蛋白质序列分析
生物信息学实验报告3（三）蛋白质序列分析
⽣物信息学实验报告3（三）蛋⽩质序列分析（三）蛋⽩质序列分析实验⽬的：掌握蛋⽩质序列检索的操作⽅法，熟悉蛋⽩质基本性质分析，了解蛋⽩质结构分析和预测。
实验内容：1、检索SOX-21蛋⽩质序列，利⽤ProParam⼯具进⾏蛋⽩质的氨基酸组成、分⼦质量、等电点、氨基酸组成、原⼦总数及疏⽔性（ProtScale⼯具）等理化性质的分析。
2、利⽤PredictProtein、PROF、HNN等软件预测分析蛋⽩质的⼆级结构；利⽤Scan Prosite软件对蛋⽩质进⾏结构域分析。
3、利⽤TMHMM、TMPRED、SOSUI等⼯具对蛋⽩质进⾏跨膜分析；采⽤PredictNLS进⾏核定位信号分析；利⽤PSORT进⾏蛋⽩质的亚细胞定位预测；利⽤CBS（http://www.cbs.dtu.dk/services/ProtFun/）⽹站⼯具预测蛋⽩的功能，将序列⽤Blocks、SMART、InterProScan、PFSCAN等搜索其保守序列的特征，进⾏motif 的结构分析。
4、利⽤Swiss-Model数据库软件预测该蛋⽩的三级结构，结果⽤蛋⽩质三维图象软件Jmol查看。
CPHmodels 也是利⽤神经⽹络进⾏同源模建预测蛋⽩质结构的⽅法和⽹络服务器I-TASSER预测所选蛋⽩质的空间结构。
5、分析蛋⽩质的翻译后修饰：分析信号肽及其剪切位点: SignalIP http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/；分析糖链连接点:分析O－连接糖蛋⽩,NetOGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetOGlyc/；分析N－连接糖蛋⽩，NetNGlyc，http://www.cbs.dtu.dk/services/NetNGlyc/。
6、利⽤检索的序列，进⾏同源⽐对，获得并分析⽐对结果。
实验步骤（⼀）1、在NCBI 蛋⽩质数据库中查找SOX-21蛋⽩质序列分别选择⽖蟾（Xenopus laevis）、⼩家⿏[Mus musculus]、猕猴[Macaca mulatt a]的SOX-21蛋⽩质序列，并保存其FASTA格式。
蛋白质序列分析
百泰派克生物科技
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析是指对构成蛋白质一级结构的氨基酸残基进行鉴定，以及对氨基酸残基的排列顺序进行分析，常用的蛋白质序列分析方法主要包括质谱法和非质谱法（Edman降解法）两类。
质谱法是目前使用最为广泛的一种蛋白质序列分析方法，基于质谱的蛋白质序列分析结合对应算法和生物信息学技术，可以实现蛋白的N/C末端序列分析、全序列分析和从头测序分析，其可用于已知蛋白的表达验证和未知蛋白的氨基酸序列分析。
基于质谱的蛋白序列分析通过特异性蛋白酶将目标蛋白酶切为肽段，再经过MS/MS
或LC-MS/MS检测得到肽段二级质谱图，解析谱图获得肽段的氨基酸序列，最后根
据肽段间的重合互补性完成各肽段的拼接，由此可实现完整蛋白质的序列分析。
百泰派克使用Thermo公司推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪提供蛋白测序服务，该服务可对蛋白样品的序列分析。
Obitrap Fusion Lumos质谱仪是现在分辨率和
灵敏度最高的质谱仪，保证了低丰度肽段碎裂片段鉴定的灵敏度；同时在肽段碎裂过程中采取HCD与ETD结合的模式，保证肽段碎裂片段的完整性。
可以实现蛋白样品的N端，C端序列分析以及蛋白全长序列分析。
蛋白质序列分析与结构预测
蛋白质序列分析与结构预测概述：蛋白质是生物体内重要的功能分子，其结构与功能密切相关。
蛋白质序列分析和结构预测是在理解蛋白质结构和功能的基础上，对蛋白质进行更深入研究的重要工具。
