蛋白质结构预测

1二、蛋白质二级结构预测蛋白质二级结构预测不仅是联系其一级结构和三级结构的桥梁和纽带，而且也是从一级结构预测其三级空间结构的关键步骤。

基本的二级结构：α螺旋，β折叠，β转角，无规则卷曲（coils）以及模序（motif）等蛋白质局部结构组件。蛋白质二级结构的预测程序采用以下3种方法:(1)结合人工神经网络、遗传算法等机器学习方法，统计氨基酸出现频度;(2)以二级结构为模板，建立序列谱矩阵或未知特异性记分矩阵;(3)利用同源蛋白多重比对。

工具网站备注PredictProtein/提供多项蛋白质性质分析，并有较好准确性Profhttp://www.aber.ac.uk/~phiwww/prof/基于多重序列比对预测工具Jpredpbio.dundee.ac.uk/~www-jpred/submit.html基于Jnet神经网络的分析程序，并采用PSI-BLAST来构建序列Profile进行预测，对于序列较短、结构单一的蛋白预测较好SOPMAhttp://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_sopma.html可以比较各种分析方法得到的结果，也可输出

“一致性结果”SSPREDhttp://coot.embl.de/~fmilpetz/SSPRED/sspred.html基于数据库搜索相似蛋白并构建多重序列比对2蛋白质二级结构分析工具3PredictProtein:蛋白质二级结构预测PredictProtein(/)是欧洲分子生物学实验室提供的蛋白质序列和结构预测服务网站。访问PredictProtein网站应先注册ID，进入序列提交界面。程序默认分析方法包括：用PROFsec分析序列二级结构及残基溶剂可及性；用PHDhtm分析序列潜在的跨膜拓扑结构；用COILS预测卷曲结构；通过PROSITE搜索模体(motif)，预测序列潜在的功能，借助ProDom预测结构功能域等。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。PredictProtein提交界面序列提交窗口5序列预测PROFsec（默认）基于轮廓（profile）的神经网络算法预测蛋白质二级结构PROFacc（默认）基于轮廓（profile）的神经网络算法预测残基溶剂可及性PHDhtm（默认）基于多序列比对预测跨膜区位置和拓扑结构ASP（默认）识别二级结构中构型变化的氨基酸COILS（默认）识别卷曲螺旋PROFtmb识别革兰氏阴性菌膜Beta桶蛋白结构序列基序识别ProSite（默认）搜索序列中保守基序SEG（默认）过滤序列中低复杂区域PredictNLS（默认）基于实验数据预测序列核定位区域二硫键识别DISULFIND（默认）识别序列中二硫键位置折叠子识别AGAPE基于折叠结构识别远源蛋白序列残基接触预测PROFcon预测单链中原子残基接触性结构域预测ProDom（默认）基于序列同源性来预测蛋白质结构域CHOP预测蛋白质结构域结构表面识别ConSeq预测蛋白质表面结构功能关键区域分析方法程序详解PredictProteinSecondaryStructure

PredictProteinSecondaryStructure

H:螺旋E:折叠L:环e:暴露表面﹥16%残基b:其它残基蛋白定位预测ProSite模体搜索结果PROSITE中的ID号简单描述Motif模式提交序列中出现该Motif的位置PredictProtein分析结果

SEG低复杂区域过滤二硫键识别程序11PredictProtein分析结果跨膜区非跨膜区跨膜区预测LoopHelixSheet二级结构12三、结构域分析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基本类型：

