蛋白质结构与功能的生物信息学研究
生物大分子的结构与功能研究进展
生物大分子的结构与功能研究进展生物大分子是生物体内的重要存在，其中包括蛋白质、核酸、多糖等大分子有机物质。
这些大分子拥有复杂的物理化学性质，在生命体系中扮演着重要的生物功能角色。
因此，科学家们一直在不断地研究生物大分子的结构与功能，以便更好地理解和掌握生命体系的基本规律。
现在，越来越多的技术手段被应用到这一领域，大大推动了生物大分子结构与功能的研究进展。
一、蛋白质结构与功能研究蛋白质是生物大分子中最复杂、最具有功能性的大分子之一。
近年来，蛋白质结构研究的技术手段得到了蓬勃发展，如X射线衍射、核磁共振、电子显微镜等技术手段。
这些手段使科学家们得以更加深入地理解蛋白质分子的结构、构象、动态及相关功能。
此外，随着生物信息学技术的迅速发展，基于计算模拟的蛋白质结构预测和分子模拟技术也越来越成熟，为蛋白质结构与功能研究提供了有力工具。
例如，分子对接技术可以把两个分子组合在一起，便于研究蛋白质在分子水平上的相互作用；分子动力学模拟可以预测蛋白质的动态性质和折叠路径，从而解释蛋白质的构象与功能关系。
这些技术的不断发展，使得蛋白质结构与功能的研究不断地进一步深入。
二、核酸结构与功能研究核酸是生物大分子中重要的大分子之一，它不仅能够存储和传递基因信息，还参与到生命体系中多种生物过程。
近年来，基于X射线晶体学和核磁共振技术的核酸结构研究，使人们对于核酸的结构、动态和功能有了更深入的了解。
同时也大量应用计算机辅助设计技术，从理论上预测、设计和优化核酸分子的结构与设计，为开发基于核酸的材料和药物提供了一条新的途径。
三、多糖结构与功能研究多糖是生物大分子中另一重要的成分，除了作为植物细胞壁、动物支撑组织等生物结构材料之外，还在生物体内发挥重要的代谢作用。
基于核磁共振、红外光谱、质谱和环境电子显微镜等新技术，使得多糖分子的结构和功能得到了更深入的了解。
除此之外，近年来，通过生物学和生物化学的研究，科学家们对多糖与生物系统的交互作用有了更深刻的认识。
蛋白质结构生物信息学研究的方法和技术
蛋白质结构生物信息学研究的方法和技术蛋白质是生物体内重要的分子机器，参与多种生物过程的调控和催化反应。
了解蛋白质的结构及其功能对于揭示生物学机制和疾病治疗具有重要意义。
随着计算机科学和生物学的快速发展，蛋白质结构生物信息学成为了研究蛋白质结构和功能的有效工具。
本文将介绍一些常用的蛋白质结构生物信息学研究的方法和技术。
一、蛋白质序列分析蛋白质序列是蛋白质结构和功能研究的基础。
蛋白质序列分析涉及到基本的序列比对、蛋白质家族的分类和预测。
常用的序列比对工具有BLAST和FASTA等，它们可以通过比对已知的蛋白质序列来预测未知序列的功能和结构。
除了序列比对外，蛋白质序列的功能和结构也可以通过机器学习和深度学习等方法进行预测和分类。
二、蛋白质结构预测蛋白质结构预测是蛋白质生物信息学研究的重要方向。
由于实验确定蛋白质结构的成本高昂和时间耗费较多，利用计算方法来预测蛋白质的结构具有重要意义。
蛋白质结构预测可以分为两类：基于序列的预测和基于结构的预测。
基于序列的预测主要通过模板比对、拟同源建模和蛋白质折叠动力学等方法进行。
而基于结构的预测则借助核磁共振、X射线晶体学和电子显微镜等实验手段，通过解析已有蛋白质的结构来预测目标蛋白质的结构。
三、蛋白质结构功能注释蛋白质结构功能注释是指通过蛋白质的结构信息来推断其功能。
结构功能注释包括激活位点的预测、配体结合位点的鉴定和蛋白质间相互作用的预测等。
这些注释信息可以帮助科研人员理解蛋白质结构与功能之间的关系，并为药物设计和疾病治疗提供依据。
