蛋白质数据库介绍
生物学pdb
生物学pdbPDB是指蛋白质数据银行，是一个全球性的计算生物学知识库，主要收集了生物大分子如蛋白质，核酸等的三维结构信息，是结构生物学研究的重要工具之一。
下面将为大家介绍生物学PDB。
一、 PDB的定义PDB，即Protein Data Bank，是由美国提供的国际性蛋白质结构数据库，也是生物分子结构的重要资源库之一。
所有收录的分子都是根据晶体学或核磁共振等技术测定的三维结构。
PDB目前由美国PDB，欧洲PDB以及日本PDB三个组织共同维护。
1. 结构生物学研究PDB中收集了全球范围内的各种生物分子的三维结构信息，为结构生物学研究提供了重要工具。
研究者可以通过PDB中的数据比对、建模、分析等手段，揭示生物分子的结构、功能、互作等重要信息，深入了解生命在分子水平上的规律性。
2. 新药研究PDB中收录了多个蛋白质的三维结构信息，这些蛋白质与常见疾病存在相关性。
通过研究蛋白质的结构，可以发现药物靶点蛋白的结构特征，确定有效的药物分子。
这为新药的设计及开发提供了可靠的基础。
PDB中收录的三维结构数据是生物信息学研究的重要资源。
利用PDB中的数据，可以对各种蛋白质的序列和结构进行比对和分析，挖掘出结构域、保守域、折叠域等重要的结构信息。
此外，还可以通过PDB中的数据进行生物网络分析，探索蛋白质相互作用及合成有机体的相关机制。
PDB record一般包含以下10个部分HEADER：记录的大标题，通常为分子名称。
OBSLTE：关于PDB ID的历史信息。
TITLE：分子的名称，可以包括其分类、来源、功能、序列等信息。
EXPDTA：记录分子的实验方法。
AUTHOR：分子的上传者、解析者的相关信息。
REMARK：记录实验、结构的相关信息详细信息。
DBREF: 记录当前分子在其他数据库中的编号、序列等信息。
SEQADV: 当分子序列中存在特异点时，该记录用于存储序列变异信息。
SEQRES：仅仅用于纪录实验所得分子的氨基酸残基顺序。
蛋白质数据库
生物芯片北京国家工程研究中心湖南中药现代化药物筛选分中心暨湖南涵春生物有限公司常用数据库名录1、蛋白质数据库PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络•Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库•Kabat - 免疫蛋白质序列数据库•PMD - 蛋白质突变数据库•InterPro - 蛋白质结构域和功能位点•PROSITE - 蛋白质位点和模型•BLOCKS - 生物序列分析数据库•Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] •PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库•ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生)•PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统•SBASE - SBASE 结构域预测数据库•SMART - 模式结构研究工具•STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具•TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库•BIND - 生物分子相互作用数据库•DIP - 蛋白质相互作用数据库•MINT - 分子相互作用数据库•HPRD - 人类蛋白质查询数据库•IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库•GRID - 相互作用综合数据库•PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络2、蛋白质三级结构数据库•PDB - 蛋白质数据银行•BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库•SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库•ModBase - 蛋白质结构模型数据库•CATH - 蛋白质结构分类数据库•SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia]•Molecules To Go - PDB数据库查询•BMM Domain Server - 生物分子模型数据库•ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA]•TOPS - 蛋白质拓扑图•CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD))•HSSP - 蛋白质二级结构数据库•MutaProt - PDB数据库中点突变的比较•SWISS-3DIMAGE - 蛋白质和其他生物分子的三维图像•BioImage - 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蛋白质数据库使用说明
