-蛋白质序列分析
2-蛋白质序列特征分析-生物信息学
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用TMPRED分析P51684序列所得到生的命可科能学学院 的7个跨膜螺旋区
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用TMPRED分析P51684序列所得到的7个可 能的跨膜螺旋区的相关性列表
含有卷曲螺旋结构最知名的蛋白质有原癌蛋白 （oncoprotein）c-fos和jun，以及原肌球蛋白 （tropomyosin）。
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利用COILS分析蛋白质的卷曲螺旋
COILS是由Swiss EMBNet维护的预测卷曲螺旋的在 线工具，该软件是基于Lupas算法，将查询序列在一个由 已知包含卷曲螺旋蛋白结构的数据库中进行搜索，同时也 将查询序列与包含球状蛋白序列的PDB次级库进行比较， 并根据两个库搜索得分决定查询序列形成卷曲螺旋的概率。 COILS也可以下载到本地进行运算。
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序列特征分析
Analysis of Sequence Characterristics
一、蛋白质结构 蛋白质的一级结构
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蛋白质的一级结构决定二级结构 蛋白质的二级结构决定三级结构
蛋白质的二级结构
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H表示螺旋 E表示折叠 B表示β桥 G表示3-螺旋 I表示π螺旋 T表示氢键转角 S代表转向
或者全部由碳原子和氢原子组成，因此这类氨基酸不太可 能与水分子形成氢键； 2. 极性氨基酸（polar amino acid），其测链通常由氧原子或 氮原子组成，它们比较容易与水分子形成氢键，因此也称 为亲水氨基酸； 3. 带电氨基酸（charged amino acids），这类氨基酸在生物 pH环境中带有正电或负电。
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生物信息学中的蛋白质序列分析与预测研究
生物信息学中的蛋白质序列分析与预测研究蛋白质是生命体中至关重要的分子，它们在细胞功能和结构的调控中发挥着重要的作用。
蛋白质的序列决定了其结构和功能，因此蛋白质序列的分析和预测成为生物信息学研究的重要方向之一。
本文将重点介绍蛋白质序列分析和预测的方法与技术，以及在生物学研究中的应用。
蛋白质序列的分析是指根据蛋白质的氨基酸序列，通过一系列的计算和分析方法，对其结构和功能进行研究的过程。
蛋白质序列分析的方法有很多，其中最常用的包括：比对分析、同源建模、序列特征分析和亚细胞定位预测。
首先，比对分析是蛋白质序列分析的基础方法之一。
通过将待分析的蛋白质序列与已知的蛋白质序列数据库进行比对，可以找到与之相似的序列，进而推测蛋白质的结构和功能。
比对分析常用的工具有BLAST和PSI-BLAST等，它们通过比较序列之间的相似性和一致性，确定序列的保守区域和结构域，从而揭示蛋白质的功能。
其次，同源建模是一种根据已知蛋白质的结构来预测未知蛋白质的结构的方法。
在同源建模中，通过比对已知蛋白质的结构与待预测蛋白质的序列，找到与之相似的蛋白质结构作为模板，并利用模板的结构信息，预测待预测蛋白质的结构。
同源建模的常用工具有SWISS-MODEL和Phyre2等。
同源建模不仅可以预测蛋白质的三维结构，还可以提供结构功能的启示，从而推测其功能。
另外，序列特征分析也是蛋白质序列分析的重要方向之一。
序列特征分析通过对蛋白质序列中的特定模式、保守区域和功能位点进行分析，揭示蛋白质的结构和功能。
常用的序列特征分析方法包括信号肽预测、跨膜区域识别、功能位点预测和蛋白质域识别等。
