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     

蛋白质工程和蛋白质折叠

蛋白质一级结构决定着高级结构。蛋白质肽链在适宜条件下会自动卷曲形成其相应的高级结构,即自动发生蛋白质折叠,其自动发生的原因和过程仍不十分清楚,但是随着蛋白质工程的日益兴起,这些与折叠有关的问题也愈显重要,就此已有文章进行过讨论[1,2]。反之,如把新兴的蛋白质工程手段(尤其是基因定点诱变技术)应用来研究这些折叠问题,必将推动蛋白质折叠的研究。本文将就蛋白质折叠与蛋白质工程相互影响的一些例子进行讨论。     

分子伴侣在蛋白质折叠中的作用

分子伴侣主要由三个高度保守的蛋白质家族组成,这三个家族的成员广泛分布于原核和真核细胞中。TCP1复合物是真核细胞细胞溶质内的伴侣蛋白。分子伴侣在蛋白质折叠过程中防止多肽链形成聚集物或无活性结构,提高正确折叠率。本文重点讨论Stress-70家族蛋白质和伴侣蛋白协助蛋白质折叠过程中的协同性以及伴侣蛋白GroEL和GroES的作用机理。     

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。     

蛋白质折叠识别方法综述

蛋白质折叠识别算法是蛋白质三维结构预测的重要方法之一,该方法在生物科学的许多方面得到卓有成效的应用。在过去的十年中,我们见证了一系列基于不同计算方式的蛋白质折叠识别方法。在这些计算方法中,机器学习和序列谱-序列谱比对是两种在蛋白质折叠中应用较为广泛和有效的方法。除了计算方法的进展外,不断增大的蛋白质结构数据库也是蛋白质折叠识别的预测精度不断提高的一个重要因素。在这篇文章中,我们将简要地回顾蛋白质折叠中的先进算法。另外,我们也将讨论一些可能可以应用于改进蛋白质折叠算法的策略。     

蛋白质的折叠

重点介绍了蛋白质折叠的热力学控制学说和动力学控制学说,简单介绍了几种蛋白质折叠模型并分析了多肽链在体内进行快速折叠的原因。     

EDEM 促蛋白质折叠与分泌作用

EDEM(ER degradation—enhancing α—mannosidase—like protein)是通过转录调节蛋白Xbp1作用产生的一种α-甘露糖苷酶样应激蛋白,能促进内质网应激时产生的不完全折叠或错误折叠糖蛋白的降解,在内质网相关性降解途径(ERAD)中起重要作用。糖蛋白在内质网中通过Cnx／Crt循环进行折叠,然后分泌人高尔基体继续加工,不能正确折叠或错误折叠糖蛋白经EDEM作用运送到胞质后被蛋白酶体降解。EDEM缺失易引起不完全折叠或错误折叠糖蛋白在内质网堆积,但是否进一步影响糖蛋白的折叠与分泌至今不清。最近Eriksson等发现EDEM缺失时导致糖蛋白折叠效率下降和分泌能力减弱。     

天然无折叠蛋白质

天然无折叠蛋白质是一类与传统蛋白质结构完全不同的蛋白质,这类蛋白质的数目在不断地增加。它们的出现是对蛋白质学科基本信条的挑战。     

蛋白质折叠和分子伴侣

一个有活性的蛋白质分子不但有特定的氨基酸序列,还处于特定的由氨基酸序列决定的三维空间结构。三维结构的完整性受到干扰,生物活性也会发生变化：有时即使只是轻微的破坏,都可能导致其生物活性全部丧失。所以蛋白质的生物功能是与其三维空间结构密切联系在一起的。     

蛋白质的错误折叠与疾病

蛋白质是生物体内一切功能的执行者.人体内的任何功能,从催化化学反应到抵御外来侵略都是蛋白质作用的结果.蛋白质折叠是生命活动的最基本过程,近年发现蛋白质的错误折叠可以导致一些疾病.蛋白质的错误折叠与疾病的关系已成为分子生物学新的研究前沿.介绍了细胞内保证蛋白质正常功能的“质量控制”系统,重点讨论了翻译后的质量控制、与蛋白质错误折叠有关的一些疾病和治疗这一类疾病的原则方法.     