引言：蛋白质数据是生物信息学领域中非常重要的资源之一，它提供了大量关于蛋白质序列、结构、功能以及相互作用等方面的信息。
本文旨在介绍如何使用蛋白质数据库，帮助用户更好地利用这一资源进行研究。
概述：蛋白质数据库是一个集成了许多蛋白质信息的在线资源，用户可以通过搜索、浏览、等方式获取所需的信息。
其中，常用的蛋白质数据库包括NCBI、UniProt、PDB等。
这些数据库提供了丰富的蛋白质数据，并且不断更新以满足用户需求。
正文内容：1.数据库搜索功能1.1.关键词搜索1.1.1.输入蛋白质名称1.1.2.输入序列片段1.1.3.输入关键词1.2.高级搜索选项1.2.1.提供更精确的搜索结果1.2.2.支持过滤和排序功能1.2.3.可以根据相关字段进行搜索2.数据库浏览功能2.1.蛋白质分类2.1.1.按物种分类2.1.2.按功能分类2.1.3.按家族分类2.2.数据表格浏览2.2.1.查看蛋白质基本信息2.2.2.查看蛋白质序列2.2.3.查看蛋白质结构2.3.数据图谱浏览2.3.1.查看蛋白质相互作用网络2.3.2.查看蛋白质结构域分布2.3.3.查看蛋白质功能注释3.数据库功能3.1.蛋白质序列数据3.1.1.全部序列3.1.2.特定物种的序列3.2.蛋白质结构数据3.2.1.已解析的蛋白质结构3.2.2.蛋白质结构预测结果3.3.蛋白质相互作用数据3.3.1.已验证的相互作用数据3.3.2.预测的相互作用数据4.数据库工具与资源4.1.序列比对工具4.1.1.BLAST4.1.2.PSIBLAST4.2.结构预测工具4.2.1.SWISSMODEL4.2.2.Phyre24.3.功能注释资源4.3.1.GeneOntology4.3.2.InterPro4.4.数据库交互接口4.4.1.提供API接口4.4.2.支持数据提交与5.数据库更新与维护5.1.数据更新频率5.2.数据质量保证5.3.用户反馈与支持5.4.数据库版本与历史记录总结：蛋白质数据库为研究人员提供了丰富的蛋白质信息资源，通过搜索、浏览、等功能，用户可以轻松地获取需要的数据。
蛋白质研究数据库
一、蛋白质数据库1.UniProt (The Universal Protein Resource)网址：//uniprot/简介：由EBI(欧洲生物信息研究所)、PIR(蛋白信息资源)和SIB(瑞士生物信息研究所)合作建立而成，提供详细的蛋白质序列、功能信息，如蛋白质功能描述、结构域结构、转录后修饰、修饰位点、变异度、二级结构、三级结构等，同时提供其他数据库，包括序列数据库、三维结构数据库、2-D凝聚电泳数据库、蛋白质家族数据库的相应链接。
2.PIR(Protein Information Resource)网址：/简介：致力于提供及时的、高质量、最广泛的注释，其下的数据库有iProClass、PIRSF、PIR-PSD、PIR-NREF、UniPort，与90多个生物数据库(蛋白家族、蛋白质功能、蛋白质网络、蛋白质互作、基因组等数据库)存在着交叉应用。
3.BRENDA(enzyme database)网址：简介：酶数据库，提供酶的分类、命名法、生化反应、专一性、结构、细胞定位、提取方法、文献、应用与改造及相关疾病的数据。
4.CORUM(collection of experimentally verified mammalian protein complexes)网址：http://mips.gsf.de/genre/proj/corum/index.html简介：哺乳动物蛋白复合物数据库，提供的数据包括蛋白复合物名称、亚基、功能、相关文献等5.CyBase(cyclic protein database)网址：.au/cybase简介：环状蛋白数据库，提供环状蛋白的序列、结构等数据，提供环化蛋白预测服务。
6.DB-PABP网址：/DB_PABP/简介：聚阴离子结合蛋白数据库。
聚阴离子结合蛋白与聚阴离子的互作在胞内定位、运输、蛋白质折叠等生命过程中起重要作用，此外许多与神经衰退疾病相关的蛋白质均为聚阴离子结合蛋白。
蛋白质数据库
蛋⽩质数据库
⼀、蛋⽩质数据库
》序列数据库：Uniprot (蛋⽩质序列和具有综合功能注释⽬录的中⼼资源库)
PIR （提供蛋⽩质序列数据和分析⼯具）
》结构数据库：PDB （实验测定的⽣物⼤分⼦三维结构）
MMDB
》模体及结构域数据库：PROSITE (蛋⽩质序列功能位点数据库)
Pfom (使⽤基于隐马模型的多序列⽐对对蛋⽩质进⾏家族分类) 》蛋⽩质分类数据库：SCOP （提供已知结构蛋⽩质间的结构和进化关系信息）
