mRNA环结构对蛋白质折叠速率的影响

前期的相关研究发现mRNA二级结构中存在对蛋白质折叠速率的重要影响因素.而mRNA二级结构中普遍存在着各种复杂的环结构,这些环结构是否对蛋白质折叠速率也有重要的影响呢?不同的环结构对蛋白质折叠速率的影响是否相同呢?基于此想法,建立了一个包含mRNA内部环、发夹环、膨胀环和多分支环等环结构信息和相应蛋白质折叠速率的数据库.对于数据库中的每一个蛋白质,计算了mRNA二级结构中各种环结构碱基含量、配对碱基含量及单链碱基含量等参量,分析了各参量与相应蛋白质折叠速率的相关性.结果显示,各种环结构碱基含量与蛋白质折叠速率均呈极显著或显著正相关.说明mRNA环结构对蛋白质折叠速率有重要的影响.进一步,把蛋白质按照不同折叠类型或不同二级结构类型分组后,对每一组蛋白质重复上述的分析工作.结果表明,对不同类蛋白质,mRNA的各种环结构对其相应蛋白质折叠速率的影响存在着显著差异.上述研究将为进一步开展有关mRNA和蛋白质折叠速率的研究奠定理论基础.     

A型流感病毒同义密码子的使用偏性对RNA二级结构的影响

以A型流感病毒为研究样本,分析了同义密码子使用偏性对RNA二级结构的影响,为进一步研究同义密码子存在的意义及A型流感病毒RNA特征提供一些理论依据。收集整理了NCBI中收录的全部A型流感病毒的核酸序列信息,计算了每一条核酸序列的RNA二级结构,计算出RNA环结构含量和茎结构含量及折叠自由能。在此基础上,计算了RNA二级结构的柔性。同时,计算了每一条核酸序列的相对同义密码子使用值。由此,建立了A型流感病毒RNA二级结构数据库。分析每条核酸序列的相对同义密码子使用值与RNA的环结构、茎结构及柔性之间的关系。分析结果表明,50%的氨基酸的相对同义密码子使用值与RNA茎结构含量和环结构含量显著相关;60%的氨基酸的相对同义密码子使用值与单位平均折叠自由能显著相关;50%的氨基酸的相对同义密码子使用值与RNA柔性显著相关。进一步分析发现,与茎结构含量和环结构含量都显著相关的密码子,它们的相对同义密码子使用值与两种结构含量的相关性截然相反,而且发现,在所选的参量中,RNA柔性与相对同义密码子使用值显示出更好的相关性。结果证实,对于A型流感病毒,同义密码子的使用偏性对RNA二级结构存在很大的影响。     

枯草芽孢杆菌同义密码子使用偏性对蛋白质折叠速率的影响

目前,有关同义密码子使用偏性对蛋白质折叠的影响研究中,样本蛋白均来源于不同的物种。考虑到同义密码子使用偏性的物种差异性,选取枯草杆菌的核蛋白为研究对象。首先,将每条核蛋白按二级结构截取为α螺旋片段、β折叠片段和无规卷曲（α-β混合）片段,并计算其蛋白质折叠速率。然后,整理每个片段相应的核酸序列信息,计算其同义密码子使用度。在此基础上,分析枯草芽孢杆菌核蛋白的同义密码子使用偏性与蛋白质折叠速率的相关性。发现对于不同二级结构的肽链片段,都有部分密码子的使用偏性与其对应的肽链折叠速率显著相关。进一步分析发现,与肽链片段折叠速率显著相关的密码子绝大部分为枯草杆菌全序列或核蛋白序列的每一组同义密码子中使用度最高的密码子。结果表明,在蛋白质的折叠过程中,枯草芽孢杆菌的同义密码子使用偏性起着重要作用。     

基于序列疏水值震荡的折叠速率预测

蛋白质折叠速率的正确预测对理解蛋白质的折叠机理非常重要。本文从伪氨基酸组成的方法出发,提出利用序列疏水值震荡的方法来提取蛋白质氨基酸的序列顺序信息,建立线性回归模型进行折叠速率预测。该方法不需要蛋白质的任何二级结构、三级结构信息或结构类信息,可直接从序列对蛋白质折叠速率进行预测。对含有62个蛋白质的数据集,经过Jack．knife交互检验验证,相关系数达到0．804,表示折叠速率预测值与实验值有很好的相关性,说明了氨基酸序列信息对蛋白质折叠速率影响重要。同其他方法相比,本文的方法具有计算简单,输入参数少等特点。     