本文将对蛋白质序列分析和结构预测进行详细介绍。
一、蛋白质序列分析1.1序列比对1.2序列标记蛋白质序列标记是根据其中一种特定的准则来标记氨基酸序列的功能或结构信息。
常用的标记方法有结构标记和功能标记。
结构标记根据氨基酸的二级结构特征来进行，如α-螺旋、β-折叠等；功能标记则是根据氨基酸序列所具有的特定功能进行，如酶活性、配体结合等。
1.3序列定位蛋白质序列定位是指确定蛋白质序列中特定区域的位置和范围。
常用的序列定位方法有Motif分析和Domain分析。
Motif分析可以识别蛋白质序列中的保守序列模式，从而找出具有特定功能的序列片段；Domain 分析可以识别蛋白质中具有自稳定结构和特定功能的结构域。
1.4序列功能预测二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是根据蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构决定了其功能和相互作用，因此准确预测蛋白质的结构对于理解蛋白质的功能和机制至关重要。
蛋白质结构预测的主要方法包括基于模板的建模方法和基于物理性质的全原子或粗粒化力场模拟方法。
2.1基于模板的建模方法基于模板的建模方法是利用已知的蛋白质结构作为模板，通过序列比对和结构比对来模拟未知蛋白质的结构。
常用的基于模板的建模方法有比对、模型构建和模型评估等。
2.2基于物理性质的模拟方法基于物理性质的模拟方法是使用物理原理和力场模拟来预测蛋白质的结构。
常用的模拟方法有分子力学模拟、蒙特卡洛模拟和蛋白质力场等。
结论：蛋白质序列分析和结构预测是对蛋白质进行深入研究的重要工具。
通过蛋白质序列分析可以了解蛋白质的进化关系、功能特征和结构信息；而蛋白质结构预测可以揭示蛋白质的三维结构，从而理解其功能和相互作用。
随着技术的不断发展，蛋白质序列分析和结构预测方法也在不断改进和完善，为研究蛋白质的机制和功能提供了更有力的工具。
蛋白质序列分析方法比较和性能评估
蛋白质序列分析方法比较和性能评估蛋白质是生物体内功能最为复杂且多样的分子之一，对于深入了解蛋白质的结构、功能和相互作用等方面至关重要。
蛋白质序列分析方法在质谱学、生物信息学等领域得到广泛应用，以帮助科研人员研究和解决与蛋白质相关的各种问题。
本文将对常用的蛋白质序列分析方法进行比较和性能评估，以期提供科研人员选择合适的方法和工具的参考。
一、蛋白质序列分析方法概述1.1 蛋白质序列比对蛋白质序列比对是指将目标蛋白质序列与数据库中已知的蛋白质序列进行比较，以发现序列间的相似性和结构域等信息。
常见的蛋白质序列比对方法包括基于局部序列相似性的BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和基于全局序列相似性的Smith-Waterman算法。
1.2 蛋白质二级结构预测蛋白质二级结构预测是指根据蛋白质的氨基酸序列预测其二级结构（α-螺旋、β-折叠、无规卷曲等）。
常用的预测方法包括基于机器学习的PSIPRED和基于深度学习的CNFold。
1.3 蛋白质三维结构建模蛋白质三维结构建模是指通过蛋白质的氨基酸序列预测其三维结构，包括全原子模拟方法、基于比较模型和基于序列模型等。
常见的工具有I-TASSER、SWISS-MODEL和ROSETTA等。
1.4 蛋白质功能注释蛋白质功能注释是指对已知蛋白质序列进行功能预测和注释，以了解蛋白质在细胞内的作用和功能。
常见的工具包括InterPro、SMART和Pfam等。
二、蛋白质序列分析方法比较和性能评估2.1 准确性准确性是评估蛋白质序列分析方法优劣的重要指标。
对于蛋白质序列比对方法，准确性表示在给定的阈值下，对于已知结构和功能的蛋白质序列，能够找到多少相似性高的序列。
对于蛋白质二级和三维结构预测方法，准确性表示预测结果与实际结构的一致性程度。