新型平均势函数在蛋白质反向折叠中的应用

利用蛋白质主链的极性分数及主链二面角为参量,构建了一种基于蛋白质结构数据库的势函数。将该势函数应用于蛋白质反向折叠研究中,发现该函数可成功地将蛋白质分子的天然构象从构建的构象库中识别出来;将一目标序列与构象库的每一可能的构象匹配,并用该势函数计算相应的能量,结果表明对绝大多数蛋白质分子来说,天然的构象的能量值总是最低。此外,该函数还将一些序列相似性较低,而结构相似性较高的蛋白质分子识别出来。我们认     

基于集成分类器的蛋白质折叠模式识别

蛋白质折叠问题被列为"21世纪的生物物理学"的重要课题,他是分子生物学中心法则尚未解决的一个重大生物学问题,因此预测蛋白质折叠模式是一个复杂、困难、和有挑战性的工作。为了解决该问题,我们引入了分类器集成,本文所采用的是三种分类器(LMT、RandomForest、SMO)进行集成以及188维组合理化特征来对蛋白质类别进行预测。实验证明,该方法可以有效表征蛋白质折叠模式的特性,对蛋白质序列数据实现精确分类;交叉验证和独立测试均证明本文预测准确率超过70%,比前人工作提高近10个百分点。     

未折叠蛋白质应答

内质网是真核细胞中蛋白质合成、折叠与分泌的重要细胞器.细胞进化出一套完整的机制来监督和帮助内质网内蛋白质的折叠与修饰.而当错误折叠的蛋白质累积时,细胞通过一系列信号转导途径,对其进行应答,包括增强蛋白质折叠能力、停滞大多数蛋白质的翻译、加速蛋白质的降解等.如果内质网功能素乱持续,细胞将最终启动凋亡程序.这些反应被统称为未折叠蛋白质应答(unfolded protein response,UPR).UPR是多个信号转导通路的总称,包括IRE1-XBP1、PERK-ATF4以及ATF6等信号途径.除了应激条件外,UPR还被用于正常生理条件下的调节,例如胆固醇合成代谢的负反馈调控.     

蛋白质错误折叠循环扩增技术

目前发现有多种人类及动物疾病是由体内蛋白质的错误折叠引起的,其中朊毒粒病因具有传染性而备受关注.朊毒粒病研究的核心问题之一是正常细胞朊蛋白（PrPc）向异常致病朊毒粒（PrPsc）转变的机制.蛋白质错误折叠循环扩增技术（protein misfolding cyclic amplification,PMCA）就是最新发明的在体外诱导朊蛋白（PrPc）产生错误折叠生成朊毒粒（prpsc）的技术.该文将概要介绍此项技术的原理、技术要点及在诊断与基础研究方面的应用前景.     

蛋白质折叠机理的理论研究

简要综述了近年来蛋白质折叠机理的理论研究。首先回顾了蛋白质折叠理论的发展历程,然后对折叠中间体的研究现状作了较详细的介绍。同时,对折叠机理理论研究中的几种理论模型和模拟算法作了细致评述,分析了其现状和存在的问题。最后,总结和讨论了折叠机理理论研究的现存问题及研究热点,并展望了该领域研究的发展趋势。     

毛细管电泳及其在蛋白质折叠研究中的应用

简要介绍了毛细管电泳的常用分离模式及其原理,并对毛细管电泳在蛋白质化学领域中的新应用——研究蛋白质折叠和发展前景作了评述。     

蛋白质折叠类型分类方法及分类数据库

蛋白质折叠规律研究是生命科学重大前沿课题,折叠分类是蛋白质折叠研究的基础。目前的蛋白质折叠类型分类基本上靠专家完成,不同的库分类并不相同,迫切需要一个建立在统一原理基础上的蛋白质折叠类型数据库。本文以ASTRAL-1.65数据库中序列同源性在25%以下、分辨率小于2.5的蛋白为基础,通过对蛋白质空间结构的观察及折叠类型特征的分析,提出以蛋白质折叠核心为中心、以蛋白质结构拓扑不变性为原则、以蛋白质折叠核心的规则结构片段组成、连接和空间排布为依据的蛋白质折叠类型分类方法,建立了低相似度蛋白质折叠分类数据库——LIFCA,包含259种蛋白质折叠类型。数据库的建立,将为进一步的蛋白质折叠建模及数据挖掘、蛋白质折叠识别、蛋白质折叠结构进化研究奠定基础。