H5N2亚型禽流感病毒血凝素裂解位点碱性氨基酸对应mRNA核苷酸的二级结构分析

以H5N2亚型禽流感病毒毒株血凝素蛋白裂解位点碱性氨基酸为研究对象,对其密码子偏好性和对应mRNA序列的折叠二级结构特点进行研究和分析。旨在探讨裂解位点氨基酸对应mRNA核苷酸片段的二级结构与病毒致病力的关系,希望能对禽流感病毒的研究提供一些基础性信息。将mRNA样本按照序列等步长递增的方法,用RNAstructure 4．1程序预测这些样本的动态延伸折叠二级结构。序列和结构的分析结果：裂解位点的碱性氨基酸对富含腺嘌呤的密码子有强烈偏好;与碱性氨基酸对应的mRNA片段上的核苷酸主要位于折叠二级结构的单链环区,少数位于配对螺旋区。结果表明：裂解位点氨基酸对应的mRNA核苷酸形成发夹端环的大小与其碱性氨基酸的多少具有正相关性。     

蛋白质折叠速率与其氨基酸序列极性的关系

以大肠杆菌60个蛋白酶以及几种常见病毒（SARS病毒、艾滋病病毒、丙型肝炎病毒及乙型肝炎病毒）各蛋白质序列中的所有α-螺旋和β-折叠片段为研究对象,计算了各片段的折叠速率和平均极性,分别在各物种的α-螺旋和β-折叠两类二级结构片段中分析了二者的相关性。得到结论：不论是大肠杆菌中的蛋白酶还是病毒蛋白,其中的两类氨基酸片段的平均极性与折叠速率都是极显著相关的：对于所有的α片段,二者呈线性正相关,而对于所有的β片段,二者成线性负相关。结果证实了在蛋白质折叠中,氨基酸的极性起着重要的作用。     

七种不同抗冷性植物甘油-3-磷酸转酰酶mRNA二级结构研究

对南瓜、豌豆、黄瓜、拟南芥菜、红花、菠菜、黑子南瓜等7种不同抗冷性植物甘油－3－磷酸酰基转移酶的mRNA序列作了三核苷酸碱基模式分析,并用Zuker方法对其mRNA序列的翻译区进行了二级结构分析,统计出发夹、内环、膨胀环、三分支环、四分支环等二级结构的基本结构单元数,通过对编码脯氨酸的密码子在mRNA二级结构中的分布位置的研究,发现这些密码子主要是分布在茎的末端、环的根部、膨胀环或分支环上,占到了序列中所有编码脯氨酸的密码子总数的69％到97％的比例,这与我们在研究其他物种的mRNA二级结构时的发现是一致的。     

蛋白质序列的混合特征值对折叠速率的影响

鉴于蛋白质折叠速率预测对研究其蛋白质功能的重要性,许多的科研工作者都开始对影响蛋白质折叠速率的因素进行研究。各种预测参数和方法被提出。利用蛋白质编码序列的不同特征参数,不同的二级结构及不同的折叠类的蛋白质对折叠速率的不同影响,我们选取蛋白质编码序列的新的特征值,即选取蛋白质序列的LZ复杂度,等电点等特征值。然后把这些特征值与20种氨基酸的属性αc、Cα、K0、Pβ、Ra、ΔASA、PI、ΔGhD、Nm、LZ、Mu、El融合,建立多元线性回归模型,并利用回归模型计算了13个全α类蛋白质、18个全β类蛋白质、13个混合类蛋白质和39个未分类蛋白质的ln（kf）与预测值之间的相关系数分别达到0.89、0.93、0.98、0.86。在Jack-knife方法的验证下发现在不同的结构中混合特征值与相应折叠速率有很好的相关性。结果表明,在蛋白质折叠过程中,蛋白质序列的LZ复杂度、等电点等特征值可能影响蛋白质的折叠速率及其结构。     

