(dāng)前7頁，總共76頁。二、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的獲得圓二色性（circulardichroism,CD），描繪了不對稱分子的用左右圓偏振光吸收差異譜表示的光學(xué)活性。在160-240nm的CD光譜可以快速了解蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)，因為α螺旋，β折疊和卷曲產(chǎn)生不同的CD譜。X射線晶體衍射核磁共振光譜（nuclearmagneticresonancespectroscopy，NMR）當(dāng)前8頁，總共76頁。三、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測要解決的問題蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題 “序列-結(jié)構(gòu)-功能”三者之間的關(guān)系….-Gly-Ala-Glu-Phe-….FUNCTION當(dāng)前9頁，總共76頁。

又稱蛋白質(zhì)侵染因子。朊病毒是一類能侵染動物并在宿主細(xì)胞內(nèi)復(fù)制的小分子無免疫性疏水蛋白質(zhì)。目前發(fā)現(xiàn)的由朊病毒引起的疾病并不多，主要有：人類中的庫魯?。↘uru?。?、克—雅氏綜合癥（CJD）、格斯特曼綜合癥（GSS）及致死性家族性失眠癥（FFI），動物中的水貂腦軟化病，羊搔癥，馬鹿和鹿的慢性消瘦?。ㄎs?。?，貓的海綿狀腦病，瘋牛病。這些疾病主要是引起神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織的損壞。案例：朊病毒當(dāng)前10頁，總共76頁。β折疊，正常3％致病43％當(dāng)前11頁，總共76頁。致病機(jī)理1982年普魯辛納提出了朊病毒致病的“蛋白質(zhì)構(gòu)象致病假說”，以后魏斯曼等人對其逐步完善。其要點(diǎn)如下：①朊病毒蛋白有兩種構(gòu)象：細(xì)胞型（正常型PrPc）和瘙癢型（致病型PrPsc）。兩者的主要區(qū)別在于其空間構(gòu)象上的差異。PrPc僅存在a螺旋，而PrPsc有多個β折疊存在，后者溶解度低，且抗蛋白酶解；②Prpsc可脅迫PrPc轉(zhuǎn)化為PrPsc，實(shí)現(xiàn)自我復(fù)制，并產(chǎn)生病理效應(yīng)；③基因突變可導(dǎo)致細(xì)胞型PrPsc中的α螺旋結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，至一定量時產(chǎn)生自發(fā)性轉(zhuǎn)化，β片層增加，最終變?yōu)镻rPsc型，并通過多米諾效應(yīng)倍增致病。當(dāng)前12頁，總共76頁?！?-Gly-Ala-Glu-Phe-….結(jié)構(gòu)預(yù)測問題FUNCTION?關(guān)鍵限制因素當(dāng)前13頁，總共76頁。解決方法….-Gly-Ala-Glu-Phe-….FUNCTION！解決方案當(dāng)前14頁，總共76頁。四、蛋白質(zhì)預(yù)測的一般流程當(dāng)前15頁，總共76頁。五、影響蛋白質(zhì)折疊的因素影響蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的非共價鍵有：①范德華力。②偶極相互作用。③部分電荷或完整電荷間靜電相互作用。④氫鍵。氫鍵是形成蛋白質(zhì)中規(guī)則二級結(jié)構(gòu)的主要作用力。⑤熵效應(yīng)。除了原子間的共價連接以外，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的形成及穩(wěn)定性在很大程度上依賴于非鍵相互作用。