注释工具和数据库，如PDB、UniProt和CATH等，为蛋白质结构功能研究提供了重要的资源。
四、蛋白质网络分析蛋白质网络分析是研究蛋白质间相互作用和信号传导的重要方法。
蛋白质网络可以通过大规模实验技术（例如质谱）或计算生物学方法（如基于数据库的预测）进行构建。
蛋白质网络分析可以揭示蛋白质间的相互作用关系、信号通路以及蛋白质在疾病发展中的作用。
生物信息学中的蛋白质结构与功能预测
生物信息学中的蛋白质结构与功能预测蛋白质是生物体内的重要分子，它们在维持生命活动中起着至关重要的作用。
了解蛋白质的结构和功能对于深入理解生物学过程、疾病发展以及药物设计具有重要意义。
然而，实验测定蛋白质的结构及其功能是一项耗时费力且成本高昂的工作。
为了解决这一问题，生物信息学中的蛋白质结构与功能预测成为一种有效的方法。
蛋白质结构预测是生物信息学中的重要研究领域之一。
根据蛋白质的氨基酸序列，结合生物化学、物理化学以及计算机科学的方法，可以建立一系列模型和算法，预测蛋白质的三维结构。
蛋白质的结构是决定其功能的基础，通过结构预测可以揭示蛋白质的功能和相互作用，为后续进一步的研究提供指导。
在蛋白质结构预测中，常用的方法有同源建模、折叠动力学模拟和密度泛函理论等。
同源建模是基于已知蛋白质结构和与待预测蛋白质具有较高相似性的蛋白质序列进行模拟和比对，从而预测待预测蛋白质的结构。
折叠动力学模拟则模拟蛋白质在空间中折叠成稳定结构的过程，通过分子力学和数值计算方法，获得预测蛋白质结构的可能构型。
而密度泛函理论则是利用量子力学的计算方法，建立不同蛋白质结构和功能之间的关联，实现蛋白质结构预测和功能预测的目的。
除了蛋白质结构预测，生物信息学中的蛋白质功能预测也是一个重要领域。
蛋白质功能是指蛋白质在生物体内扮演的具体角色，如催化反应、运输分子以及信号传导等。
通过分析蛋白质的序列、结构、水平和进化等特征，可以预测蛋白质的功能。
常见的蛋白质功能预测方法包括序列比对、结构域分析和机器学习等。
序列比对是常用的蛋白质功能预测方法之一，它通过比对待预测蛋白质序列与已知功能蛋白质序列的相似性，推断待预测蛋白质的功能。
对于已知功能蛋白质序列，可以通过蛋白质数据库的检索和分析来获取。
结构域分析则是基于蛋白质中的功能结构域来预测其功能。
功能结构域是指蛋白质中识别和结合特定物质的功能区域，可以通过各种软件工具进行识别和注释。
机器学习是一种颇有潜力的蛋白质功能预测方法，它借助计算机算法和统计模型，通过对已知功能蛋白质的训练，预测待预测蛋白质的功能。
基于生物信息学的蛋白质功能预测和结构鉴定
基于生物信息学的蛋白质功能预测和结构鉴定生物信息学是一门综合性学科，主要研究生命体系中的信息传递、生物基因组学和分析方法，以及在这些方面的计算机应用。
其中，蛋白质功能预测和结构鉴定是生物信息学中的重要课题之一。
蛋白质是生命体系中一类重要的大分子，它在生命活动中扮演着重要的角色。
蛋白质的功能表现在它的结构上，而蛋白质的结构是由其氨基酸序列决定的。
因此，基于氨基酸序列的蛋白质功能预测和结构鉴定是非常重要的研究方向。
蛋白质功能预测是指利用不同的生物信息学分析方法，对未知蛋白的功能进行推测。
在生物信息学领域中，蛋白质功能预测主要有两种方法，即基于序列和基于结构。
基于序列的预测方法主要利用一些已知蛋白的序列信息，通过比对、聚类、模型建立等分析手段，推测未知蛋白的功能。
该方法的优点在于简单、快速，适用范围广，但由于仅基于序列信息，存在一定的偏差和误差。
此外，可以通过生物实验来验证其预测结果。
基于结构的预测方法主要分析蛋白质的结构信息，通过建立结构模型、比对等计算方法，推测未知蛋白的功能。
