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蛋白质结构预测

十月 16, 2023

蛋白质结构预测(英語：Protein structure prediction)是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构。也就是说，从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级、三级、四级结构。结构预测与蛋白质设计（英语：Protein design）的反问题有着根本的不同。蛋白质结构预测是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一；它在医学上（例如，在药物设计）和在生物技术上（例如，新的酶的设计）都是非常重要的。每隔两年，当前蛋白质结构预测技术的性能在蛋白质结构预测技术的关键测试（CASP）实验中被评测。蛋白质结构预测的网络服务器连续的评测是由社区项目CAMEO3D（英语：CAMEO3D）执行。

氨基酸组成可以被分析来预测二级，三级和四级蛋白质结构。

蛋白质结构和术语 编辑

蛋白质是由氨基酸链通过肽键连接在一起。与α碳原子相连的C-N键和C-C键相对旋转，产生了蛋白质主链的多种构象，也正是这些构象变化造成了蛋白质三维结构上的差异。每一个氨基酸的主链都是极性的，即 碳氧双键上的碳原子带正电性、氧原子带负电性(δ+ C=O δ-)，氧原子可以作为氢键受体；氮氢单键有(δ- N-H δ+)，氮原子可以作为氢键供体。这些基团在蛋白质结构中便可以相互作用。根据侧链结构的不同可以分为20种常见氨基酸，各自在蛋白质中扮演着重要的角色。甘氨酸(Glycine)的角色往往很特殊，因为它的侧链是最小的，只有一个氢原子，没有侧链的空间位阻就增加了主链的局部灵活性。半胱氨酸(Cysteine)可以与另一个半胱氨酸发生交联反应形成二硫键，使蛋白质整体更加稳定。

蛋白质结构的形成以二级结构元素(Secondary Structure Elements, SSE)为基础，二级结构中有α螺旋和β折叠，它们共同构成了蛋白质链的三级结构。在这些常见的二级结构中，相邻的氨基酸之间形成氢键，主链也有类似的Φ(或者φ,Phi)和Ψ(Psi)角。

 
ψ and Ψ 角的定义

这些结构的形成使每个氨基酸主链的极性得到了中和和稳定。在疏水环境里，二级结构常常紧密地堆叠形成蛋白质核心。每个氨基酸侧链的体积的限制，加之与邻近侧链可能产生的相互作用的限制，我们需要运用分子模拟与结构叠合的手段来预测蛋白质的细微结构[1]。

α螺旋 编辑

主条目：Α螺旋
 
一個α-螺旋帶氫鍵（黃色點）

α螺旋是在蛋白质二级结构中最丰富的类型。α螺旋的平均每个螺旋周期包含3.6个氨基酸，形成一个氢键，在每4个残基中；平均长度为10个氨基酸（3个螺旋）或10埃（Å），但变化范围5到40（Å）（1.5个至11个螺旋）。沿螺旋排列的氢键也构成了带部分电荷的偶极矩，氮端带部分正电。因为氮端有自由的氨基，可以与带负电的基团，比如磷酸基团，进行反应。α螺旋常位于蛋白质核心区靠近表面的位置，有利于于水环境发生作用。面向蛋白内部的螺旋倾向于采用更多的疏水氨基酸，面向外部的多为亲水氨基酸。因此，螺旋链上每四个氨基酸中位置处于的第三位的多为疏水，这也很特征很容易被识别出。比如对亮氨酸拉链模体(Leucine zipper motif)有高度预测性的重复特征是两个相邻的螺旋相对的面上均有亮氨酸的存在。螺旋轮图可以显示出这种重复性的特征。其它的藏在蛋白质核心区或者细胞膜内的α螺旋会更经常分布疏水氨基酸，这样的结构也更能被预测。 暴露在螺旋表面的氨基酸中疏水氨基酸所占的比例会更小。所以说氨基酸的类别组成可以用来预测α螺旋区域。那些有更多丙氨酸(Alanine,A)、谷氨酸(Glutamic acid,E)、亮氨酸(Leucine,L)、蛋氨酸(methionine,M)，更少脯氨酸(Proline,P)、甘氨酸(Glycine,G)、酪氨酸(Tyrosine,Y)、丝氨酸 (Serine,S)的氨基酸容易形成α螺旋。脯氨酸通常破坏或者使α螺旋更不稳定，但是在更长可以存在因为它在α螺旋中形成一个弯折。

β折叠 编辑

主条目：Β折叠

环肽链 编辑

卷曲 编辑

一个二级结构的区域不是一个α螺旋，一个β折叠，或可识别的转动，通常被称为一个卷曲（Coils）[1]。

蛋白质分类 编辑

蛋白质结构和序列分类术语 编辑

参考文献 编辑

  1. ^ 1.0 1.1 Mount DM. Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis 2. Cold Spring Harbor Laboratory Press. 2004. ISBN 0-87969-712-1. 

