基于蛋白序列的IDQD算法预测蛋白质相互作用

基于蛋白质序列组分信息,提出一个离散增量结合二次判别分析法(IDQD)预测蛋白质相互作用的模型,对人类蛋白质相互作用进行预测.自洽检验的识别精度达到75.89%,3-fold交叉检验的敏感性和特异性分别为64.22%和64.68%.结果表明IDQD算法可以用于蛋白质相互作用的预测.     

蛋白质结构型的识别方法

给出了α型、β型、α/β型、多域型蛋白质二级结构主序列六联体的分布规律.提出了根据蛋白质二级结构主序列对蛋白质结构型进行识别(分类)的方法.以蛋白质二级结构主序列三联体为参数,利用Mahalanobis距离方法对上述4种结构型的蛋白质进行识别,分类的总体准确率为81%;以二级结构主序列中六联体的频数构成蛋白质结构的多样性源,利用多样性增量极小化对上述4种结构型进行识别,分类的总体准确率为83%. 同时也给出了对紧结构域的识别途径.     

头孢曲松耐药菌通过调整能量代谢相关蛋白产生耐药性

随着抗生素药物的开发与利用,细菌在对抗药物过程中逐渐发展出各种不同的耐药机制.近年来高通量的蛋白质组学技术已逐渐用于细菌耐药性机理研究,但主要集中在对细菌外膜蛋白的作用进行分析.本文采用2-D native/SDS PAGE方法从蛋白质复合物角度分析接近生理条件的胞浆蛋白在头孢曲松耐药性中的作用.结果发现8个耐药性相关蛋白质,通过对蛋白质功能分析,揭示了细菌通过调整能量代谢相关蛋白产生耐药性的新机制.进一步对相关菌株的次抑菌浓度和生存率分析,提示MalP和SucC等关键蛋白质可作为设计和开发新型抗菌分子的作用靶点.     

鸭疫里默氏杆菌外膜蛋白生物学特性研究

血清2型鸭疫里默氏杆菌强毒菌株体外传200代获得了无毒力无免疫原性菌株,采用超声波裂解和超速离心法提取二株菌的外膜蛋白, 以比较分析鸭疫里默氏杆菌外膜蛋白的生物学特性。电镜观察细菌超微结构显示传代菌株外膜膜密度降低, 外膜泡的数量明显减少, 细胞质不均匀、内有空泡产生;免疫印迹结果表明二株菌的外膜蛋白免疫原性多肽存在明显区别;原代菌株的外膜蛋白仅与2型RA抗体出现特异性凝集, 而传代菌株的外膜蛋白与 1、2、10与11型RA抗体均出现凝集;二株菌的外膜蛋白均可诱导雏鸭产生抗体, 但原代菌株外膜蛋白诱导雏鸭产生抗体滴度显著高于200代次菌株;原代菌株外膜蛋白免疫鸭对同源RA菌株的攻击可产生100%的免疫保护, 而传代菌株外膜蛋白免疫鸭对同源RA菌株的攻击不产生免疫保护。序列分析显示两者的外膜蛋白A同源性达到99.9%。结果表明强毒菌株的外膜蛋白为良好的亚单位疫苗候选, 体外连续传代对RA外膜蛋白生物学特性影响显著。     

鸭疫里默氏杆菌外膜蛋白生物学特性研究

血清2型鸭疫里默氏杆菌强毒菌株体外传200代获得了无毒力无免疫原性菌株,采用超声波裂解和超速离心法提取二株菌的外膜蛋白, 以比较分析鸭疫里默氏杆菌外膜蛋白的生物学特性。电镜观察细菌超微结构显示传代菌株外膜膜密度降低, 外膜泡的数量明显减少, 细胞质不均匀、内有空泡产生;免疫印迹结果表明二株菌的外膜蛋白免疫原性多肽存在明显区别;原代菌株的外膜蛋白仅与2型RA抗体出现特异性凝集, 而传代菌株的外膜蛋白与 1、2、10与11型RA抗体均出现凝集;二株菌的外膜蛋白均可诱导雏鸭产生抗体, 但原代菌株外膜蛋白诱导雏鸭产生抗体滴度显著高于200代次菌株;原代菌株外膜蛋白免疫鸭对同源RA菌株的攻击可产生100%的免疫保护, 而传代菌株外膜蛋白免疫鸭对同源RA菌株的攻击不产生免疫保护。序列分析显示两者的外膜蛋白A同源性达到99.9%。结果表明强毒菌株的外膜蛋白为良好的亚单位疫苗候选, 体外连续传代对RA外膜蛋白生物学特性影响显著。     