當(dāng)前16頁，總共76頁。熵效應(yīng)：是熱力學(xué)的一個概念。它是指在一個封閉的并存在能量差異的系統(tǒng)中，雖然系統(tǒng)內(nèi)總能量保持守衡，但能量卻總是不可逆轉(zhuǎn)地由高能區(qū)向低能區(qū)流動，最終達(dá)到能量的分散與平衡的一種狀態(tài)和趨勢。當(dāng)前17頁，總共76頁?！?.2蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析當(dāng)前18頁，總共76頁。一、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)依據(jù)不同的層次可以分為四類：1）一級結(jié)構(gòu)（氨基酸序列）2）二級結(jié)構(gòu)（規(guī)則結(jié)構(gòu)，如a螺旋、折疊）3）三級結(jié)構(gòu)（簡單蛋白質(zhì)的三維空間結(jié)構(gòu)，或復(fù)雜蛋白質(zhì)亞基的三維空間結(jié)構(gòu)）4）四級結(jié)構(gòu)（亞基的組裝）當(dāng)前19頁，總共76頁。….-Gly-Ala-Glu-Phe-….一級結(jié)構(gòu)二級結(jié)構(gòu)三級結(jié)構(gòu)四級結(jié)構(gòu)當(dāng)前20頁，總共76頁。四級結(jié)構(gòu)(quaternarystructure)：由多個亞基組成的蛋白質(zhì)分子的空間結(jié)構(gòu)。五級結(jié)構(gòu)（quinternarystructure):蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)、蛋白質(zhì)與核酸相互作用時的空間位置關(guān)系。當(dāng)前21頁，總共76頁。二、周期性的二級結(jié)構(gòu)1）α螺旋是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中最常見的二級結(jié)構(gòu)，由于在α螺旋內(nèi)部每隔3－4個氨基酸殘基形成氫鍵，因而本身的穩(wěn)定性較好。α螺旋由于與溶劑的作用或中間有脯氨酸等也會發(fā)生彎曲。不同的殘基對于α螺旋中間部位及N端或C端出現(xiàn)的傾向性不同。2）β折疊片是由帶狀的β折疊股間形成氫鍵而構(gòu)成的，在氨基酸序列上往往是不連續(xù)的。幾乎所有的β折疊片在沿著β折疊股的方向均發(fā)生右手的扭曲，在β折疊股間形成左手的扭曲。某些殘基傾向于出現(xiàn)在β折疊中。當(dāng)前22頁，總共76頁。三、非周期性的二級結(jié)構(gòu)連接規(guī)則二級結(jié)構(gòu)間的區(qū)域統(tǒng)稱為環(huán)區(qū)（loop或Coil，簡寫為C），這些環(huán)區(qū)本身的結(jié)構(gòu)也是遵循一定規(guī)律的。①β轉(zhuǎn)角是由四個殘基構(gòu)成的，使得蛋白質(zhì)主鏈的走向形成180度的回折。β轉(zhuǎn)角可以分為幾種特定的類型，并具有一定的氨基酸殘基傾向性。②由三個殘基構(gòu)成的主鏈的回折稱之為轉(zhuǎn)角。③反平行的β折疊形成的β發(fā)夾具有特定的結(jié)構(gòu)。α螺旋間的短連接具有特定的結(jié)構(gòu)與堆積。④當(dāng)較大的環(huán)區(qū)的N端與C端靠近時就形成環(huán)。⑤非規(guī)則性環(huán)區(qū)也可以按照其平面性、手性及N端與C端的相對位置進(jìn)行分類。當(dāng)前23頁，總共76頁。α折疊β折疊α/β折疊α+β折疊當(dāng)前24頁，總共76頁。四、超二級結(jié)構(gòu)

