蛋白质结构预测第一页，共四十页。蛋白质三级结构预测的方法123第二页，共四十页。方法比较第三页，共四十页。同源建模〔比较建模〕根底-相似的序列结构相近-PDB结构数据库的快速增长-结构基因组学的启动-发散进化特点-相对精确可靠第四页，共四十页。•假设待预测三维结构的目标蛋白质为U〔Unknown〕，利用同源模型化方法建立结构模型的过程包括下述6个步骤：•〔1〕搜索结构模型的模板(T)•〔2〕序列比对•〔3〕建立骨架•〔4〕构建目标蛋白质的侧链•〔5〕构建目标蛋白质的环区•〔6〕优化模型UT第五页，共四十页。预测结果准确率：对于具有60%等同的序列，用上述方法所建立的三维模型非常准确。假设序列的等同局部超过60%，那么预测结果将接近于实验得到的测试结果。一般如果序列的等同局部大于30%，那么可以期望得到比较好的预测结果。第六页，共四十页。同源建模数据库搜索选择模板依据模板构建骨架模型环状、侧链的构建，优化结构合理性评估结构模型YESNO第七页，共四十页。分子式：pGlu-His-Trp-Ser-Tyr-Gly-Leu-Arg-Pro-Gly-NH同源模建确定一对柔性分子相应功能团可能的空间取向模板加模板第八页，共四十页。3.同源建模法的局限性传统的比较建模是通过PSI-BLAST找到能看出结构的相关蛋白。最近如进行profile－profile比较和有效利用结构信息的更加复杂的方法已不仅显著增加了比对的质量而且远程同源(remotehomologue)检测的能力。因此，比较建模和折叠识别在基于模板的建模方法中的区别现已十分模糊。开发新的比较建模和折叠识别的算法导致网上各种预测方法的出现，这包括结构预测meta-效劳器。第九页，共四十页。蛋白质三维结构预测效劳通过因特网对公众免费开放(同源建模)：瑞士生物信息研究所SWISS-MODEL丹麦技术大学生物序列分析中心CPHmodels比利时拿摩大学ESyPred3D英国癌症研究中心3DJigsaw4.常用建模效劳器和软件简介AccelrysDiscoveryStudio软件InsightIIFAMS第十页，共四十页。同源蛋白质结构预测的方法1〕片段组装法：SWISS-MODEL2〕距离几何法：MODELLERSWISS-MODEL:://swissmodel.expasy.org//SWISS-MODEL.html第十一页，共四十页。SWISS-MODEL:://swissmodel.expasy.org//SWISS-MODEL.html第十二页，共四十页。提交查询序列第十三页，共四十页。14模板序列与查询序列的装载结构的精细比对分子骨架的形成侧链形成和优化参加氢原子、优化回环能量最小化、结构封装SWISS-MODEL的工作过程：第十四页，共四十页。15最后的预测结果第十五页，共四十页。蛋白质具有很少的折叠类型〔<1000〕根本步骤将目标蛋白质序列与能看出的折叠进行比对将目标序列“安装〞到选择的模板结构上对模型进行优化、调整检验模型的合理性关键方法序列-结构比对穿针引线法第十六页，共四十页。穿针引线方法〔折叠识别方法〕有很多蛋白质具有相似的空间结构，但它们的序列等同局部小于25%，即远程同源。对于这类蛋白质，很难通过序列比对找出它们之间的关系，必须设计新的分析方法。第十七页，共四十页。•对于一个未知结构的蛋白质〔U〕，•如果找到一个能看出结构的远程同源蛋白质〔T〕，•那么可以根据T的结构模板通过远程同源模型化方法建立U的三维结构模型。UT〔远程同源〕第十八页，共四十页。一个远程同源模型化方法要解决三个问题：〔1〕检测远程同源蛋白质〔T〕；〔2〕U和T的序列必须被正确地比照排列；〔3〕修改一般的同源模型化过程，以应用于相似度非常低的情况，即处理更多的环区，建立合理的三维结构模型。如何解决第一个和第二个问题？根本思想是建立一个从U到能看出结构T的线索，并通过一些基于环境或基于知识的势，评价序列与结构的适应性。至于最后建立三维结构模型那么是非常困难的序列→结构比对第十九页，共四十页。•线索化的主要思想：•利用氨基酸的结构倾向〔如形成二级结构的倾向、疏水性、极性等〕，评价一个序列所对应的结构是否能够适配到一个给定的结构环境中。第二十页，共四十页。•建立序列到结构的线索的过程称为线索化，线索技术又称折叠识别技术。•线索化或者折叠识别的目标是为目标蛋白质U寻找适宜的蛋白质模板，这些模板蛋白质与U没有显著的...