这些方法通过分析蛋白质序列中的特定特征，揭示蛋白质的功能和结构。
最后，亚细胞定位预测是蛋白质序列分析的一个重要方向。
蛋白质在细胞中的定位决定了其在细胞内发挥的功能，因此准确预测蛋白质的亚细胞定位对于理解其功能至关重要。
亚细胞定位预测通过分析蛋白质序列中的亚细胞定位信号和保守区域，预测蛋白质的亚细胞定位位置。
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。
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。
生物信息学中的蛋白质序列分析
生物信息学中的蛋白质序列分析随着生物技术的不断发展，人们对于生物体内各种蛋白质的研究愈发深入。
而蛋白质序列分析则是生物信息学中重要的一环，可以用于蛋白质结构预测、功能分析、进化研究等方面。
在这篇文章中，我们将探讨蛋白质序列分析在生物信息学中的应用以及涉及到的技术和算法。
一、蛋白质序列的组成蛋白质由氨基酸组成，而蛋白质序列指的是氨基酸连接的线性序列。
氨基酸是构成蛋白质的基本单元，不同的氨基酸组合构成不同的蛋白质。
目前已知的氨基酸有20种，它们由不同的侧链和碳氮骨架组成，这种多样性导致了蛋白质具有丰富多样的结构和功能。
二、蛋白质序列分析的应用1、预测蛋白质结构蛋白质结构与其功能息息相关，因此对于蛋白质结构的预测一直是研究的热点问题。
蛋白质序列是进行蛋白质结构预测的重要依据之一。
一般来说，蛋白质结构预测可分为二级结构和三级结构预测。
二级结构指的是蛋白质中α-螺旋、β-折叠和无规则卷曲等局部的结构。
目前，常用的二级结构预测方法有Chou-Fasman算法、GOR算法等。
而三级结构预测指的是蛋白质整体的三维结构，其预测难度更大，目前还没有完全解决。
但是，针对蛋白质结构的许多研究都是基于蛋白质序列的分析和预测。
2、鉴定蛋白质功能蛋白质的功能与其序列和结构有关，因此通过分析蛋白质序列也可以预测蛋白质的功能。
一般来说，蛋白质的功能可以分为三类：催化、结构和调节。
催化作用指的是酶类蛋白质对化学反应的促进作用。
结构作用指的是蛋白质形成结构，对于细胞和组织的形态和机能具有重要作用。
调节作用指的是蛋白质对细胞、胚胎、发育和免疫系统等的调节作用。
对于蛋白质功能的鉴定，目前的方法主要有以下几种：1）基于序列的比对方法；2）结构基因学方法；3）基于基因组的方法。
三、蛋白质序列分析的技术和算法1、BLAST算法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法是常用的序列比对算法之一，它通过比对两条序列后，计算两个序列之间的相似性得分。
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（） ▪ FSSP 基于蛋白质结构－结构比对的折叠分类
（Fold classification based on Structure-Structure alignment of Proteins）
（）
6. 数据库的利用
第二节 蛋白质序列分析及结构预测策略
蛋白质的结构预 测必须基于一定 的序列基础和实 验证据，因此必 须尽可能搜集一 切有关这个蛋白 质可能的理化性 质和其它特性。
1. 基本流程 ▪ 实验数据
➢ 蛋白质序列
▪ 理化特性分析
➢ 跨膜区、等电点、亲水性、疏水性、 酶切特性、电荷等
▪ 数据库检索
➢ 多序列比对、结构域搜索
▪ MotifScan
➢ 使用PROSITE 以及pfam 中的profile 对蛋白进行搜索。
▪ PRATT
➢ 用于找出一系列序列中保守模式的程序，用户可以提交自己的一组序 列，生成共有的pattern。
▪ PROSITE还提供一些可以下载到本地运行的程序
➢ 如ps_scan，但需要安装perl 运行环境。Pftools 同样是可以本地运 行 的 工 具 ， 可 以 搜 索 PROSITE 中 的 profile ， 也 可 以 构 建 用 户 自 己 的 profile.