二級結(jié)構(gòu)間特定的組合構(gòu)成超二級結(jié)構(gòu)。1)α螺旋一般以特定的角度相堆積，使得一個螺旋的突出部分及凹槽部分與另外一個螺旋的凹槽部分及突出部分相嵌合。2)β折疊片/β折疊片、α螺旋/β折疊片間的堆積有常出現(xiàn)的特定模式。β折疊片中的β折疊股以多種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相連接，如希臘鑰匙型結(jié)構(gòu)等。平行的β折疊股間的連接（特別是βαβ單元）總是右手型的。隨著已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的增加，不斷有新的超二級結(jié)構(gòu)類型出現(xiàn)。當(dāng)前25頁，總共76頁。五、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的折疊模式與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域（domain）:是蛋白質(zhì)分子中介于二級結(jié)構(gòu)和三級結(jié)構(gòu)之間的結(jié)構(gòu)層次。在分子量較大的球形蛋白質(zhì)分子中，一條多肽鏈可能折疊成兩個或多個空間上互相獨(dú)立的區(qū)域，稱為結(jié)構(gòu)域。結(jié)構(gòu)域可以按照二級結(jié)構(gòu)的種類及排列方式進(jìn)行分類：①主要含有α螺旋的α/α結(jié)構(gòu)；②主要含有β折疊片的β/β結(jié)構(gòu)；③以α螺旋和β折疊交替出現(xiàn)的α/β結(jié)構(gòu)；④混和型的α＋β結(jié)構(gòu)；⑤小于100殘基的不含有明顯規(guī)則二級結(jié)構(gòu)的小蛋白。1蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的折疊模式當(dāng)前26頁，總共76頁。2蛋白質(zhì)折疊模式的有限性研究表明，一些序列／功能很不同的蛋白質(zhì)采用類似的結(jié)構(gòu)，這就提示人們蛋白質(zhì)折疊模式的種類可能是有限的。當(dāng)務(wù)之急發(fā)展快速的能夠?qū)Φ鞍踪|(zhì)的折疊類型進(jìn)行識別的方法。當(dāng)前27頁，總共76頁。3蛋白質(zhì)分類數(shù)據(jù)庫蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫對于蛋白質(zhì)預(yù)測具有重要的意義。兩個重要的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類數(shù)據(jù)庫：1）SCOP數(shù)據(jù)庫2）CATH數(shù)據(jù)庫當(dāng)前28頁，總共76頁。六、蛋白質(zhì)的進(jìn)化1）同源性的蛋白質(zhì)（homologousprotein）是從一個共同的祖先進(jìn)化而來的，往往具有相關(guān)的功能（例如絲氨酸蛋白酶）并采取相似的三維結(jié)構(gòu)。2）序列的相似性有時可低到20％以下，但三維結(jié)構(gòu)在總體上是保守的。3）蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的核心在序列上及三維結(jié)構(gòu)上均比表面環(huán)區(qū)更保守。同源的蛋白質(zhì)往往具有相似的三維結(jié)構(gòu)；但具有相似的三維結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)序列不一定是同源的。當(dāng)前29頁，總共76頁?！?.3二級結(jié)構(gòu)預(yù)測當(dāng)前30頁，總共76頁。