真核生物mRNA二级结构与内含子剪接

对68个外显子-内含子-外显子序列片段以及相应的外显子-外显子序列片段的二级结构进行分析后发现,内含子5′端和3′端的碱基G(剪接位点)中大约90％位于二级结构的环区或是茎区的端部并靠近环,而且位于环区的G也多靠近环的基部;92％的外显子拼接位点也有类似性质. 约82％的分枝点A位于环区或环与茎的连接部位. 折叠结构的形成使剪接位点和分枝点在空间上彼此靠近.     

mRNA的序列、结构以及翻译速率与蛋白质结构的关系

mRNA所包含的核苷酸序列通过三联体密码子决定了蛋白质的氨基酸序列。但是, 由于对氨基酸同义密码使用频率上的差异, 密码子与反密码子相互作用效率上的不同, 以及密码子上下文关系和mRNA 不同区域二级结构上的差异, 造成了核糖体对mRNA 不同区域翻译速度上的差异, 加之共翻译折叠的作用, 使得mRNA 的序列和结构影响着蛋白质空间结构的形成。     

真生物mRNA二级结构与内含子剪接

对６８个外显子－内含子－外显子序列片段以及相应的外显子－外显子序列片段的二级结构进行分析后发现,内含子５‘端和３’端的碱基Ｇ（剪拉位点）中大约９０％们一级结构的环区或是茎区的端部并靠近环,贿位于环区的Ｇ也多靠近环的基部;９２％的外显子拼接位点也有类似性质,约８２％的分枝点Ａ位于环区或环与茎的连接部位,折叠结构的形成使剪接位点和分枝点在空间上彼此靠近。     

从氨基酸序列预测蛋白质折叠速率

蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一．近年来,许多科研工作者开展了大量的研究工作来探索折叠速率的决定因素,许多参数和方法被相继提出．但氨基酸残基间的相互作用、氨基酸的序列顺序等信息对折叠速率的影响从未被提及．采用伪氨基酸组成的方法提取氨基酸的序列顺序信息,利用蒙特卡洛方法选择最佳特征因子,建立线性回归模型进行折叠速率预测．该方法能在不需要任何(显示)结构信息的情况下,直接从蛋白质的氨基酸序列出发对折叠速率进行预测．在Jackknife交互检验方法的验证下,对含有99个蛋白质的数据集,发现折叠速率的预测值与实验值有很好的相关性,相关系数能达到0.81,预测误差仅为2.54．这一精度明显优于其他基于序列的方法,充分说明蛋白质的序列顺序信息是影响蛋白质折叠速率的重要因素．     

基于添加模体信息和功率谱密度的组合向量预测27类蛋白质折叠子

以序列相似性低于40%的1895条蛋白质序列构建涵盖27个折叠类型的蛋白质折叠子数据库,从蛋白质序列出发,用模体频数值、低频功率谱密度值、氨基酸组分、预测的二级结构信息和自相关函数值构成组合向量表示蛋白质序列信息,采用支持向量机算法,基于整体分类策略,对27类蛋白质折叠子的折叠类型进行预测,独立检验的预测精度达到了66.67%。同时,以同样的特征参数和算法对27类折叠子的4个结构类型进行了预测,独立检验的预测精度达到了89.24%。将同样的方法用于前人使用过的27类折叠子数据库,得到了好于前人的预测结果。     

不同类型氨基酸网络参量与蛋白质折叠的关系

理论和实验研究表明,蛋白质天然拓扑结构对其折叠过程具有重要的影响．采用复杂网络的方法分析蛋白质天然结构的拓扑特征,并探索蛋白质结构特征与折叠速率之间的内在联系．分别构建了蛋白质氨基酸网络、疏水网、亲水网、亲水-疏水网以及相应的长程网络,研究了这些网络的匹配系数(assortativity coefficient)和聚集系数(clustering coefficient)的统计特性．结果表明,除了亲水-疏水网,上述各网络的匹配系数均为正值,并且氨基酸网和疏水网的匹配系数与折叠速率表现出明显的线性正相关,揭示了疏水残基间相互作用的协同性有助于蛋白质的快速折叠．同时,研究发现疏水网的聚集系数与折叠速率有明显的线性负相关关系,这表明疏水残基间三角结构(triangle construction)的形成不利于蛋白质快速折叠．还进一步构建了相应的长程网络,发现序列上间距较远的残基接触对的形成将使蛋白质折叠进程变慢．     

p53蛋白质C端的三维结构及生物功能区

利用p53 C端118个氨基酸的mRNA二级结构和Chou-Fasman蛋白质二级结构预测原则,预测p53蛋白质C端289～325为卷曲肽段,368～393段包括两段螺旋结构: α₁ 368～373, α₂ 381～388.其中三段已知的蛋白质二级结构与此mRNA二级结构单元间有准确的对应关系.与四种以多重序列联配为基础的蛋白质二级结构预测方法（准确率均为73.20%左右）相对照,预测结果基本一致.结合单体聚合区31个氨基酸晶体结构,在SGI INDIGO²工作站上构建了p53 C端108个残基的三维结构.进一步揭示了p53 C端诸多生物功能区之间的空间构象关系.     