对于蛋白质功能注释方法，准确性表示对已知功能的蛋白质能够正确预测其功能。
2.2 效率效率是评估蛋白质序列分析方法性能的另一个关键指标。
蛋白质序列分析
蛋白质序列分析蛋白质是构成生命体的基本组成部分之一，是生命体内最重要的物质之一。
蛋白质序列分析是指对蛋白质分子的氨基酸序列进行分析，以获得关于该蛋白质分子结构和功能的信息。
目前，蛋白质序列分析已经成为了生命科学领域里面最重要的研究方法之一，在生命科学领域中有着广泛的应用。
蛋白质序列的确定蛋白质序列的确定是指将蛋白质分子中的每一个氨基酸序列进行测定，以此来确定蛋白质的完整氨基酸序列。
目前，蛋白质序列的测定可以通过两种主要的方法来完成：一种是质谱法，另一种则是氨基酸分析法。
质谱法是通过将蛋白质样品进行向光电离或者激光解离，然后将离子化的蛋白质进行分离，并利用质谱测量仪器来测定蛋白质中的各个氨基酸残基类型和数量。
质谱法的优点是能够快速准确地测定蛋白质序列，缺点是该方法需要高度纯净的蛋白质样品，并且需要高效的仪器设备和技术支持。
氨基酸分析法是将蛋白质样品进行水解或者重氮化处理，然后通过电泳的方式来分离样品中的各个氨基酸残基。
然后，通过对每一个氨基酸的去除和测量，来确定蛋白质中的完整氨基酸序列。
该方法的缺点是需要比较大的蛋白质样品，而且该方法需要比质谱法更长的时间才能得到完整的蛋白质序列信息。
蛋白质序列分析的应用在生命科学领域中，蛋白质序列分析已经成为了最广泛的研究方法之一。
该方法被广泛地应用于各种不同的研究和应用领域，包括生物基因工程、生物医学、药物发现以及农业、食品、环境等领域。
生物基因工程：在生物基因工程领域中，蛋白质序列分析被用来确定基因对蛋白质的编码和翻译的正确性。
当基因缺陷或异常时，蛋白质分子中可能会产生氨基酸序列的变化，这些变化可能会影响到蛋白质分子的结构和功能。
生物医学：在生物医学领域中，蛋白质序列分析被用来确定疾病和疾病治疗方案中所涉及的蛋白质的结构和功能。
这种信息可以用于指导新药物筛选和治疗研究，以及帮助科学家开发更加有效的治疗手段。
药物发现：在药物发现领域中，蛋白质序列分析被用来确定药物分子的靶点和药物-受体作用机制。
第五章蛋白质分析及预测方法
第五章蛋白质分析及预测方法蛋白质是生物体内最基本的功能分子之一，其功能与结构密切相关。
蛋白质分析及预测方法是研究蛋白质结构和功能的重要手段之一、随着生物信息学和计算机技术的发展，越来越多的蛋白质分析及预测方法被提出和应用。
一、蛋白质分析方法1.序列分析蛋白质序列是理解和预测蛋白质功能和结构的重要基础。
序列分析可以通过比对已知蛋白质序列数据库，找出与待研究蛋白质相似的序列，从而预测其功能和结构。
常用的序列分析方法包括同源序列比对、Motif和Domain分析等。
2.结构分析蛋白质结构是蛋白质功能的基础，因此结构分析对于研究蛋白质功能至关重要。
通常通过实验方法如X射线晶体学、核磁共振等获得蛋白质结构。
此外，还可以利用计算方法预测蛋白质的二级结构和三级结构。
常用的结构分析方法包括蛋白质结构比对、分子模拟等。
3.功能分析蛋白质功能是指蛋白质所具有的生物学功能，如催化反应、运输物质、信息传递等。
功能分析通过研究蛋白质的序列和结构，以及模拟蛋白质与其他生物分子的相互作用，来理解和预测蛋白质的功能。
常用的功能分析方法包括结构-功能关系预测、生物分子对接等。
二、蛋白质预测方法1.序列预测蛋白质序列预测是指通过分析蛋白质的氨基酸序列，预测其结构和功能。
常见的序列预测方法包括序列比对、Motif和Domain预测、蛋白质家族预测等。
这些预测方法可以通过比对已知蛋白质序列数据库，找出与待研究蛋白质相似的序列，从而推测其结构和功能。
2.结构预测蛋白质的三级结构是指蛋白质的原子级结构，包括蛋白质中氨基酸残基的空间排列。
结构预测是通过计算方法来预测蛋白质的三级结构。