蛋白質(zhì)序列：

二級結(jié)構(gòu)：蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要組成部分之一。當(dāng)前31頁，總共76頁。一、蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測概述蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的基本依據(jù)是： 每一段相鄰的氨基酸殘基具有形成一定二級結(jié)構(gòu)的傾向。二級結(jié)構(gòu)預(yù)測問題是模式分類問題二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的目標(biāo)：判斷每一段中心的殘基是否處于螺旋、折疊、轉(zhuǎn)角（或其它狀態(tài)）之一的二級結(jié)構(gòu)態(tài)，即三態(tài)。

當(dāng)前32頁，總共76頁。基本策略（1）

相似序列→相似結(jié)構(gòu)QLMGERIRARRKKLKQLMGAERIRARRKKLK當(dāng)前33頁，總共76頁。二、蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的意義蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測不僅僅可以給出二級結(jié)構(gòu)信息，在實(shí)際工作中有廣泛的用途。①由蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)統(tǒng)計分析得到的規(guī)則可用于全新蛋白質(zhì)設(shè)計或蛋白質(zhì)突變體的設(shè)計。②當(dāng)序列同源性較低時，二級結(jié)構(gòu)的指認(rèn)有助于確定蛋白質(zhì)間結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)系。③在同源蛋白質(zhì)模建中，二級結(jié)構(gòu)預(yù)測有助于建立正確的序列比對關(guān)系。④在基于二級結(jié)構(gòu)片段堆積的三級結(jié)構(gòu)預(yù)測中正確的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測是第一步。⑤二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測有助于多維核磁共振中二級結(jié)構(gòu)的指認(rèn)，同時也有助于晶體結(jié)構(gòu)的解析。當(dāng)前34頁，總共76頁。三、蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的主要方法二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的方法大體分為三代：第一代是基于單個氨基酸殘基統(tǒng)計分析從有限的數(shù)據(jù)集中提取各種殘基形成特定二級結(jié)構(gòu)的傾向，以此作為二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的依據(jù)。第二代預(yù)測方法是基于氨基酸片段的統(tǒng)計分析統(tǒng)計的對象是氨基酸片段片段的長度通常為11-21片段體現(xiàn)了中心殘基所處的環(huán)境在預(yù)測中心殘基的二級結(jié)構(gòu)時，以殘基在特定環(huán)境形成特定二級結(jié)構(gòu)的傾向作為預(yù)測依據(jù)當(dāng)前35頁，總共76頁。第一代和第二代預(yù)測方法對三態(tài)預(yù)測的準(zhǔn)確率都小于70%，而對折疊預(yù)測的準(zhǔn)確率僅為2848%。其主要原因是只利用局部信息第三代方法:考慮多條序列的同源進(jìn)化信息運(yùn)用長程信息和蛋白質(zhì)序列的進(jìn)化信息準(zhǔn)確度有了比較大的提高當(dāng)前36頁，總共76頁。1Chou－Fasman方法

Chou－Fasman方法曾經(jīng)是、現(xiàn)在仍然是最為普遍應(yīng)用的方法。其基本出發(fā)點(diǎn)在于對于蛋白質(zhì)20種不同的氨基酸殘基在不同的二級結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)的幾率進(jìn)行統(tǒng)計分析得出在不同二級結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)的傾向性。2GOR方法

GOR（Garnier－Osguthorpe－Robson）方法基于信息論算法，是所有統(tǒng)計算法中理論基礎(chǔ)最好的。3最近鄰居方法在最近鄰居方法（nearestneighbormethod）中新測定的序列被歸類于與已知的最相近的序列具有相同的二級結(jié)構(gòu)。當(dāng)前37頁，總共76頁。4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相對而言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法便于應(yīng)用，有較高的預(yù)測準(zhǔn)確度。最大的缺點(diǎn)是沒有明確的物理化學(xué)意義。

其中PHD方法是廣泛應(yīng)用的預(yù)測方法。5基于多重序列比對的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測基于單個序列的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法的預(yù)測準(zhǔn)確度相對較低，大約在58％左右。而基于多重序列比對的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法PSI-PRED的預(yù)測準(zhǔn)確度可達(dá)到77％。當(dāng)前38頁，總共76頁。四、二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的準(zhǔn)確度二級結(jié)構(gòu)預(yù)測方法針對不同蛋白質(zhì)所給出的準(zhǔn)確度可能會有很大差別。1）單序列的預(yù)測準(zhǔn)確度在60％左右。2）應(yīng)用多重序列對比信息的二級結(jié)構(gòu)預(yù)測準(zhǔn)確度在65％～85％之間。當(dāng)前39頁，總共76頁。五、二級結(jié)構(gòu)在線預(yù)測許多蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測程序可以從因特網(wǎng)上免費(fèi)下載至本地計算機(jī)進(jìn)行蛋白二級結(jié)構(gòu)預(yù)測。另外，還可以進(jìn)行在線計算：可以通過送Email的方式，也可以在因特網(wǎng)上實(shí)時計算?？梢赃M(jìn)行二級結(jié)構(gòu)在線預(yù)測兩個網(wǎng)站為：1．PHD算法