该方法的优点在于预测结果准确性高、可靠性较强，但由于存在诸多技术难点，研究较为复杂。
在对蛋白质功能进行预测的同时，蛋白质结构的鉴定也是困扰生物学家、生物信息学家等科学技术工作者长期以来的热点问题之一。
蛋白质的结构鉴定是指利用不同的生物信息学分析方法，对未知蛋白的结构进行鉴定。
在这个过程中，蛋白质序列的重要性更加凸显。
蛋白质结构的鉴定主要有基于实验和基于计算两种方法。
其中，基于实验的方法更为直接，适用范围广，被广泛应用。
基于实验的方法主要包括X光结晶学、核磁共振、质谱等技术。
而基于计算的方法，则主要是借助计算机进行研究。
基于计算的方法主要包括分子动力学模拟、蛋白质折叠等方法。
其中，分子动力学模拟是一种模拟分子系统在时间上的演化和能量、力学等方面的行为的方法，是基于原子分子的物理建模。
它可以模拟分子的动力学、结构的稳定和分子的自组织等过程。
生物信息学对蛋白质结构预测和功能分析的研究
生物信息学对蛋白质结构预测和功能分析的研究蛋白质是生命中重要的基础物质，具有重要的生物学功能，如酶、激素、抗体等，因此对蛋白质的结构预测和功能分析研究尤为重要。
这方面的研究需要利用多种方法和技术，而生物信息学则是其中一种重要的手段。
基于序列相似性的蛋白质结构预测蛋白质的结构与其功能密切相关，因此预测蛋白质结构是分子生物学与生物信息学研究的重要课题。
最直接的方法是通过分析蛋白质的X射线晶体结构来得出其三维结构，但这种方法需要大量时间和成本。
此外，许多蛋白质没有形成可晶化的结构，因此无法通过晶体学方法解析其结构。
为了突破这些困难，研究人员采用了生物信息学方法来预测蛋白质的结构。
这种方法基于序列相似性原理，即类似的蛋白质结构也具有相似的序列。
因此，通过对比目标蛋白质与已知结构相似的蛋白质序列，可以预测出其可能的结构。
这种方法称为序列比对，是一种常见的生物信息学技术。
利用模拟和机器学习的蛋白质结构预测除了基于序列相似性的方法，还有许多其他生物信息学技术可用于蛋白质结构预测。
例如，利用分子模拟技术可以通过模拟蛋白质分子的力学性质来预测其结构。
另外，也可以使用机器学习算法来进行结构预测。
这些方法不仅能为蛋白质结构的预测提供一种新的思路，而且为更精确地预测蛋白质的结构提供了新的可能性。
基于生物信息学的蛋白质功能分析蛋白质的结构与功能之间存在着紧密的关系，因此对蛋白质功能的分析也是生物信息学研究的重要内容。
在生物信息学领域，存在许多可用于预测蛋白质功能的工具。
例如，BLAST、HMMer 等可用于查找与已知蛋白质相似的序列，以推断其可能具有的功能和结构。
同时，生物信息学还涵盖了分子动力学模拟、系统生物学和蛋白质与小分子间相互作用等方面的研究，为蛋白质的功能研究和药物设计提供了重要的支持。
结论综上所述，生物信息学是预测蛋白质的结构和功能的重要工具之一。
基于序列比对、模拟、机器学习和其他技术的研究为预测蛋白质结构和功能提供了多样化的途径。
蛋白质的3D结构和功能预测
蛋白质的3D结构和功能预测蛋白质是构成生命体系的基本成分，在生物学领域中具有非常重要的地位。
为了更好地理解蛋白质的性质和功能，科学家们需要了解蛋白质的3D结构，以及如何从蛋白质的结构中预测出其功能。
在本篇文章中，我们将介绍蛋白质的3D结构和功能预测的相关知识，并探讨其中的一些挑战和前沿技术。
1. 蛋白质的3D结构蛋白质的3D结构是指蛋白质分子中氨基酸残基之间的空间排列方式。
蛋白质的3D结构对于其生物活性和功能起着至关重要的作用。
蛋白质的3D结构主要由其一级、二级、三级和四级结构的组合决定。