CAHT
HSSP
DSSP
⼆、蛋⽩质组数据库
》SWEISS PROT 2DE PAGE / neXtProt / PaxDb / PeptideAtlas / PRIDE
涉及不同⽣物、不同器官、组织、细胞的蛋⽩质图谱数据
三、蛋⽩质互作组数据库
》HPRD / DIP / INTERACT
四、综合型数据库
》ExPASy。
蛋白质结构分类数据库SCOP
蛋白质结构分类数据库SCOP蛋白质结构分类数据库（structural classification of protein，SCOP）是对已知结构蛋白分质进行分类的数据库，根据不同蛋白质的氨基酸组成及三级结构的相似性，详细描述已知结构蛋白间的功能及进化关系。
SCOP数据库的构建除了使用计算机程序外，主要依赖于人工验证。
SCOP数据库建立于1994年，由英国医学研究委员会（Medical Research Council，简称MRC）的分子生物学实验室和蛋白质工程研究中心开发和维护,可以通过MRC实验室的网络服务器查询,数据库中信息主要由Alexdi G Murzin和其同事每年更新。
目前SCOP数据库的最新版本是2009年2月23日发布的1.75版，在该版本中共含有38 221个已有结构的蛋白质以及110 800个蛋白质结构域，下表中为SCOP 数据库最新版本中详细的信息统计。
在SCOP数据库中，按照从简单到复杂的顺序对蛋白质进行分类，分类基于四个层次，位于分类层次顶部的是类（Class），之后依次为家族（Family），超家族（Supper family）、折叠类型（Fold）、蛋白质结构域（protein domain）、单个PDB蛋白质结构记录。
SCOP数据库可以通过其分级结构导航进行浏览，用关键字、PDB标志码查询，或通过一个蛋白质序列进行同源搜索。
在各个分类层次中，家族用来描述相近的蛋白质进化关系,其依据为序列相似性程度。
通常将相似性程度在30%以上的蛋白质归入同一家族，即它们之间有比较明确的进化关系。
当然这一指标也并非绝对。
某些情况下，尽管序列的相似性低于这一标准，例如某些球蛋白家族的序列相似性只有15%，也可以从结构和功能相似性推断它们来自共同祖先。
超家族用来描述远源的进化关系,如果序列相似性较低，但其结构和功能特性表明它们有共同的进化起源，则将其视作超家族。
折叠类型用来描述空间的几何关系，无论有无共同的进化起源，只要二级结构单元具有相同的排列和拓扑结构，即认为这些蛋白质具有相同的折叠方式。
蛋白质数据库使用说明
蛋白质数据库使用说明蛋白质数据库使用说明概述本文档提供了蛋白质数据库使用说明，包括数据库访问方式、数据搜索和分析方法等。
通过阅读本文档，用户将了解如何有效地利用蛋白质数据库进行蛋白质相关研究。
1. 数据库访问方式1.1 网站访问蛋白质数据库可以通过网站进行访问。
用户需要在浏览器中输入数据库的网址，并使用提供的用户名和密码进行登录。
一旦登录成功，用户将可以浏览数据库中的蛋白质信息。
1.2 API接口蛋白质数据库通常也提供了API接口，用户可以通过编程方式获取和操作数据库中的数据。
通过API接口，用户可以实现自动化的数据获取和分析。
2. 数据搜索2.1 关键词搜索用户可以通过关键词搜索来查找与特定蛋白质相关的信息。
在数据库的搜索框中输入关键词，数据库将返回与关键词相关的蛋白质条目。
2.2 高级搜索蛋白质数据库通常也提供了高级搜索功能，用户可以使用更复杂的搜索方式来满足特定需求。
高级搜索功能包括使用逻辑运算符、指定搜索范围等。
3. 数据分析3.1 蛋白质比对用户可以使用蛋白质数据库中的比对工具来进行蛋白质比对分析。
比对工具可以帮助用户找到在不同蛋白质序列之间的相似性和差异性。
3.2 功能注释蛋白质数据库还提供了功能注释工具，可以帮助用户预测蛋白质的功能。
用户可以根据数据库中的注释信息来了解蛋白质的功能和作用。
4. 数据蛋白质数据库通常也提供数据功能，用户可以将数据库中的数据到本地进行进一步的分析和处理。
功能可以提供多种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件等。
附件本文档没有涉及附件。
法律名词及注释本文档没有涉及法律名词及注释。
蛋白质数据库使用说明
蛋白质数据库使用说明1.高级查询 (1)2.限定词说明 (1)3.显示格式说明 (2)3.1.Summary显示格式 (2)3.2.FASTA显示格式 (3)3.3.SwissProt显示格式 (4)4.数据下载流程 (5)5.数据提交 (6)6.附录 (6)6.1.蛋白质研究的历史 (6)6.2.蛋白质组学与生物信息学 (7)2009年10月16日1.高级查询在首页上点击“数据库”按钮，选择“蛋白数据库”进入蛋白质数据库主页。
