酵母基因中转录正调控内含子序列特征的统计分析

大量实验研究显示,真核基因的许多内含子具有调控转录的功能,但是对此问题尚缺乏全面的研究.观察一些酵母基因的转录频率与基因的内含子序列后,发现一个值得注意的现象：转录频率高的基因内含子序列一般都比较长,而转录频率低的基因内含子一般都比较短.这提示高效转录基因的较长内含子中可能含有某些增强基因转录的特征性结构.于是选取两组酵母基因的内含子进行详细研究,第一组的基因具有较高的转录频率（>30）,第二组的基因转录频率较低（≤10）.对寡核苷酸（主要是四核苷酸、五核苷酸）的出现频率进行统计比较分析,探测到一批寡核苷酸,它们在第一组内含子中出现的频率显著高于在第二组内含子中出现的频率,同时也显著高于与第一组内含子相邻的外显子中的出现频率.其中一些寡核苷酸与实验研究得到的转录调控元件相同.从这批寡核苷酸在内含子和外显子序列中的分布看,高效转录基因内含子的序列结构确实有利于基因的转录.     

四链DNA(loopG4)螺旋结构的计算机模拟

对包含连续鸟嘌呤的寡核苷酸所形成两种反平行四链ＤＮＡ（统称ｌｏｏｐＧ４）的螺旋体部分进行了计算机模拟,给出了各种结构参数,发现ｌｏｏｐＧ４中的磷酸基团呈疏密相间的分布,导致与其抗衡的Ｋ＋亦呈疏密相间的分布。与先前做的平行四链ＤＮＡ相比较,平行Ｇ４的构象能最低,二沟Ｇ４和三沟Ｇ４次之。ｌｏｏｐＧ４中Ｇ四聚体的两种不同堆积方式以背对背的堆积能为低,为实验结果提供了理论支持。还探讨了能量优化过程中Ｇ４－ＤＮＡ的构象变化趋势,提示了金属离子的不同类型或不同浓度可能会导致Ｇ４－ＤＮＡ构象的改变     

水对多聚α-门冬酰胺能带结构的影响

本文练合使用了Monte Carlo(MC)方法;互洽场(MCF)方法和从头计算的晶体轨道(ab initio CO)方法,首先研究了无限周期的多聚α-门冬酰胺的水溶液结构.进而,研究了该水结构对多聚α-门冬酰胺能带结构的影响.结果表明:水的存在增加了多聚α-门冬酰胺的禁带宽度约0.5电子伏.这一结果与水对多聚α-甘氨酸和多聚α-丙氨酸的影响是有差别的.     

生物分子水溶液的Monte Carlo模拟 III.力偏倚抽样法和Metropolis抽样法的比较

本文采用先前所用的一个中性丙氨酸分子加56个水分子的体系,对力偏倚(FB)抽样法和Metropolis抽样法进行了比较.发现用FB法,由体系的晶体点阵构型出发到达平衡态所需的循环数为Metropolis法的五分之二.为了得到较好的结构信息所需的构型数也仅为后者的五分之二.虽然每个循环所需机时为Metropolis法的1.6倍,仍是一加速收敛的好方法.本文进一步支持了以分子的平移扩散作为判别抽样效率的判据,指出接受几率在0.33——0.36之间的步长可能是合适的.此外还统计了和丙氨酸作用大于2keal/mol的分子的坚标,使它们与丙氨酸—水分子径向分布图的峰值相对应.     

预测蛋白质二级结构的人工神经元网络方法

本文独立地建立了用人工神经元网络预测蛋白质二级结构的方法,并通过分析我们提出的分布矩阵(表达每一类构象被预测成所有各类构象的可能性的矩阵),对于这一方法的误差以及造成误差的可能的原因进行了较过去更为深入的分析.并在此基础上提出了一种修正的学习方法,结果对于规则二级结构(α螺旋和β折叠)的预测精度和相关系数均有提高.     

使用人工神经元网络方法预测蛋白质分子主链的二面角

本文使用人工神经元网络预测蛋白质分子主链的二面角,通过分别学习所有残基,成规则二级结构的残基,无规线团的二面角,结果表明由蛋白质分子的一级序列出发预测主链二面角,对于α螺旋成功率最高,β折叠次之,而无规线团的二面角和其一级序列相关很小,故难以预测.     

基于从头算的缬氨酸两性离子和水分子的相互作用势

本工作分两个阶段,第一阶段用从头算方法计算纳氨酸两性离子同处于160种不同位置的水分子的相互作用能,计算时采用最小基组并进行了基组重叠修正,最后还对计算得的相互作用能用Slater-Kirwood公式作色散能修正.第二阶段是势函数拟合的工作,做法是舍弃12个相互作用能大于5Kcal/mole或原子间距离小于1.68(?)的布点,对其余148个布点进行拟合.拟合结果的标准偏差为SD=0.48Kcal/mole.     

蛋白质能带结构的晶体轨道法研究——Ⅱ蛋白质构象的变化对其能带结构的影响

本文用CNDO/2晶体轨道方法研究了蛋白质的构象变化对其能带结构的影响,结果表明这一因素是不可忽略的.本文还讨论了构象变化与蛋白质的半导体性质间的关系.     

人基因中密码子前后碱基使用与蛋白质结构

对６２个人基因中编码蛋白质各类二级结构（α－螺旋、β－折叠片、无规卷曲和回折）的密码子前后碱基的使用情况进行统计分析和比较,发现多数密码子前后碱基的使用有一定偏向,而且这些偏向与蛋白质的二级结构有关联。这同时亦提示,同义密码子的选用与蛋白质的二级结构有一些关联。结果对于蛋白质结构预测算法以及基因工程的研究有辅助作用。