蛋白质的一级结构是指其氨基酸序列，而二级结构则是指氨基酸之间的氢键和羧基与氨基间的胺基合成物所构成的局部结构。
三级结构指的是整个蛋白质分子的立体结构，包括各个区域之间的相互作用。
四级结构指的是多个蛋白质子单位之间的互相组合形成的高级别结构。
2. 蛋白质的功能预测蛋白质的功能预测是指通过分析和预测蛋白质的氨基酸序列、3D结构和一些物理、化学和生物学特性，来预测蛋白质的功能。
蛋白质的功能很多，包括酶活性、信号传导、分子运输等等。
对于大多数蛋白质，特别是那些没有与已知蛋白质完全相同的序列（即没有同源性）的蛋白质，功能预测是非常具有挑战性的任务。
3. 蛋白质的功能预测挑战不同的蛋白质可能具有非常相似的3D结构，但是它们的功能可能完全不同。
这就意味着，蛋白质的3D结构与功能之间的关联是非常复杂而模糊的，这也是功能预测面临的主要挑战之一。
此外，蛋白质的结构和功能与环境有很大的关系，因此对于一些在特定环境下发挥作用的蛋白质，预测其功能也更加困难。
4. 蛋白质的功能预测技术针对以上挑战，科学家们开发了许多蛋白质功能预测方法。
其中一种常见的方法是对蛋白质进行结构生物信息学分析，该方法可以通过比对已知蛋白质的3D结构、同源序列、功能特征和一些生物学信息，来预测新的蛋白质的功能。
另外，一些计算机模型也能帮助预测蛋白质的功能。
例如，基于机器学习的方法可以通过对大量已知的蛋白质的结构和功能进行分析，来学习和预测新的蛋白质的功能。
蛋白质结构与功能注释的方法
蛋白质结构与功能注释的方法在生物学中，蛋白质是生命的重要组成部分，扮演着许多重要的功能角色。
为了深入了解蛋白质的结构和功能，科学家们开发了各种方法和技术。
本文将介绍几种常用的蛋白质结构与功能注释的方法。
一、生物物理实验方法1. X射线晶体学X射线晶体学是一种常用的确定蛋白质结构的方法。
通过将蛋白质晶体置于X射线束中，蛋白质晶体会产生X射线的衍射图样。
通过分析衍射数据，科学家可以确定蛋白质的原子坐标，揭示其精确的三维结构。
2. 核磁共振核磁共振（NMR）是一种通过测量蛋白质中原子核的共振频率来研究其结构和动态性质的方法。
通过NMR技术，科学家可以得到蛋白质的三维结构以及蛋白质在溶液中的构象信息。
二、生物信息学方法1. 蛋白质结构预测蛋白质结构预测是通过计算方法预测蛋白质的三维结构。
常用的方法包括基于相似性的同源建模、基于物理化学性质的拟合和基于机器学习的方法。
这些方法可以在缺乏实验数据的情况下，为科学家提供蛋白质结构的推测。
2. 蛋白质功能注释蛋白质功能注释是根据蛋白质结构和序列信息，预测蛋白质的功能和参与的代谢途径。
常用的方法包括序列比对、结构域预测、功能域注释和系统生物学分析。
通过这些方法，科学家可以对蛋白质的功能进行预测和解释。
三、基于结构分析的方法1. 空间结构比对空间结构比对是比较已知蛋白质结构与未知蛋白质结构之间的相似性和差异性。
通过比较蛋白质结构之间的共性和变异性，科学家可以推测蛋白质的功能和进化关系。
2. 功能位点预测功能位点是蛋白质分子上具有特定功能的位点。
科学家利用结构分析方法，通过比较蛋白质结构中的保守位点和突变位点，来预测蛋白质的功能位点。
这些预测结果对于研究蛋白质的生物学功能和药物设计具有重要意义。
总结：蛋白质结构与功能的注释是生命科学研究中的重要内容。
通过生物物理实验方法、生物信息学方法和基于结构分析的方法，科学家们可以揭示蛋白质的精确结构和功能信息。
这些方法的综合应用将有助于我们更好地理解和应用蛋白质在生命过程中的关键作用。
生物信息学中的蛋白质结构预测与分析
生物信息学中的蛋白质结构预测与分析生物信息学是一个研究生物学中的信息处理和分析的交叉学科，在生物科学领域中扮演着重要的角色。