常用的结构预测方法包括亚氨基酸残基建模、蛋白质折叠模拟等。
这些方法通过计算蛋白质中氨基酸之间的相互作用力和空间约束，来预测蛋白质的三级结构。
3.功能预测蛋白质功能预测是通过研究蛋白质的结构和序列，来预测蛋白质所具有的生物学功能。
常用的功能预测方法包括结构-功能关系预测、蛋白质分子对接等。
BIOINF_蛋白质序列分析
蛋白质序列分析电子科技大学 生命科学与技术学院 生物信息学中心周鹏博士/副教授理化性质: 分子量、等电点、氨基酸组成等结构分析：一级结构、二级结构、三级结构功能预测：motif、domain、信号肽、跨膜区、亚细胞定位、GO等一、蛋白序列的获得1. 基因序列翻译推导得到2. 氨基酸测序（多肽）得到3. 双向电泳、质谱分析得到4. 数据库得到SRS（Sequence Retrieval System )序列检索系统胶质纤维酸性蛋白（glial fibrillary acidic protein, GFAP)二、蛋白质理化性质分析三、蛋白质结构分析（一）、二级结构预测二级结构。
– α螺旋，是蛋白质中最常见最典型含量最丰富的二级结构元件.在α螺旋中，每轮卷曲的螺旋包含3.6氨基酸残基，残基侧链伸向外侧,同一肽链上的每个残基的酰胺氢和位于它后面的第4个残基上的羰基氧彼此之间形成氢键。
这种氢键大致与螺旋轴平行。
在水环境中，肽键上的酰胺氢和羰基氧既能形成内部(α-螺旋内)的氢键，也能与水分子形成氢键。
– 不同的氨基酸对α螺旋形成的影响是不同的。
– β折叠是通过肽链间或肽段间的氢键维系。
可以把它们想象为由折叠的条状纸片侧向并排而成,每条纸片可看成是一条肽链, 称为β折叠股或β股(β－strand),肽主链沿纸条形成锯齿状。
需要注意的是在折叠片上的侧链都垂直于折叠片的平面,并交替的从平面上下二侧伸出。
－无规则卷曲（randon coil)无规则卷曲或称卷曲(coil)，泛指那些不能被归入明确的二级结构如折叠片或螺旋的多肽区段。
实际上这些区段大多数既不是卷曲，也不是完全无规的，虽然也存在少数柔性的无序片段。
它们也像其他二级结构那样是明确而稳定的结构。
它们受侧链相互作用的影响很大，经常构成酶活性部位和其他蛋白质特异的功能部位如许多钙结合蛋白中结合钙离子的EF 手结构（E-F hand structure)的中央环二级结构预测面临的困难二级结构在不同的溶剂环境中构象可能会不同同一肽段在不同的蛋白质中的结构也不一样预测序列模体和结构域都是通过对相关蛋白质的多序列比对分析而获得的– 线性模体(Linear motif)，较短的特定序列模式。
蛋白质序列分析及其应用
蛋白质序列分析及其应用蛋白质序列分析是生物信息学领域的一个重要研究方向，它通过计算和比较蛋白质的氨基酸序列，揭示蛋白质的结构、功能和进化的信息。
蛋白质序列分析的应用广泛，包括预测蛋白质结构、功能注释、蛋白质家族分类、药物设计等。
本文将简要介绍蛋白质序列分析的方法和应用。
一、蛋白质序列分析的方法1.氨基酸组成分析：通过计算蛋白质序列中各种氨基酸的相对数量，可以了解蛋白质的氨基酸组成，比较不同蛋白质之间的差异和相似性。
2.序列比对分析：序列比对是蛋白质序列分析的基础工具，可以找到序列之间的相似区域，并推测彼此之间的进化关系。
常用的序列比对方法有全局比对、局部比对和多序列比对等。
3.蛋白质结构预测：蛋白质结构预测是蛋白质序列分析的核心任务之一、常见的方法包括二级结构预测、三级结构预测和蛋白质折叠模拟等。
4.功能注释：根据蛋白质序列的特征和结构，可以预测蛋白质的功能。
常用的方法包括保守区域分析、功能域识别和模式等。
5.蛋白质家族分类：通过比较蛋白质序列的相似性，可以将蛋白质分为不同的家族或超家族，用于进一步研究蛋白质的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1.药物设计：蛋白质序列分析可以为药物设计提供重要的信息。