PredictProtein網(wǎng)站的地址為：

2．SSPro4.0(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

當(dāng)前40頁，總共76頁。PredictProtein可以獲得功能預(yù)測、二級結(jié)構(gòu)、基序、二硫鍵結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)域等許多蛋白質(zhì)序列的結(jié)構(gòu)信息該方法的平均準(zhǔn)確率超過72%，最佳殘基預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。因此，被視為蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)。需要學(xué)術(shù)郵箱注冊當(dāng)前41頁，總共76頁。PredictProtein提交界面當(dāng)前42頁，總共76頁。1D序列預(yù)測PROFsec（默認(rèn)）是PHDsec的改進(jìn)版本：基于輪廓（profile）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)PROFacc（默認(rèn)）基于輪廓（profile）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測殘基溶劑可及性PHDhtm（默認(rèn)）基于多序列比對預(yù)測跨膜區(qū)位置和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)ASP（默認(rèn)）識別二級結(jié)構(gòu)中構(gòu)型變化的氨基酸COILS（默認(rèn)）識別卷曲螺旋PROFtmb識別革蘭氏陰性菌膜Beta桶蛋白結(jié)構(gòu)序列基序識別ProSite（默認(rèn)）搜索序列中保守基序SEG（默認(rèn)）過濾序列中低復(fù)雜區(qū)域PredictNLS（默認(rèn)）基于實(shí)驗數(shù)據(jù)預(yù)測序列核定位區(qū)域二硫鍵識別DISULFIND（默認(rèn)）識別序列中二硫鍵位置折疊子識別AGAPE基于折疊結(jié)構(gòu)識別遠(yuǎn)源蛋白序列殘基接觸預(yù)測PROFcon預(yù)測單鏈中原子殘基接觸性結(jié)構(gòu)域預(yù)測ProDom（默認(rèn)）基于序列同源性來預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域CHOP預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域結(jié)構(gòu)表面識別ConSeq預(yù)測蛋白質(zhì)表面結(jié)構(gòu)功能關(guān)鍵區(qū)域分析方法程序詳解當(dāng)前43頁，總共76頁?？缒^(qū)非跨膜區(qū)當(dāng)前44頁，總共76頁。LoopHelixSheet當(dāng)前45頁，總共76頁。當(dāng)前46頁，總共76頁。結(jié)果發(fā)送至郵箱當(dāng)前47頁，總共76頁。結(jié)果直接發(fā)送至郵箱，如下：當(dāng)前48頁，總共76頁。(a)-TypeImembraneprotein(b)-TypeIImembraneprotein(c)-Multipasstransmembraneproteins（多通道跨膜蛋白）(d)-Lipidchain-anchoredmembraneproteins(鏈吸附酯膜蛋白）(e)-GPI-anchoredmembraneproteins（GPI吸附膜蛋白）（糖基磷脂酰肌醇）

六、蛋白質(zhì)跨膜區(qū)分析當(dāng)前49頁，總共76頁。α螺旋跨膜區(qū)主要是由20-30個疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等）組成。親水殘基往往出現(xiàn)在疏水殘基之間，對功能有重要的作用?；谟H/疏水量和蛋白質(zhì)膜區(qū)每個氨基酸的統(tǒng)計學(xué)分布偏好性量。蛋白質(zhì)跨膜區(qū)特性當(dāng)前50頁，總共76頁?？缒さ鞍仔蛄小斑吔纭痹瓌t