13α折叠β折叠α/β折叠α+β折叠14工具网站备注CDD/sites/entrez?db=cdd通过比较目标序列和一组位置特异性打分矩阵进行RPS-BLAST来确定目标序列中的保守结构域HAMAP/sprot/hamap/families.html通过专家预测系统产生的微生物家族同源蛋白数据InterProhttp://www.ebi.ac.uk/interpro/蛋白质家族、结构域和功能位点的联合资源数据库，整合了多个数据库和工具的结果，并提供相应的链接Pfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/每个蛋白家族包含了多序列比对、profile-HMMs和注释文件ProDomhttp://prodom.prabi.fr/从SWISS-PROT/TrEMBL数据库中的非片段蛋白序列数据构成，每条记录包含一个同源结构域多重比对和家族保守一致性序列SMARThttp://smart.embl-heidelberg.de/由EMBL建立，集成了大部分已知蛋白功能域数据，注释包括了功能类型、三维结构、分类信息蛋白质结构域数据库InterPro数据库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。目前最新的InterPro26.0版本包含20329个条目，涵盖5542个结构域、12370个蛋白质家族。InterPro数据库数据库网站备注UniProthttp://www.ebi.ac.uk/uniprot/整合Swiss-Prot、TrEMBL和PIR数据库中有关的蛋白序列和功能信息PROSITEhttp://www.expasy.ch/prosite/有关蛋白质家族和结构域的数据库HAMAPhttp://www.expasy.ch/sprot/hamap/有关微生物蛋白质组自动、人工注释的高质量数据库Pfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/收集了大量的覆盖众多蛋白质结构域的多序列比对数据和隐马尔科夫模型PRINTShttp://www.bioinf.man.ac.uk/dbbrowser/PRINTS/蛋白质指纹图谱数据库，提供识别蛋白质家族的保守模序ProDomhttp://prodes.toulouse.inra.fr/prodom/current/html/home.php基于PSI-BLAST的同源蛋白结构域数据库SMARThttp://smart.embl-heidelberg.de/用于鉴定和注释可移动结构域并分析其结构TIGRFAMS/TIGRFAMs/index.shtml基于隐马尔科夫模型搜索蛋白质家族的工具PIRSF/iproclass/提供从超家族到亚家族多层次蛋白质分类系统网Superfamilyhttp://supfam.cs.bris.ac.uk/SUPERFAMILY/对所有完成基因组测序的蛋白质，基于SCOP数据库的结构和功能注释Gene3Dhttp://gene3d.biochem.ucl.ac.uk/Gene3D/描述全基因组蛋白质家族和结构域PANTER/根据家族功能特异性区分蛋白家族和亚家族，基于规范的术语和代谢途径确定更精确功能17选择需要的分析工具结果返回形式序列提交框InterProScan工具InterProScan- http://www.ebi.ac.uk/InterProScan/InterProScan工具选择需要的分析工具运行提交序列InterProScan工具五、蛋白质三维结构蛋白质的生物学功能在很大程度上取决于蛋白质的空间结构，三级结构是蛋白质预测的最终目的。在一些较小的蛋白质分子中一般只具有单结构域，这时，其三级结构就是它的结构域。在较大的蛋白质分子中，则由两个或多个相对独立的结构域组合并折叠成在空间上可明显区分的三维结构。通常采用X射线晶体衍射及核磁共振等实验技术加以验证，但对设备及技术要求很高。基于计算机的生物信息学预测一般有三种方法：同源建模法、线串法和从头算法，对蛋白质数据进行初步结构模拟。21蛋白质三维结构预测方法特点工具同源建模法(Homology/Comparativemodelling)基于序列同源比对，对于序列相似度>30％的序列模拟比较有效，最常用的方法SWISS-MODEL，CPHmodels

线串法/折叠识别法(Threading/Foldrecognition)“串”入已知的各种蛋白质折叠骨架内，适于对蛋白质核心结构进行预测，计算量大Phyre2，3D-PSSM从头预测法(Abinitio/Denovomethods)基于分子动力学，寻找能量最低的构象，计算量大，只能做小分子预测HMMSTR/ROBETTA22同源建模是目前最为成功且实用的蛋白质结构预测方法同源建模的前提是已知一个或多个同源蛋白质的结构。当两个蛋白质的序列同源性高于30%，认为它们的三维结构基本相同；序列同源性低于30%的蛋白质难以得到理想的结构模型。同源建模的大体过程分为4个步骤：1鉴定结构模板；2目标序列和模板结构比对；3建立模型；4模型质量评估。同源建模23SWISS-MODELSWISS-MODEL是一个蛋白质3D结构数据库，库中收录的蛋白质结构都是使用SWISS-MODEL同源建模方法得来的。/基于同源建模法与PDB数据库已知结构的蛋白质序列比对进行预测SWISS-MODEL输入用户E-mail（选填）