通过分析蛋白质序列的结构和功能，可以预测药物与目标蛋白质之间的相互作用，优化药物的设计。
2.疾病预测与诊断：蛋白质序列分析可以帮助预测蛋白质的功能异常和突变，从而预测患者的疾病风险和诊断结果。
3.进化研究：通过比较不同物种的蛋白质序列，可以推测它们之间的进化关系。
这有助于了解物种的进化历史和基因家族的起源。
4.蛋白质工程：通过分析蛋白质序列和结构，可以对蛋白质进行工程改造，使其具有更好的特性和功能，用于生物工艺和生物医药等领域。
5.新蛋白质发现：通过对未知蛋白质序列的分析，可以发现新的蛋白质，并探索其结构和功能，为新药物和生物材料的开发提供新思路。
三、现阶段的挑战和发展方向尽管蛋白质序列分析已经取得了很大的进展，但仍面临一些挑战。
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蛋白质序列、性质、功能和结构分析基于网络的蛋白质序列检索与核酸类似，从NCBI或利用SRS系统从EMBL检索。
1、疏水性分析ExPASy的ProtScale程序（/cgi-bin/protscale.pl）可用来计算蛋白质的疏水性图谱。
输入的数据可为蛋白质序列或SWISS-PROT数据库的序列接受号。
也可用BioEdit、DNAMAN等软件进行分析。
2、跨膜区分析蛋白质跨膜区域分析的网络资源有：TMPRED：/software/TMPRED_form.htmlPHDhtm:http:www.embl-heidelberg.de/Services/sander/predictprotein/predictpro tein.htmlMEMSAT: ftp://3、前导肽和蛋白质定位一般认为，蛋白质定位的信息存在于该蛋白自身结构中，并且通过与膜上特殊受体的相互作用得以表达。
这就是信号肽假说的基础。
这一假说认为，穿膜蛋白质是由mRNA编码的。
在起始密码子后，有一段疏水性氨基酸序列的RNA片段，这个氨基酸序列就称为信号序列（signal sequence）。
蛋白质序列的信号肽分析可联网到http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP/或其二版网址http://genome.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/。
该服务器也提供利用e-mail进行批量蛋白质序列信号肽分析的方案（http://genome.cbs.dtu.dk/services /SignalP/mailserver.html），e-mail 地址为signalp@ genome.cbs.dtu.dk。
蛋白质序列中含有的信号肽序列将有助于它们向细胞内特定区域的移动，如前导肽和面向特定细胞器的靶向肽。
在线粒体蛋白质的跨膜运输过程中，通过线粒体膜的蛋白质在转运之前大多数以前体形式存在，它由成熟蛋白质和N端延伸出的一段前导肽或引肽（leader peptide）共同组成。
迄今有40多种线粒体蛋白质前导肽的一级结构被阐明，它们约含有20~80个氨基酸残基，当前体蛋白跨膜时，前导肽被一种或两种多肽酶所水解转变成成熟蛋白质，同时失去继续跨膜能力。
前导肽一般具有如下性质：①带正电荷的碱性氨基酸（特别是精氨酸）含量较丰富，它们分散于不带电荷的氨基酸序列中间；②缺失带负电荷的酸性氨基酸；③羟基氨基酸（特别是丝氨酸）含量较高；④有形成两亲（即有亲水又有疏水部分）α-螺旋结构的能力。
和信号肽与跨膜区结构一样，蛋白质的亚细胞定位也和其功能密切相关，蛋白质亚细胞定位分析可通过如下网址进行：http://predict. /nnpsl/nnpsl_mult.cgi。
4、卷曲螺旋分析另外一个能够直接从序列中预测的功能motif是α-螺旋的卷曲螺旋（coiled- coils）排列方式。
