蛋白质结构预测 孙啸
蛋白质结构预测中的计算方法
蛋白质结构预测中的计算方法随着科学技术的不断发展，生物科技领域中的研究也在不断深入和扩展。
在生物大分子中，蛋白质是一个十分重要的组成成分，对于人类的生命健康和其他生物体的生存发展都起着至关重要的作用。
蛋白质的结构和功能研究对于疾病的治疗和预防，以及药物开发等方面都有着不可替代的重要意义。
对于蛋白质结构的预测，计算方法在其中起着非常重要的作用。
一，蛋白质的结构蛋白质是一种具有高度复杂性的有机分子，其结构被分为四个层次：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由一条长链组成，链上的每个氨基酸按照一定序列排列。
蛋白质链上的每个氨基酸都含有羧基和氨基，这两个官能团能够参与多种化学反应。
氨基酸序列不同，蛋白质的生物学特性和功能也不同。
二级结构是指在蛋白质链中的一段区域，由于氢键、疏水效应、静电性和磁场等因素的影响，使这一部分发生了螺旋、β折叠、回旋等形成稳定性的构型。
三级结构是指在二级结构的基础上，进一步通过氫键、疏水性质以及磁场、静电性质等等因素的影响而形成的复杂的蛋白质空间结构。
四级结构是指对于一些具有较高分子量的蛋白质而言，多个蛋白质互相作用而形成的一种多肽链。
二，蛋白质结构预测的方法在人工实验的情况下，蛋白质结构测定是一项十分繁琐和费时的工作。
基于此场景，计算方法在该领域中逐渐发展起来。
蛋白质结构预测的方法主要可以分为两种，一种是基于实验数据和已知蛋白质的结构的预测方法，另一种是基于模拟和计算的方法。
1. 基于实验数据和已知蛋白质结构的预测方法这种方法的基本思想是，依据已知的实验数据及该蛋白质同源物种的蛋白质结构，在进行计算的前提下，去预测目标蛋白质的结构。
这种方法基于许多实验手段，包括X射线晶体学、核磁共振、激光光散射等等，能够提供丰富的数据。
2. 基于模拟和计算的方法基于模拟和计算的结构预测方法旨在针对已知目标蛋白质的氨基酸序列的信息，通过计算和模拟在这个结构空间中最稳定的结构，以达到蛋白质结构预测的目的。
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延伸
成核区
延伸
（i）α螺旋规则
沿蛋白质序列寻找α螺旋核
螺旋核
延伸
相邻的6个残基中如果有至少4个残基倾向于形成α螺
旋，则认为是螺旋核。
从螺旋核向两端延伸
延伸
直至四肽片段的α螺旋倾向性因子的平均值{P}<1.0
为止。
将螺旋两端各去掉3个残基
剩余部分若长于6个残基，而且{P} >1.03，则预测
如免疫球蛋白
例：肽链Ala(A)-Glu(E)-Leu(L)-Met(M) 倾向于形成螺旋
肽链Pro(P)-Gly(G)-Tyr(Y)-Ser(S)则不会形成螺旋
每种氨基酸出现在各种二级结构中倾向或者频
率是不同的
例如：Glu主要出现在螺旋中
Asp和Gly主要分布在转角中
Pro也常出现在转角中，但是绝不会出现在螺旋
多个程序同时预测，综合评判一致结果
序列比对与二级结构预测
双重预测
首先预测蛋白质的结构类型
然后再预测二级结构
残基间隔模式，就可以预测α螺旋和β折叠。
点模式方法：
• 将20种氨基酸残基分为亲水、疏水以及两性残
基三类
• 用八残基片段表征亲疏水间隔模式
• 以一个二进制位代表一个残基，疏水为1，亲
水为0，共八位。
这样，八残基片段的亲疏水模式可用0255的
数值来表示
• α螺旋的特征模式对应的值为：
9，12，13，17，……，201，205，217，219，237。
4-1 引言
生物信息学的一个基本观点是：分子的结构决定分子的性质和分子的
生物信息基础 第7章蛋白质结构分析与预测
模式识别与智能系统实验室
3
回顾:两种信息载体
• D N A 分子 • 蛋白质分子
生 物 信 息 基 础 - Basics in Bioinformatics 模式识别与智能系统实验室
4
蛋白质的构成
• 蛋白质是由氨基酸用肽键相连接起来的线性聚合 物
–蛋白质是平均长度为200个左右的氨基酸 –大的蛋白质可以达到上千个氨基酸
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蛋白质二级结构的预测问题
举例:
氨基酸序列： QLMGERIRARRKKLK
2级结构： CTHHHHHHHHHHHHT
–H 代表 螺旋, –T 代表转角， –C 代表无规卷曲
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二级结构预测
• 基本依据：
–每一段相邻氨基酸残基具有形成一定二级结构的倾 向
• 问题的本质是模式分类问题
–蛋白质二级结构的构成具有比较强的统计规律
–所有蛋白质中约85%的氨基酸残基处于三种基本二 级 结构状态之一
• 螺旋、 折叠和 t转角
• 二级结构预测的目标：
–判断每一段中心的残基是否处于二级结构的三态之
一
• 三态： 螺旋、 折叠、t转角(或其它状态)