在蛋白质主页的左侧栏点击“高级检索”，进入如下图的高级检索页面：蛋白质数据库的高级检索可以最多使用三个限定词来进行更精确的检索，三个限定词之间可以用“AND”和“OR”相连接，其中“AND”表示查询的结果中必须包含它所连接的两个关键词，“OR”表示查询的结果中至少包含它所连接的关键词中的一个。
在左侧的限定词框中可以选择的限定词包括：CAC、AC、Entry Name、Description、Tax ID、Organism、Keywords、Gene Name、Organelle、Length以及Molecular Weight等十一个限定词。
其中Length和Molecular Weight可以进行范围查询。
2.限定词说明蛋白质数据库中相关的限定词说明如下：限定词描述CAC国内用户提交的数据编号AC SwissProt的序列或记录唯一的接收编号Entry Name录入名Description描述Tax ID物种分类号Organism与蛋白质有关的物种的学名和通用名Keywords与其它数据库专用词汇有关的索引名词Gene Name基因的标准名和通用名Organelle细胞器官Length序列的总长度Molecular Weight蛋白质的分子量，单位为道尔顿（Da）3.显示格式说明蛋白质数据库的查询结果有三种显示结果：Summary、FASTA和SwissProt。
3.1.Summary显示格式Summary格式显示了蛋白质条目的摘要信息，主要有两部分组成：1）蛋白质的名称，AC号以及来源物种2）对蛋白质的简要描述信息，如该组成该蛋白质的亚基和生物功能等3.2.FASTA显示格式FASTA格式第一行显示信息包括蛋白质录入名、AC号以及来源物种。
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第一节、蛋白质数据库介绍
一、蛋白质一级数据库
主要蛋白质序列数据库的网址
SWISS-PROT
或
TrEMBL
PIR
MIPS
三、蛋白质二级结构预测网站（数据库）
4
始建于
基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到的保守
物学功能相关。
数据库包括两个数据库文件：数据文件
Prosite
5
蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP
6
蛋白质家族数据库
FSSP
7
同源蛋白质数据库
HSSP
在前面已经述说过了。
第二节、蛋白质序列分析方法
一、多序列比对
双序列比对是序列分析的基础。
然而，对于构成基因家族们要建立多个序列之间的关系，
在阐明一组相关序列的重要生物学模式方面起着相当重要
多序列比对有时用来区分一组序列之间的差异，
的相似性关系，
对一样，多序列比对的方法建立在某个数学或生物学模型
因此，正如我们不能对双序列比对的结果得出
序列比对的结果也没有绝对正确和绝对错误之分，
大程度上反映了序列之间的相似性关系以及它们的生物学
我们称比对前序列中残基的位置为绝对位置。
G
比对后序列中残基的位置为相对位置。
而每个残基的绝对位置不同，因为它们来自不同的序列。
绝对位置是序列本身固有的属性，
比对后的位置，也就比对过程赋予它的属性。
算法复杂性
多序列比对的计算量相当可观，
所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关，列长度的乘积，用
列比对则可以理解为将双序列比对的两维空间扩展到三维增加一条坐标轴。
这样算法复杂性就变成了
条序列的长度。
残基组件和三维分子图形软件所用的颜色分类方法，比较容易为大家接受（表2）。
外，也可用来评估比对质量。
如果序列的相似性值低于预列间亲缘关系较远，也可能是比对中有错误之处
2
同步法实质是把给定的所有序列同时进行比对，而不是两对。
其基本思想是将一个二维的动态规划矩阵扩展到三维或多参与比对的序列数。
的较短的序列的比对
3
这类方法中最常用的就是
（
进行序列的比对不太现实，因此大多数实用的多序列比对以降低运算复杂度。
Clustal
先对所有的序列进行两两比对并计算它们的相似性分数值值将它们分成若干组，并在每组之间进行比对，计算相似分数值继续分组比对，直到得到最终比对结果。
比对过程序列先进行比对，而距离较远的序列添加在后面。
作为程可以输出用于构建进化树的数据。
开始，
①比较未知蛋白序列与已知蛋白质序列的相似性；
②查找未知蛋白中是否包含与特定蛋白质家族或功能域有关的亚序列或保守区段。
所以，一般的策略是首先进行
FASTA
Smith-Waterman
BLITZ
BLITZ
所以很花时，
列相同比率低于
似估计的程序错过
还应注意计分矩阵
因：首先，选用的矩阵必须与匹配水平相一致，例如，配
一个通用矩阵；第二，使用不同矩阵，可以发现始终出现减少误差的办法。
除了选用不同的计分矩阵，
据库是无冗余蛋白序列数据库
试，如可用
(/bsm/dbbrowser/OWL/owl_bla。