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文档简介
.,1,蛋白质结构与功能分析,动物科技学院,贾斌,.,2,蛋白质结构分析主要内容,.,4,蛋白质结构预测过程,ORF翻译,.,5,ExPASy(ExpertProteinAnalysisSystem)Tools/tools/,.,6,一、蛋白质理化性质分析使用工具:Protparam二、跨膜区分析使用工具:TMpred三、二级结构分析使用工具:PredictProtein四、结构域分析使用工具:InterProScan五、蛋白质三级结构分析使用工具:SWISS-MODEL/SWISS-PdbViewerprotein.txt,学习内容,一、蛋白质基本理化性质分析,蛋白质理化性质是蛋白质研究的基础蛋白质的基本性质:相对分子质量氨基酸组成等电点(pI)消光系数半衰期不稳定系数总平均亲水性实验方法:相对分子质量的测定、等电点实验、沉降实验缺点:费时、耗资基于实验经验值的计算机分析方法,蛋白质理化性质分析工具,ProtParam工具简介,基于蛋白质序列的组分分析氨基酸亲疏水性等分析为高级结构预测提供参考Expasy开发的针对蛋白质基本理化性质的分析:Protparam工具/tools/protparam.html,计算以下物理化学性质:相对分子质量氨基酸组成等电点(PI)消光系数半衰期不稳定系数总平均亲水性,.,10,主要选项/参数,如果分析SWISS-PROT和TrEMBL数据库中序列直接填写Swiss-Prot/TrEMBLAC号(accessionnumber)如果分析新序列:直接在搜索框中粘贴氨基酸序列,输入Swiss-Prot/TrEMBLAC号,将protein.txt蛋白质序列粘贴在文本框中,.,11,返回结果,氨基酸数目,相对分子质量,理论pI值,氨基酸组成,正/负电荷残基数,.,12,消光系数,半衰期,原子组成,分子式,总原子数,E(Prot)=Num(Tyr)*Ext(Tyr)+Num(Trp)*Ext(Trp)+Num(Cystine)*Ext(Cystine)proteinsinwatermeasuredat280nm:Ext(Tyr)=1490,Ext(Trp)=5500,Ext(Cystine)=125Absorb(Prot)=E(Prot)/Molecular_weight,.,13,不稳定系数,脂肪系数,总平均亲水性,40unstable,注意:ProtParam没有考虑蛋白质翻译后修饰、蛋白质多聚体等情况,故用户在预测和分析此类特定蛋白质的基本理化性质时需要仔细审视反馈结果。,(a)-TypeImembraneprotein(b)-TypeIImembraneprotein(c)-Multipasstransmembraneproteins(d)-Lipidchain-anchoredmembraneproteins(e)-GPI-anchoredmembraneproteins,二、蛋白质跨膜区分析,典型的跨膜螺旋区主要是由2030个疏水性氨基酸(Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等)组成;亲水残基往往出现在疏水残基之间,对功能有重要的作用;基于亲/疏水量和蛋白质跨膜区每个氨基酸的统计学分布偏好性。,蛋白质跨膜区特性,.,16,跨膜蛋白序列“边界”原则,胞外末端:Asp(天冬氨酸)、Ser(丝氨酸)和Pro(脯氨酸)胞外-内分界区:Trp(色氨酸)跨膜区:Leu(亮氨酸)、Ile(异亮氨酸)、Val(缬氨酸)、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)胞内-外分界区:Tyr(络氨酸)、Trp(色氨酸)和Phe(苯丙氨酸)胞内末端:Lys(赖氨酸)和Arg(精氨酸),常用蛋白质跨膜区域分析工具,.,18,Tmpred工具简介,TMpred工具:/software/TMPRED_form.html依靠跨膜蛋白数据库TMbase预测跨膜区和跨膜方向,.,19,主要参数/选项,序列在线提交形式:直接贴入蛋白序列填写SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的ID或AC,输出格式,最短和最长的跨膜螺旋疏水区长度,输入序列名(可选),选择序列的格式,贴入protein.txt蛋白质序列,.,20,输出结果,包含四个部分可能的跨膜螺旋区相关性列表,可能的跨膜螺旋区,位置,分值,片段中点位置,.,21,跨膜拓扑模型及图示,建议的跨膜拓扑模型,最优拓扑结构,.,22,http:/www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/,TMHMM,.,23,.,24,三、蛋白质二级结构预测,基本的二级结构螺旋,折叠,转角,无规则卷曲(coils)以及模序(motif)等蛋白质局部结构组件分析方法:基于统计和机器学习方法进行预测Chou-Fasman算法PHD算法多序列列线预测基于神经网络的序列预测基于已有知识的预测方法(knowledgebasedmethod)混合方法(hybridsystemmethod),蛋白质二级结构分析工具,蛋白质二级结构分析工具(续),.,28,PredictProtein工具简介,PredictProtein/可以获得功能预测、二级结构、基序、二硫键结构、结构域等许多蛋白质序列的结构信息。