deepmindcomblogarticlealphafoldusingaiforscientificdiscovery生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室蛋白质分子生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室蛋白质是平均长度为200个左右的氨基酸大的蛋白质可以达到上千个氨基酸生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室蛋白质决定的细胞的形状与结构细胞中蛋白质的重量占细胞干重的一半以上蛋白质是分子识别及催化作用的主要主体执行生物体内各种重要工作生物反应的催化营养物质的运输生长和分化的控制生物信号的识别与传递序列决定结构结构决定功能生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室构成蛋白质的氨基酸序列的长度不同排列不同和空间结构不同一级结构蛋白质中相邻的氨基酸通过肽键形成一条伸展的链二级结构肽链上的氨基酸残基形成局部的二级结构比如螺旋是氨基酸的单链螺旋而片层则由序列片段织形成平面片状结构空间结构各种二级结构组合形成完整的折叠结构生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室引言蛋白质蛋白质三维空间结构预测生物信息基础bioinformatics模式识别与智能系统实验室bioinformatics模式识别与智能系统实验室基因是生命的蓝图
蛋白质二级结构的预测和设计研究
蛋白质二级结构的预测和设计研究蛋白质是生命体中最重要的分子之一，它们具有多种功能，从储存和传递信息到酶催化、运输和分子识别。
这些功能基于蛋白质的结构，即其氨基酸序列对应的三维空间结构。
因此，预测和设计蛋白质的结构对于理解其功能和开发新的蛋白质药物具有重要意义。
在蛋白质结构的预测和设计方面，蛋白质二级结构是一个重要的主题，其涉及到蛋白质的局部结构和稳定性。
蛋白质的二级结构指的是称为α螺旋和β折叠的特定空间构象。
α螺旋由于氢键的形成而稳定，而β折叠则由氢键和非共价相互作用稳定。
二级结构的形成不仅取决于氨基酸序列，还取决于水环境、温度和其他物理化学条件。
因此，预测和设计蛋白质二级结构需要对这些因素有一定的了解。
当前，已经开发出了许多方法来预测和设计蛋白质二级结构。
其中一种常用的方法是基于蛋白质的氨基酸序列进行预测。
这种方法依赖于已知二级结构的蛋白质序列数据集，通过机器学习算法来推断未知蛋白质序列的二级结构。
随着大量蛋白质序列和二级结构的数据不断积累，基于序列的二级结构预测的准确性也随之提高。
另一种较新的方法是直接设计蛋白质的二级结构。
这种方法称为蛋白质设计，其核心是通过计算机辅助设计使氨基酸序列形成特定的结构。
在这种方法中，设计目标可以是粗略的二级结构，例如设计一个特定长度和稳定的α螺旋或β折叠，也可以是更复杂的结构，例如蛋白质超分子复合物或酶催化位点。
蛋白质设计技术的应用远远超出了科学研究领域，它还具有生物医学和工业应用前景。
无论是基于序列的预测还是通过设计来实现二级结构，都需要一种有效的评估方法来确定预测或设计的准确性。
对于二级结构，可以使用X射线晶体学、核磁共振和电子显微镜等技术进行实验验证。
此外，可以使用蛋白质结构预测评估工具，例如RAMPAGE，验证预测或设计的二级结构的氢键网络和非氢键相互作用是否与现有的二级结构相符。
总之，蛋白质二级结构的预测和设计是生物学、化学和工程学的交叉领域，其意义深远。
蛋白质结构预测算法研究进展
蛋白质结构预测算法研究进展蛋白质是生物体内最重要的生物大分子之一，对于生命的正常运行起着至关重要的作用。
蛋白质的功能与其三维结构密切相关，因此对蛋白质结构的准确预测对于理解蛋白质功能、药物设计以及疾病治疗等领域具有重要意义。
在过去几十年里，科学家们致力于发展各种蛋白质结构预测算法，取得了长足的进展。
蛋白质的结构通常由其氨基酸序列决定，但是现有的实验方法并不能直接测定蛋白质的空间结构。
于是，通过计算机模拟和算法来预测蛋白质的三维结构成为一种重要的手段。
目前主要的蛋白质结构预测方法可以分为基于序列比对、基于物理模型以及基于机器学习的方法。
第一类蛋白质结构预测算法是基于序列比对的方法。
这些方法通过比较待预测蛋白质的氨基酸序列与已知结构蛋白质序列的相似性来预测其结构。
这种方法的基本思想是，如果两个蛋白质具有相似的序列，那么它们的结构也可能是相似的。
这类方法的优点是速度快，但是其准确性依赖于已知结构的蛋白质数据库的质量和覆盖率。
第二类蛋白质结构预测算法是基于物理模型的方法。
这些方法试图通过计算物理力学和化学原理，模拟蛋白质的折叠过程，从而预测其最终的三维结构。
例如，常见的方法有分子力学模拟、分子动力学模拟以及蒙特卡罗模拟等。
这种方法的优点是能够考虑蛋白质的具体物理化学特性，但是由于计算复杂度较高，常常需要使用大量计算资源和时间。
第三类蛋白质结构预测算法是基于机器学习的方法。
这些方法利用大量已知结构的蛋白质数据集，通过训练模型来预测未知蛋白质的结构。
常见的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这类方法的优点在于可以从海量的数据中学习到模式和规律，进而预测蛋白质的结构。
由于机器学习算法的快速发展，该方法在蛋白质结构预测中逐渐发挥了重要作用。
除了以上提到的方法，还有一些新兴的蛋白质结构预测算法在不断涌现。
例如，一种基于深度学习的方法——卷积神经网络（CNN），利用其强大的图像处理能力，可以处理蛋白质胺基酸序列的二维图像表示，从而得到更准确的蛋白质结构预测结果。