延伸閲讀 编辑

  • Majorek K, Kozlowski L, Jakalski M, Bujnicki JM. Chapter 2: First Steps of Protein Structure Prediction (PDF). Bujnicki J (编). Prediction of Protein Structures, Functions, and Interactions. John Wiley & Sons, Ltd. December 18, 2008: 39–62. ISBN 9780470517673. doi:10.1002/9780470741894.ch2. [失效連結]
  • Baker D, Sali A. Protein structure prediction and structural genomics. Science. October 2001, 294 (5540): 93–6. Bibcode:2001Sci...294...93B. PMID 11588250. doi:10.1126/science.1065659. 
  • Kelley LA, Sternberg MJ. Protein structure prediction on the Web: a case study using the Phyre server (PDF). Nature Protocols. 2009, 4 (3): 363–71 [2020-03-05]. PMID 19247286. doi:10.1038/nprot.2009.2. hdl:10044/1/18157. （原始内容 (PDF)于2017-09-22）. 
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参阅 编辑

  • 蛋白质设计（英语：Protein design）
  • 蛋白质功能预测（英语：Protein function prediction）
  • Rosetta@home

外部链接 编辑

  • （英文）CASP experiments home page （页面存档备份，存于互联网档案馆）
  • （英文）ExPASy 蛋白质组学工具 （页面存档备份，存于互联网档案馆） — 预测工具和服务器的列表