蛋白质折叠速率预测研究进展

蛋白质折叠速率预测是当今生物物理学最具挑战性的课题之一。近年来,该领域的研究取得了很大的进展,提出了许多经验参数,例如:接触序、长程序、总接触距离、链拓扑参数、二级结构含量、有效长度、螺旋参数、n-阶接触距离等。这些参数都和蛋白质的折叠速率有很好的相关性,基于这些参数的各种预测方法所得到的预测结果也与实验数据较好地吻合。     

蛋白质折叠类型识别方法研究

蛋白质折叠类型识别是一种分析蛋白质结构的重要方法.以序列相似性低于25%的822个全B类蛋白为研究对象,提取核心结构二级结构片段及片段问氢键作用信息为折叠类型特征参数,构建全B类蛋白74种折叠类型模板数据库.定义查询蛋白与折叠类型模板间二级结构匹配函数SS、氢键作用势函数BP及打分函数P,P值最小的模板所对应的折叠类型为查询蛋白的折叠类型.从SCOP1.69中随机抽取三组、每组50个全β类蛋白结构域进行预测,分辨精度分别为56%、56%和42%;对Ding等提供的检验集进行预测,总分辨精度为61.5%.结果和比对表明,此方法是一种有效的折叠类型识别方法.     

怎样理解β—折叠属于蛋白质二级结构

不少中学生物学教师对β-折叠划为蛋白质二级结构提出疑问,疑问的主要点是:蛋白质的二级结构是指一条多肽链的折叠盘绕方式,而β-折叠(不论是平行的或是反平行的)都是两条以上肽链折叠盘绕而成,一条与两条以上显然是不相等的。而所有研究蛋白质的论著都毫无置疑地把β-折叠列为二级结构,这应该怎样理解呢?本文试浅析如下: 二级结构的概念和特征蛋白质的分子量很大(约六千到一百万之间)。结构十分复杂。为了研究的方便,1952年Linderstrφm—Lang首先将蛋白质的结构划     

短额负蝗线粒体基因组及其lrRNA和srRNA二级结构分析

采用长距PCR扩增及保守引物步移法测定并注释了短额负蝗的线粒体基因组全序列。结果表明,短额负蝗的线粒体基因组全长15558bp,A T含量为74.3%,37个基因位置与飞蝗的一致,基因间隔序列共计11处64bp,间隔长度从1～16bp不等;有15对基因间存在51bp重叠,重叠碱基数在1～8bp之间。13个蛋白质编码基因中找到6种可能的起始密码子,有12个基因在基因3'端能找到完全的TAA或TAG终止密码子,只有ND5基因终止密码子为不完整的TA。除tRNASer(AGN)外,其余21个tRNA基因的二级结构均属典型的三叶草结构。tRNASer(AGN)的DHU臂缺失,在相应的位置上只形成一个环。预测的lrRNA二级结构总共有6个结构域(结构域Ⅲ缺失),49个茎环结构。预测的srRNA的二级结构包含3个结构域,33个茎环结构。A T丰富区中存在一个被认为与复制及转录起始有关的Ploy(T)(T-stretch)结构。     

氨基酸组成聚类、蛋白质结构型和结构型的预测

用信息聚类方法对蛋白质的氨基酸组成进行聚类,发现存在梯级成团（大集团分解成小集团）现象,６４５个蛋白质可分成１５个小集团,每一个小集团与蛋白质二级结构含量决定的结构型有一定相关性,但与蛋白质五大结构型相关性不明显。指出了由氨基酸成分和二级结构含量预测结构型的方案中存在的问题。提出了由蛋白质二级结构序列预测蛋白质结构型的新方法,并给出了预测蛋白质结构型的简明预测规则