一个识别蛋白质折叠模式的SVM分类器

蛋白质折叠模式识别是一种分析蛋白质结构的重要方法。以序列相似性较低的蛋白质为训练集,提取蛋白质序列信息频数及疏水性等信息作为折叠类型特征,从SCOP数据库中已分类蛋白质构建1 393种折叠模式的数据集,采用SVM预测蛋白质1 393种折叠模式。封闭测试准确率达99.612 2%,基于SCOP的开放测试准确率达79.632 9%。基于另一个权威测试集的开放测试折叠准确率达64.705 9%,SCOP类准确率达76.470 6%,可以有效地对蛋白质折叠模式进行预测,从而为蛋白质从头预测提供参考。     

基于SVM 的药物靶点预测方法及其应用

目的:基于已知药物靶点和潜在药物靶点蛋白的一级结构相似性,结合SVM技术研究新的有效的药物靶点预测方法。方法:构造训练样本集,提取蛋白质序列的一级结构特征,进行数据预处理,选择最优核函数,优化参数并进行特征选择,训练最优预测模型,检验模型的预测效果。以G蛋白偶联受体家族的蛋白质为预测集,应用建立的最优分类模型对其进行潜在药物靶点挖掘。结果:基于SVM所建立的最优分类模型预测的平均准确率为81.03%。应用最优分类器对构造的G蛋白预测集进行预测,结果发现预测排位在前20的蛋白质中有多个与疾病相关。特别的,其中有两个G蛋白在治疗靶点数据库(TTD)中显示已作为临床试验的药物靶点。结论:基于SVM和蛋白质序列特征的药物靶点预测方法是有效的,应用该方法预测出的潜在药物靶点能够为发现新的药靶提供参考。     

基于间隔二肽组分和递归特征消除法的DNA结合蛋白的鉴定

DNA结合蛋白(DNA-binding proteins,DBPs)的鉴定在原核和真核生物的基因和蛋白质功能注释研究中具有十分重要的意义.本研究首次运用间隔二肽组分(gapped-dipeptide composition,Gap DPC)结合递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)鉴定DBPs.首先获得待测蛋白质氨基酸序列的位置特异性得分矩阵(position specific scoring matrix,PSSM),在此基础上提取蛋白质的Gap DPC特征,通过RFE法选择最优特征,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,在蛋白质序列数据集PDB396和LB1068中进行夹克刀交叉验证(jackknife cross validation test).研究结果显示,基于PDB396和LB1068数据集,DBPs预测的准确率、Matthews相关系数、敏感性和特异性分别达到93.43%、0.86、89.04%和96.00%,以及86.33%、0.73、86.49%和86.18%,明显优于文献报道中的相关方法,为DBPs的鉴定提供了新的模型.     

蛋白质二级结构预测: 基于词条的最大熵马尔科夫方法

提出了一种新的蛋白质二级结构预测方法. 该方法从氨基酸序列中提取出和自然语言中的“词”类似的与物种相关的蛋白质二级结构词条, 这些词条形成了蛋白质二级结构词典, 该词典描述了氨基酸序列和蛋白质二级结构之间的关系. 预测蛋白质二级结构的过程和自然语言中的分词和词性标注一体化的过程类似. 该方法把词条序列看成是马尔科夫链, 通过Viterbi算法搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率, 其中使用词网格描述分词的结果, 使用最大熵马尔科夫模型计算词条的二级结构概率. 蛋白质二级结构预测的结果是最优的分词所对应的二级结构类型. 在4个物种的蛋白质序列上对这种方法进行测试, 并和PHD方法进行比较. 试验结果显示, 这种方法的Q3准确率比PHD方法高3.9%, SOV准确率比PHD方法高4.6%. 结合BLAST搜索的局部相似的序列可以进一步提高预测的准确率. 在50个CASP5目标蛋白质序列上进行测试的结果是: Q3准确率为78.9%, SOV准确率为77.1%. 基于这种方法建立了一个蛋白质二级结构预测的服务器, 可以通过http://www.insun.hit.edu.cn:81/demos/biology/index.html来访问.     