-LandoltMarticorenaetal.,1993

胞外末端－Asp（天冬氨酸）、Ser（絲氨酸）和Pro（脯氨酸）胞外-內(nèi)分界區(qū)域－Trp（色氨酸）跨膜區(qū)－Leu（亮氨酸）、Ile（異亮氨酸）、Val（纈氨酸）、Met（甲硫氨酸）、Phe（苯丙氨酸）、Trp（色氨酸）、Cys（半胱氨酸）、Ala（丙氨酸）、Pro（脯氨酸）和Gly（甘氨酸）胞內(nèi)-外分界區(qū)域－Tyr（酪氨酸）、Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸）胞內(nèi)末端－Lys（賴氨酸）和Arg（精氨酸）當(dāng)前51頁，總共76頁。常用蛋白質(zhì)跨膜區(qū)域分析工具工具網(wǎng)站備注DAShttp://www.sbc.su.se/~miklos/DAS/用DenseAlignmentSurface（DAS）算法來預(yù)測無同源家族的蛋白跨膜區(qū)HMMTOPhttp://www.enzim.hu/hmmtop/由Enzymology研究所開發(fā)的蛋白質(zhì)跨膜區(qū)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測程序SOSUIhttp://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/由Nagoya大學(xué)開發(fā)一個具有圖形顯示跨膜區(qū)的程序TMAPhttp://bioinfo.limbo.ifm.liu.se/tmap/基于多序列比對來預(yù)測跨膜區(qū)的程序TMHMMhttp://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0基于HMM方法的蛋白質(zhì)跨膜區(qū)預(yù)測工具TMpred/software/TMPRED_form.html基于對TMbase數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計分析來預(yù)測蛋白質(zhì)跨膜區(qū)和跨膜方向TopPredhttp://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/toppred.html是一個位于法國的蛋白質(zhì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測程序當(dāng)前52頁，總共76頁。TMpredTMpred工具：依靠跨膜蛋白數(shù)據(jù)庫Tmbase預(yù)測跨膜區(qū)和跨膜方向在Expasy網(wǎng)站上有鏈接：/tools/當(dāng)前53頁，總共76頁。當(dāng)前54頁，總共76頁。主要參數(shù)/選項序列在線提交形式：直接貼入蛋白序列填寫SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的ID或AC輸出格式最短和最長的跨膜螺旋疏水區(qū)長度輸入序列名（可選）選擇序列的格式貼入protein.txt蛋白質(zhì)序列當(dāng)前55頁，總共76頁。輸出結(jié)果包含四個部分可能的跨膜螺旋區(qū)相關(guān)性列表可能的跨膜螺旋區(qū)相關(guān)性列表位置分值片段中點(diǎn)位置當(dāng)前56頁，總共76頁。57

跨膜拓?fù)淠Ｐ图皥D示建議的跨膜拓?fù)淠Ｐ兔恳晃恢糜嬎惴种底顑?yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)當(dāng)前57頁，總共76頁。TMHMM當(dāng)前58頁，總共76頁。輸出結(jié)果當(dāng)前59頁，總共76頁?！?.4三級結(jié)構(gòu)預(yù)測當(dāng)前60頁，總共76頁。三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與一維序列數(shù)據(jù)在量上增長速度嚴(yán)重不協(xié)調(diào)。原因：1直接測定法：速度慢2預(yù)測法：在方法上，還沒有一個方法或程序可以真正做到所謂的“從頭”預(yù)測蛋白的三維結(jié)構(gòu)。當(dāng)前61頁，總共76頁。一、同源蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測又稱同源模型化方法主要思想： 對于一個未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)，找到一個已知結(jié)構(gòu)的同源蛋白質(zhì)，以該蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)為模板，為未知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)建立結(jié)構(gòu)模型。依據(jù)：任何一對蛋白質(zhì)，如果兩者的序列等同部分超過30%，則它們具有相似的三維結(jié)構(gòu)，即兩個蛋白質(zhì)的基本折疊相同，只是在非螺旋和非折疊區(qū)域的一些細(xì)節(jié)部分有所不同。

當(dāng)前62頁，總共76頁。同源蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的方法

1）片段組裝法：SWISS-MODEL2）距離幾何法：MODELLERSWISS-MODEL:當(dāng)前63頁，總共76頁。當(dāng)前64頁，總共76頁。當(dāng)前65頁，總共76頁。最后的預(yù)測結(jié)果當(dāng)前66頁，總共76頁。模板序列與查詢序列的裝載結(jié)構(gòu)的精細(xì)比對分子骨架的形成側(cè)鏈形成和優(yōu)化加入氫原子、優(yōu)化回環(huán)能量最小化、結(jié)構(gòu)封裝SWISS-MODEL的工作過程：當(dāng)前67頁，總共76頁。二、蛋白質(zhì)折疊類型識別又稱線索化方法有很多蛋白質(zhì)具有相似的空間結(jié)構(gòu)，但它們的序列等同部分小于25%，即遠(yuǎn)程同源。對于這類蛋白質(zhì)，很難通過序列比對找出它們之間的關(guān)系，必須設(shè)計新的分析方法。當(dāng)前68頁，總共76頁。對于一