在这种结构中，两个螺旋通过其疏水性界面相互缠绕在一起形成一个十分稳定的结构。
卷曲螺旋在多种蛋白质中存在，如转录因子的亮氨酸拉链结构及肌球蛋白等。
相关生物信息学资源如下：Coiled-coil:/depts/biol/units/coils/coilcoil.htmlCOILS: /software/COILS_form.htmlEpitopeInfo: /Links.htm5、蛋白质功能预测蛋白质序列分析的一般流程如下图。
图1 蛋白质序列分析的一般流程（1）基于序列同源性分析的蛋白质功能预测至少80个氨基酸长度范围内具有25%以上的序列一致性才提示可能的显著性意义。
未知功能序列对库检索的一般分析策略如下：①和运行Blastp程序的服务器（/blast/）连接；②将目的序列粘贴到序列输入框中，选择BLOSUM62记分矩阵运行BlastP 程序。
NCBI的BlastP程序要求输入格式为FASTA格式，其他一些网站则要求纯序列格式；③如果BlastP检测到了高度同源的序列，将有可能提示目的序列的生物学功能；④如查BlastP未能获得有意义的结果，试用FASTA（/fasta3/）。
虽然FASTA比BlastP慢，但有时可获得有意义的结果；⑤如果FASTA和BlastP均未能获得有意义的结果，则需采用完全的Smith- Waterman算法对库搜索。
例如用EBI的BLITZ程序（/bic_sw/）。
此类程序能发现低同源性（如20%~25%）的蛋白质序列之间的匹配情况，此种情况在近似算法中会被丢掉。
在调整记分矩阵的同时，也可调整数据库。
典型情况下使用的是非冗余的蛋白质序列数据库 SWISS-PROT和PDB数据库。
如用BlastP程序也可检索OWL综合性蛋白质序列数据库。
OWL综合性蛋白质序列数据库网址：/bsm/dbbrowser/OWL/owl_blast.html。
（2）基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测motif数据库PROSITE： /prosite/。
在对数据库PROSITE查询时，可联网到：/tools /scnpsit1.html，将目的序列粘贴到输入框中，点击“search”即可。
数据库PROSITE是由专家根据生物学知识审编的SWISS-PROT蛋白质序列中有生物学意义的位点（sites）、模式（patterns）和轮廓（profiles）的数据库，包括酶活性位点、辅因子结合位点、二硫键位点等。
此库可以帮助确定新的蛋白质序列是否属已知的家族。
其网址为：/prosite/、/ftp/databases/prosite/。
profile数据库（蛋白质序列结构特征谱数据库）有以下几种：BLOCKS: /blocks/;/blocks_search.htmlPFAM: /Software/Pfam/PFAM-A: PRINTS: /dbbrowser/PRINTS/PRINTS-S:/bsm/dbbrowser/PRINTS/PRINTS.htmlProDom: http://www.toulouse.inra.fr/prodom.htmlhttp://protein.toulouse.inra.fr/prodom/prodom.htmlhttp://protein.toulouse.inra.fr/prodom/blast_form.htmlProDomCG: http://www.toulouse.inra.fr/prodom.htmlDOMO: biogen.fr/services/domo/BLOCKS+: /蛋白质轮廓（profiles）分析：http://www.isrec.isb-sib.ch/software/PFSCAN_form.htmlHITS蛋白质结构域数据库：http://www.isrec.isb-sib.ch/cgi-bin/hits/hits_indexInterProScan综合分析网站：/interpro/scan.html。