其中，蛋白质结构预测与分析是生物信息学中的一个重要领域。
蛋白质是生物体内最基本的功能分子，其结构与功能密切相关。
因此，了解蛋白质的结构信息对于理解其功能和启示药物设计具有重要意义。
蛋白质结构可以分为四个层次：一级结构、二级结构、三级结构和四级结构。
一级结构是指蛋白质的氨基酸序列，即由哪些氨基酸组成；二级结构是指蛋白质中氨基酸之间的空间关系，包括α-螺旋、β-折叠等；三级结构是指蛋白质整体的空间构型，由氨基酸之间的相互作用决定；四级结构是指由多个蛋白质组成的聚合体，例如蛋白质复合物。
了解蛋白质的结构有助于我们理解蛋白质的功能和机制。
蛋白质结构预测是指通过计算模型和算法，预测未知蛋白质的结构。
由于实验方法尚未能够确定所有蛋白质的结构，因此蛋白质结构预测具有重要的研究意义。
在蛋白质结构预测中，可以采用多种方法，如基于机器学习的方法、蒙特卡罗模拟等。
其中，基于机器学习的方法是目前较为常用的方法之一。
通过将已知蛋白质的结构信息输入机器学习算法中，对未知蛋白质进行结构预测。
这种方法能够通过学习已有的蛋白质结构信息，从而预测未知蛋白质的结构。
蛋白质结构预测对于生物学研究和药物设计有着重要的应用价值。
蛋白质结构分析是在蛋白质的结构已知的情况下，对其结构进行深入研究和分析。
蛋白质结构分析可以从多个角度进行，如结构功能关系、动力学研究等。
其中，结构功能关系是蛋白质结构分析中的重要方面。
通过研究蛋白质的结构信息，可以理解蛋白质的功能和作用机制。
这对于生物学的研究和药物设计具有重要意义。
此外，蛋白质的动力学研究也是蛋白质结构分析中的重要内容之一。
蛋白质在生物体内不断发生构象变化，了解蛋白质的动力学行为对于理解其功能和机制具有重要意义。
蛋白质结构预测与分析在生物信息学中扮演着重要的角色。
通过蛋白质结构预测和分析，我们可以了解蛋白质的结构和功能，为生物学研究和药物设计提供重要的启示。
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实验名称：蛋白质结构与功能的生物信息学研究
实验目的：1.掌握运用BLAST工具对指定蛋白质的氨基酸序列同源性搜索的方法。
2.掌握用不同的工具分析蛋白质的氨基酸序列的基本性质
3掌握蛋白质的氨基酸序列进行三维结构的分析
4.熟悉对蛋白质的氨基酸序列所代表蛋白的修饰情况、所参与的
代谢途径、相互作用的蛋白，以及与疾病的相关性的分析。
实验方法和流程：
一、同源性搜索
同源性从分子水平讲则是指两个核酸分子的核苷酸序列或两个蛋白质分子的氨基酸序列间的相似程度。
BLAST工具能对生物不同蛋白质的氨基酸序列或不同的基因的DNA序列极性比对，并从相应数据库中找到相同或相似序列。
对指定的蛋白质的氨基酸序列进行同源性搜索步骤如下：
↓
登录网址/blast/
↓
输入序列后,运行blast工具
↓
序列比对的图形结果显示
序列比对的图形结果：用相似性区段（Hit）覆盖输入序列的范围判断两个序列
的相似性。
如果图形中包含低得分的颜色（主要是红色）
区段，表明两序列的并非完全匹配。
↓
匹配序列列表及得分
各序列得分
可选择不同的比对工具
备注: Clustal是一款用来对()的软件。
可以用来发现特征序列，进行蛋白分类，证明序列间的同源性，帮助预测新序列二级结构与三级结构，确定PCR引物，以及
在分子进化分析方面均有很大帮助。
Clustal包括Clustalx和Clustalw(前者是
图形化界面版本后者是命令界面)，是生物信息学常用的多序列比对工具。
该序列的比对结果有100条，按得分降序排列，其中最大得分2373，最小得分
分为1195.