该方法的平均准确率超过72%,最佳残基预测准确率达90%以上。因此,被视为蛋白质二级结构预测的标准。用户需要注册ID、验证E-mail后,才能使用PredictProtein工具。,.,29,如何使用PredictProtein工具,.,30,.,31,PredictProtein提交界面,将protein.txt蛋白质序列粘贴在文本框中,.,32,32,PredictProtein分析方法简介,分析方法,重要的算法:PROFsec(螺旋,折叠等基本二级结构预测)PHDhtm(典型跨膜螺旋区预测)ProSite(特征Motif识别方法)DISULFIND(二硫键的寻找方法),.,33,PredictProtein分析方法详解,.,34,PredictProtein分析结果详解,.,35,ProSite模体搜索结果,N端糖基化位点,.,36,二硫键位置预测结果,置信度,二硫键位置,.,37,PHD跨膜螺旋区预测结果,跨膜螺旋区,非跨膜螺旋区,PHD算法预测得到的跨膜区、位置,综合上面2种方法的PHD算法预测,.,38,PROF二级结构预测结果,螺旋结构,片层结构,无规则卷曲,观测到的结果,PROF预测结果,概率图示,四、蛋白质结构域预测,结构域是蛋白序列的功能、结构和进化单元分析方法序列比对单条蛋白质序列可以包含一个或多个结构域,.,40,基本类型:,折叠,折叠,/折叠,+折叠,蛋白质结构域数据库,蛋白质结构域数据库(续),.,43,InterPro数据库简介,InterPro:http:/www.ebi.ac.uk/interpro/InterPro数据库由EBI开发,整合蛋白质家族、结构域和功能位点等资源。整合UniProt、PROSITE、Pfam等12个成员数据库,检索结果准确。InterPro31.0版本包含21185个条目,涵盖5936个结构域、14194个蛋白质家族。,.,44,.,45,序列提交框,InterProScan工具简介,InterProScan:http:/www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/提供在线提交和本地分析工具(Linux系统),分析工具,.,46,InterProScan工具结果反馈,图形化结果(VisualOutput)以示意图的形式显示保守区和结构域表格式结果(SummaryTable)显示保守区和结构域的具体位置以及蛋白家族信息和GO分类号,.,47,保守区示意图,最保守、最核心的区域,.,48,父家族,子家族,.,49,InterPro蛋白家族信息,.,50,InterPro蛋白家族信息(续),GO三棵树的功能分类,G蛋白偶联受体,受体活性,在膜通道上,.,51,InterPro蛋白家族信息(续),该家族蛋白在不同种类生物体中出现情况,其他家族与该家族的重叠情况,子家族,五、蛋白质三维结构预测,.,53,蛋白质结构预测精度,实验室方法,同源建模法分析步骤:多序列比对与已有晶体结构的蛋白质序列比对确定是否有可以使用的模板序列相似度30%序列相似度30%,结合功能,蛋白质一级序列、二级结构或结构域信息构建三维模型三维模型准确性检验Whatcheck程序Ramachandranplot计算检验手工调整多序列比对,重新拟合,构建新的模型,.,60,SWISS-MODEL工具简介,SWISS-MODEL工具/同源建模方法与PDB数据库已知结构的蛋白质序列比对进行预测,.,61,自动模式,比对模式,工程模式,SWISS-MODEL工作模式,.,62,主要参数/选项,粘贴SWISS-MODEL.txt中的蛋白质序列,输入用户E-mail(选填),.,63,模型和模板信息,下载pdb格式文件,模板和模型信息,.,64,比对结果,.,65,模型评估,从能量学角度评价,反映高低。,常用蛋白质三维结构观察和修改工具,.,67,67,PDB格式文件简介,注释部分,.,68,PDB格式文件简介(续),.,69,PDB格式文件举例,字段名称,原子序号,原子名称,残基名称,链标识符,残基序号,三维坐标,空间大小,温度因子,原子名称,SWISS-PdbViewer观察三维模型,SWISS-PdbViewer工具/spdbv/,.,71,SWISS-PdbViewer主要功能,(1)查看使用同源建模法预测的蛋白质结构;(2)计算电荷分布,估算易受影响的表面;(3)计算并显示不合理的原子接触、氢键、角度;(4)人工编辑序列,如氨基酸突变、loop区域
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