蛋白质功能结构域分析的简单模块构架搜索工具（simple modular architecture research tool，SMART）：http://smart.embl-heidelberg.de/6、蛋白质结构预测蛋白质结构的四个层次：一级结构为氨基酸排列顺序，二级结构为由氢键维持的α-螺旋和β-片层，三级结构是完全折叠好的蛋白质空间结构（残基的立体排列模式），四级结构是多个蛋白质亚基组成的蛋白质复合体的结构（即蛋白质之间的交互作用）。
对二级和三级结构进行分析是生物信息学在蛋白质结构分析分面的主要应用。
另外，蛋白质的另一结构层次——蛋白质折叠——位于二级和三级结构之间十分重要。
“折叠”指蛋白质二级结构元件“压缩”的方式，不提供loop区域的所有信息和残基的精确坐标。
二级结构和三级结构之间的motif、结构域（domain）、和“折叠”或折叠单元（fold）对于蛋白质结构分类和预测有重要作用。
（1）蛋白质结构资源a、PDB数据库蛋白质的基本立体结构数据库PDB（protein data bank），由结构生物信息学研究组织（research collaboration for structural bioinformatics，RCSB，）管理。
查看数据库的软件rasmol可从http:///microbio/rasmol/下载。
PDBFinder数据库是在PDB、DSSP、HSSP基础上建立的二级库，包含PDB序列、作者、R因子、分辩率、二级结构等。
网址：http://www.sander.embl-heidelberg.de/pdbfinder/、 ftp://swift.embl- Heidelberg.de/pdbfinder。
b、NRL-3D数据库/Dan/proteins/nrl3d.html可用于对查询蛋白质序列相似性分析以确定其结构。
c、ISSD数据库http://www.protein.bio.msu.su/issd/。
d、HSSP数据库http://www.sander.embl-heidelberg.de/hssp/。
e、蛋白质结构分类数据库（SCOP）蛋白质结构分类数据库（structural classification of proteins，SCOP）/scop/。
f、Dali/FSSP数据库/dali/。
（2）蛋白质二级结构预测蛋白质多重序列对齐结果进行蛋白质二级结构预测的PHD程序：http://www.embl-heidelberg.de/predictprotein/predictprotein.html（3）蛋白质三级结构预测a、与已知结构的序列比较采用BlastP程序直接搜索NRL-3D、SCOP等数据库，如果在连续100个氨基酸范围内含有大于40%的一致性，那么在蛋白质结构上则具有较为显著的相似性。
此种情况下，即预测中结果按照同源模建（homology modeling）方法能够提供详细而准确的结果。
在25~40%之间则难以提供精确的结果。
如果无法在NRL-3D数据库找到匹配序列，下一步则是搜索HSSP数据库。
最简单的方法是用BLAST或FASTA程序搜索蛋白质序列数据库（SWISS-PROT，Trembl，PIR）。
序列检索系统（sequence retrieve system，SRS）能够提供大于25%的序列一致性。
如果检出结果含有HSSP数据库的信息，那么在字段DR中会有注释。
如果与HSSP数据库中的蛋白质含有超过25%的序列一致性，那么一般认为该蛋白质至少和HSSP数据库中的蛋白质具有相似的折叠模式。
b、同源模建Swiss-Model服务器（http://www.expasy.ch/swissmod/SM_TOPPAGE.html）提供自动化财同源模建分析任务。