十月 16, 2023
蛋白质结构预测, 英語, protein, structure, prediction, 是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构, 也就是说, 从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级, 三级, 四级结构, 结构预测与蛋白质设计, 英语, protein, design, 的反问题有着根本的不同, 是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一, 它在医学上, 例如, 在药物设计, 和在生物技术上, 例如, 新的酶的设计, 都是非常重要的, 每隔两年, 当前技术的性能在技术的关键测试, casp, 实验中被评测,. 蛋白质结构预测 英語 Protein structure prediction 是指从蛋白质的氨基酸序列中预测蛋白质的三维结构 也就是说 从蛋白质的一级结构预测它的折叠和二级 三级 四级结构 结构预测与蛋白质设计 英语 Protein design 的反问题有着根本的不同 蛋白质结构预测是生物信息学与理论化学所追求的最重要目标之一 它在医学上 例如 在药物设计 和在生物技术上 例如 新的酶的设计 都是非常重要的 每隔两年 当前蛋白质结构预测技术的性能在蛋白质结构预测技术的关键测试 CASP 实验中被评测 蛋白质结构预测的网络服务器连续的评测是由社区项目CAMEO3D 英语 CAMEO3D 执行 氨基酸组成可以被分析来预测二级 三级和四级蛋白质结构 目录 1 蛋白质结构和术语 1 1 a螺旋 1 2 b折叠 1 3 环肽链 1 4 卷曲 2 蛋白质分类 2 1 蛋白质结构和序列分类术语 3 参考文献 4 延伸閲讀 5 参阅 6 外部链接蛋白质结构和术语 编辑蛋白质是由氨基酸链通过肽键连接在一起 与a碳原子相连的C N键和C C键相对旋转 产生了蛋白质主链的多种构象 也正是这些构象变化造成了蛋白质三维结构上的差异 每一个氨基酸的主链都是极性的 即 碳氧双键上的碳原子带正电性 氧原子带负电性 d C O d 氧原子可以作为氢键受体 氮氢单键有 d N H d 氮原子可以作为氢键供体 这些基团在蛋白质结构中便可以相互作用 根据侧链结构的不同可以分为20种常见氨基酸 各自在蛋白质中扮演着重要的角色 甘氨酸 Glycine 的角色往往很特殊 因为它的侧链是最小的 只有一个氢原子 没有侧链的空间位阻就增加了主链的局部灵活性 半胱氨酸 Cysteine 可以与另一个半胱氨酸发生交联反应形成二硫键 使蛋白质整体更加稳定 蛋白质结构的形成以二级结构元素 Secondary Structure Elements SSE 为基础 二级结构中有a螺旋和b折叠 它们共同构成了蛋白质链的三级结构 在这些常见的二级结构中 相邻的氨基酸之间形成氢键 主链也有类似的F 或者f Phi 和PS Psi 角 nbsp ps and PS 角的定义这些结构的形成使每个氨基酸主链的极性得到了中和和稳定 在疏水环境里 二级结构常常紧密地堆叠形成蛋白质核心 每个氨基酸侧链的体积的限制 加之与邻近侧链可能产生的相互作用的限制 我们需要运用分子模拟与结构叠合的手段来预测蛋白质的细微结构 1 a螺旋 编辑 主条目 A螺旋 nbsp 一個a 螺旋帶氫鍵 黃色點 a螺旋是在蛋白质二级结构中最丰富的类型 a螺旋的平均每个螺旋周期包含3 6个氨基酸 形成一个氢键 在每4个残基中 平均长度为10个氨基酸 3个螺旋 或10埃 A 但变化范围5到40 A 1 5个至11个螺旋 沿螺旋排列的氢键也构成了带部分电荷的偶极矩 氮端带部分正电 因为氮端有自由的氨基 可以与带负电的基团 比如磷酸基团 进行反应 a螺旋常位于蛋白质核心区靠近表面的位置 有利于于水环境发生作用 面向蛋白内部的螺旋倾向于采用更多的疏水氨基酸 面向外部的多为亲水氨基酸 因此 螺旋链上每四个氨基酸中位置处于的第三位的多为疏水 这也很特征很容易被识别出 比如对亮氨酸拉链模体 Leucine zipper motif 有高度预测性的重复特征是两个相邻的螺旋相对的面上均有亮氨酸的存在 螺旋轮图可以显示出这种重复性的特征 其它的藏在蛋白质核心区或者细胞膜内的a螺旋会更经常分布疏水氨基酸 这样的结构也更能被预测 暴露在螺旋表面的氨基酸中疏水氨基酸所占的比例会更小 所以说氨基酸的类别组成可以用来预测a螺旋区域 那些有更多丙氨酸 Alanine A 谷氨酸 Glutamic acid E 亮氨酸 Leucine L 蛋氨酸 methionine M 更少脯氨酸 Proline P 甘氨酸 Glycine G 酪氨酸 Tyrosine Y 丝氨酸 Serine S 的氨基酸容易形成a螺旋 脯氨酸通常破坏或者使a螺旋更不稳定 但是在更长可以存在因为它在a螺旋中形成一个弯折 b折叠 编辑 主条目 B折叠 环肽链 编辑 卷曲 编辑 一个二级结构的区域不是一个a螺旋 一个b折叠 或可识别的转动 通常被称为一个卷曲 Coils 1 蛋白质分类 编辑蛋白质结构和序列分类术语 编辑参考文献 编辑 1 0 1 1 Mount DM Bioinformatics Sequence and Genome Analysis 2 Cold Spring Harbor Laboratory Press 2004 ISBN 0 87969 712 1 延伸閲讀 编辑Majorek K Kozlowski L Jakalski M Bujnicki JM Chapter 2 First Steps of Protein Structure Prediction PDF Bujnicki J 编 Prediction of Protein Structures Functions and Interactions John Wiley amp Sons Ltd December 18 2008 39 62 ISBN 9780470517673 doi 10 1002 9780470741894 ch2 失效連結 Baker D Sali A Protein structure prediction and structural genomics Science October 2001 294 5540 93 6 Bibcode 2001Sci 294 93B PMID 11588250 doi 10 1126 science 1065659 Kelley LA Sternberg MJ Protein structure prediction on the Web a case study using the Phyre server PDF Nature Protocols 2009 4 3 363 71 2020 03 05 PMID 19247286 doi 10 1038 nprot 2009 2 hdl 10044 1 18157 原始内容存档 PDF 于2017 09 22 Kryshtafovych A Fidelis K Protein structure prediction and model quality assessment Drug Discovery Today April 2009 14 7 8 386 93 PMC 2808711 nbsp PMID 19100336 doi 10 1016 j drudis 2008 11 010 Qu X Swanson R Day R Tsai J A guide to template based structure prediction Current Protein amp Peptide Science June 2009 10 3 270 85 PMID 19519455 doi 10 2174 138920309788452182 Daga PR Patel RY Doerksen RJ Template based protein modeling recent methodological advances Current Topics in Medicinal Chemistry 2010 10 1 84 94 PMC 5943704 nbsp PMID 19929829 doi 10 2174 156802610790232314 Fiser A Template based protein structure modeling Methods in Molecular Biology 673 2010 73 94 ISBN 978 1 60761 841 6 PMC 4108304 nbsp PMID 20835794 doi 10 1007 978 1 60761 842 3 6 journal 被忽略 帮助 Cozzetto D Tramontano A Advances and pitfalls in protein structure prediction Current Protein amp Peptide Science December 2008 9 6 567 77 PMID 19075747 doi 10 2174 138920308786733958 Nayeem A Sitkoff D Krystek S A comparative study of available software for high accuracy homology modeling from sequence alignments to structural models Protein Science April 2006 15 4 808 24 PMC 2242473 nbsp PMID 16600967 doi 10 1110 ps 051892906 参阅 编辑 nbsp 分子生物学主题 nbsp 生物学主题 蛋白质设计 英语 Protein design 蛋白质功能预测 英语 Protein function prediction Rosetta home外部链接 编辑 英文 CASP experiments home page 页面存档备份 存于互联网档案馆 英文 ExPASy 蛋白质组学工具 页面存档备份 存于互联网档案馆 预测工具和服务器的列表 取自 https zh wikipedia org w index php title 蛋白质结构预测 amp oldid 75357610, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，

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