↓
详细的比对序列的排列情况
第一个匹配
序列
第一个序列的匹配率为100%
Score表示打分矩阵计算出来的值，由搜索算法决定的，值越大说明匹配程度
越大。
Expect是输入序列被随机搜索出来的概率，该值越小越好。
Identities是相似程度，即匹配率，100%表示序列全部匹配。
Method:代表不同的打分矩阵方法，选择不同的打分矩阵会得到不同的打分结果。
显示结果按越后面匹配率越低。
二、分析蛋白质的氨基酸序列的基本性质
ProParam是计算氨基酸理化参数常用的工具，提供计算蛋白质的分子量、理论等电点、氨基酸组成、原子组成、消光系数（extinction coefficient）、半衰期、不稳定系数、脂肪系数和总平均疏水性（GRAVY）等。
↓
登录网址：/protparam并输入序列号
↓
↓
蛋白质的氨基酸组成、相对分子质量、等电点和原子组成。
结果1：该蛋白质序列的氨基酸数为1255个，相对分子质量为137910.5，等电点为5.58，由C、H、N、O、 S五种原子组成，共有19180个原子。
↓
消光系数、半衰期、不稳定系数、脂肪系数和总平均疏水性（GRAVY）
结果2：消光系数反映了蛋白在特定波长下吸收可见光或不可见光的能力，可用来测蛋白浓度。
由上图知，该序列在280nm的波长下，假设所有成对的半胱氨酸残基形成胱氨酸，则该序列的消光系数1.003；假设所有的半胱氨酸残基都减少了，改序列的消光系数为0.976。
半衰期为30小时(哺乳动物的网织红细胞,体外)；> 20小时(酵母、体内)，> 10小时(大肠杆菌、体内)。
该蛋白不稳定系数为56.13，提示该蛋白质不稳定。
脂肪系数是计算球状蛋白脂肪族氨基酸侧链所占相对体积，反映了蛋白质的热稳定性，为82.35. 蛋白质的疏水性预测可以根据GRAVY值来预测。
GRAVY值的范围在2 与-2之间，正值表明此蛋白为疏水性蛋白，负值表明为亲水蛋白。
该蛋白的GRAVY值为-0.247，因此预测该蛋白为亲水蛋白。
↓
利用ProtScale工具对蛋白质进行亲疏水性分析
↓
登录网址/protscale并输入序列号
↓
↓
GFAP亲疏水性分布图，横坐标为序列位置，纵坐标为氨基酸的标度值。
Hphob.kyte&Doolittle 标度（default)定义疏水性氨基酸较高的打分值（>0值表示疏水性,<0值表示亲水性。
从图可看出，标度值<0的区域比>0的较为密集，因此，结合上面的GRAVY值为-0.247，预测该蛋白为亲水蛋白。
↓
利用TMPred 工具对该蛋白进行跨膜区结构预测
登录网
址
/software/TMPRED_form.html ↓
最优拓扑结构：2种模型都预测有4个蛋白质跨膜区。
↓
用TMHMM预测是否存在跨膜区
登录网址http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/
↓
↓
结果
三、蛋白质三维结构分析
↓
登录网址/，输入相应的序
列号
↓
提示有2个蛋白质跨膜区。
其跨膜区比TMpred预测的结果少了2个。
少了序列前面2个位置的跨膜区。
↓
建模部分结果
↓
有A、B、C、D四条晶体结构的单链阵线。
四、蛋白质序列的修饰情况、所参与的代谢途径、相互作用的蛋白，
以及与疾病的相关性分析
↓
登录
/colipedia/index.php/ExPASy_proteomics_server
在ｄａｔａｂａｓｅ里面找到ｓｔｒｉｎｇ工具。
↓
↓
输入序列号
↓
结果：
由结果可知，该蛋白质序列相互作用的蛋白有10个。
所输入序列的代码为
相互作用的
蛋白网络图
所输入序列的代码
所输入序列的代码。
序列基本信息
ERBB2。
根据基本信息可知，
ERBB2是表皮生长因子受体（ EGFR)家族成员之一
是白血病病毒致癌基因同族体2。
蛋白酪氨酸激酶（ERBB2基因表达产物）是几个细胞表面受体复合物的一部分,但这需要一个coreceptor配体结合。
Neuregulin受体复杂的重要组成部分,尽管neuregulin不单独与之交互。
GP30是一个潜在的配体受体。
调节产物和周边稳定微管(MTs)。
总结：该蛋白质序列的比对结果有100条，按得分降序排列，其中最大得分2373，最小得分分为1195. 该蛋白质序列的氨基酸数为1255个，相对分子质量为137910.5，等电点为5.58，由C、H、N、O、 S五种原子组成，共有19180个原子。
该序列在280nm的波长下，假设所有成对的半胱氨酸残基形成胱氨酸，则该序列的消光系数1.003；假设所有的半胱氨酸残基都减少了，改序列的消光系数为0.976。
半衰期为30小时(哺乳动物的网织红细胞,体外)；> 20小时(酵母、体内)，> 10小时(大肠杆菌、体内)。
该蛋白不稳定系数为56.13，结果提示该蛋白质不稳定。
脂肪系数为82.35.该蛋白的GRAVY值为-0.247，通过亲疏水性分析得出该蛋白为亲水蛋白。
三级结构分析显示该利用TMPred工具对该蛋白进行跨膜区结构预测得到4个跨膜区，而用TMHMM预测则存在2个跨膜区。
该蛋白质序列由4条链构成，通过相互作用分析得，该蛋白质序列相互作用的蛋白有10个，是表皮生长因子受体（ EGFR)家族成员之一，参与细胞膜的表面受体的组成，与白血病的发生有关。
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