2.同源搜索
▪ 新序列最常用的分析，就是与已知的序列等数据库进行比对，找到 同源的蛋白质序列或相似性较高的序列。
访问者一旦找到感兴趣的蛋白质，就可以运用数据库提供 的生物信息分析工具对蛋白质序列的未知数据进行预测， 如预测蛋白质的理化性质,预测蛋白质的二级结构，多重序 列比对等等。
PROSITE 内容
▪ PROSITE 主要保存两类信息：
模式（pattern）和谱（profile，权重矩阵）。 ➢ 模式可以理解为保守的氨基酸排列方式，通常以氨基酸单字母方式排列。 ➢ 例如酪氨酸激酶磷酸化位点模式 ➢ [RK]-x(2)-[DE]-x(3)-Y 或 [RK]-x(3)-[DE]-x(2)-Y 其中扩号表示扩号中的各种氨基酸均可，X表示任意氨基酸，小扩号中的
▪ 蛋白质数据库都具备三种功能
➢ 数据的注释（annotation）
所有提交到数据库的数据都要由作者或数据库管理人员进 行注释方能发布；
➢ 数据的检索（search）
数据经注释之后，访问者可以通过数据库网页上提供的搜 索引擎进行搜索，找到自己所需的蛋白质信息；
➢ 数据的生物信息分析（analysis）
第一行为该区域出现的氨基酸，每一行为蛋白序列 中一个位置，在该位置对各种氨基酸的保守情况都给出 一个分值，分值越高表示出现概率越大
PROSITE 使用注意事项
▪ Pattern主要可以用来预测某些生物活性位 点，如磷酸化位点、甲基化位点。profile 预测可靠性高，可以用来对新蛋白进行分 类和提供功能提示。
▪ 二级结构预测
➢ 如有PDB中同源体 ➢ 蛋白质折叠识别 ➢ 折叠家族分析 ➢ 序列与结构比对 ➢ 比较建模
▪ 三级结构预测 ▪ 三维蛋白模型
蛋白质序列分析及结构预测的基本流程
1.序列特征的初步分析
▪ 理化特性的预测 ▪ 修饰位点的预测 ▪ 是否为跨膜蛋白或片段 ▪ 是否包含螺旋卷曲结构 ▪ 是否还有低复杂度序列等等
▪ 蛋白的功能位点是与其三维结构紧密相关 的，局部区域符合某种pattern不能保证一 定会具有对应的性质，要根据实际情况， 谨慎对待pattern 预测结果。
PROSITE 工具
▪ ScanProsite
➢ 搜索蛋白序列是否含PROSITE数据库中存有的模式或是功能位点；搜 索Swiss-Prot中符合某种模式的蛋白以及蛋白三维结构数据库PDB中 含有该模式的蛋白，可察看其三维结构。
3. 蛋白质模体及结构域数据库
PROSITE蛋白质家族和结构域数据库（ ）
➢ PROSITE数据库收集了有显著生物学意义的蛋白质位点序 列、蛋白质特征序列谱库以及序列模型，
➢ 能依据这些特征、属性快速可靠地鉴定出一个未知功能蛋 白质序列属于哪个蛋白质家族，
➢ 即使在蛋白质序列相似性很低的情况下，可以通过搜索隐 含的功能结构模体（motif）来鉴定
➢ 因此，是一个有效的序列分析数据库。
PROSITE中涉及的序列模式
➢ 酶的催化位点 ➢ 配体结合位点 ➢ 金属离子结合位点 ➢ 二硫键、小分子或者蛋白质结合区域等 ➢ PROSITE还包括由多序列比对构建的序列特征谱
（profile），能更敏感地发现序列中的信息。
Pfam（蛋白质家族序列比对以及HMM模式数据库）
➢ 收集了蛋白质的保守结构域和功能域的特征序列；如PROSITE， Pfam，PRINTS，BLOCKS等
▪ 蛋白质结构数据库
➢ 以蛋白质的结构测量数据为主；如PDB等
▪ 蛋白质分类数据库
➢ 分为以序列比较为基础的序列分类数据库和以结构比较为基础的结 构分类数据库，如SCOP，CAHT，FSSP等
Hale Waihona Puke 2. 蛋白质序列数据库第六章 蛋白质序列分析
第一节 蛋白质数据库
1.数据库的分类
▪ 蛋白质的功能主要是由它的结构所决定的，蛋白质的结构主要分为四级， 依据这种结构层次，将蛋白质数据库分为：
▪ 蛋白质序列数据库
➢ 以蛋白质的序列为主，并赋予相应的注释；如PIR－PSD、SWISSPROT/TrEMBL, NCBI等
▪ 蛋白质模体及结构域数据库
数字表示氨基酸个数。 ➢ [AC]-x-V-x(4)-{ED}This pattern is translated as: [Ala or Cys]-any-Val-any-any-any-any-{any but Glu or Asp}
PROSITE- profile 示例
➢Profile 为对保守区域每一位置氨基酸保守情况 进行打分构建的权重矩阵。
4. 蛋白质结构数据库PDB （）
PDB包括蛋白质、核酸、蛋白质-核酸复合体以及病毒等生物 大分子结构数据，主要是蛋白质结构数据
5. 蛋白质分类数据库
▪ SCOP蛋白质结构分类数据库
（Structural Classification of Protein database） (）
▪ CATH蛋白质结构数据库