细菌外膜蛋白参与革兰氏阴性细菌对异丙醇耐受的调节

细菌外膜蛋白与细菌对异丙醇耐受关系密切,但迄今为止尚未见相关研究.本文首先采用基于双向电泳(two dimensional electrophoresis,2-DE)的蛋白质组学技术,研究E.coli K-12 BW25113在有无异丙醇条件下外膜蛋白表达的差异.结果发现,外膜蛋白LamB、FadL和OmpC以及OmpT、Tsx、OmpA和OmpF在异丙醇应激条件下表达量分别上调和下调.然后通过基因敲除、补救和高表达等功能基因组学的方法,探讨这些功能外膜蛋白在异丙醇应激耐受中所起的作用,发现LamB、OmpA和OmpC在E.coli K-12 BW25113对异丙醇耐受过程中起到更重要的作用.最后,对EnvZ/OmpR双组分信号转导系统在对异丙醇耐受中的作用进行了研究,证实EnvZ/OmpR双组分信号转导系统确实参与细菌对异丙醇的耐受.因此,外膜蛋白的改变和EnvZ/OmpR双组分信号转导系统的调节是革兰氏阴性细菌对异丙醇耐受的一种重要机制。     

海南植物区系的多样性

记载海南维管束植物的多样性,表明蕨类植物区系已有古生代和中生代的孑遗,又有白垩纪以来的现代蕨类,它们都存在着许多特有种;裸子植物则以泛热带成分及华夏成分为主;有花植物包括全球植物区系8个植物区的成分,而以热带成分及全球性分布成分最多。最后,文章分析了海南植物区系多样性的地史背景及自然条件的因素。     

用离散量的方法识别蛋白质的超二级结构

用离散量的方法,对2208个分辨率在2.5I以上的高精度的蛋白质结构中四类超二级结构进行了识别。从蛋白质一级序列出发,以氨基酸(20种氨基酸加一个空位)和其紧邻关联共同为参数,当序列模式固定长取8个氨基酸残基时,对“822”序列模式3交叉检验的平均预测精度达到78.1%,jack-knife检验的平均预测精度达到76.7%;当序列模式固定长取10个氨基酸残基时,对“1041”序列模式3交叉检验的平均预测精度达到83.1%,jack-knife检验的平均预测精度达到79.8%。     

海南植物区系的多样性

记载海南维管束植物的多样性,表明蕨类植物区系已有古生代和中生代的孑遗,又有白垩纪以来的现代蕨类,它们都存在着许多特有种;裸子植物则以泛热带成分及华夏成分为主;有花植物包括全球植物区系8个植物区的成分,而以热带成分全球性分布成分最多。最后,文章分析了海南植物区系多样性的地史背景及自然条件的因素。     

北京东灵山辽东栎林植物物种多样性的多尺度分析

多尺度分析物种多样性格局能够为有效保护生物多样性提供重要信息.利用物种多样性的加法分配法则分析了样方-坡位-坡面等级尺度系统辽东栎林植物物种多样性(gamma多样性)的alpha多样性和beta多样性在各尺度上的分配关系.结果表明以物种丰富度为指标的区域物种多样性的最大贡献来自坡面尺度,表明坡面尺度是维持辽东栎林物种多样性的有效尺度;而对Simpson多样性和Shannon多样性的最大贡献则来自样方内,这决定于群落物种优势度和稀有度格局;各尺度间beta多样性组分随尺度的增大而增大可能是环境异质性和扩散作用的综合结果.各尺度间Shannon多样性对总体多样性的贡献大于Simpson多样性的贡献是偶见种在各尺度间分配的结果.物种多样性分配的加法法则为物种多样性格局的多尺度分析提供了理论框架,是检验物种多样性格局形成机制的有效方法.     

原核微生物的多样性

微生物是一群以分解代谢为主的重要生物类群,其生物学多样性十分丰富。但由于它们的微观性,尤其原核微生物简单的单细胞结构、以无性方式进行快速地繁殖而造成的无准确的基线难以对其进行种群数目和数量的统计,因而对微生物的多样性研究远没有宏观生物那样深入和受到重视。本文根据原核微生物的特性,从其物种、所代表的进化分支、生理代谢类群及遗传背景几个方面简述了它们的多样性及重要意义,意在引起科学界和全社会对这类生物资源的认识和保护的重视。     

中国温带荒漠区的植物多样性及其易地保护*

^{荒漠植物多样性研究及其保护是生物多样性保护的重要组成部分。 中国荒漠区植物种类贫乏（约1000余种）,分布稀疏,生物量小,起源古老,地理成份复杂（有14个地理分布型）, 特有成份多（80余种）,珍稀濒危植物种类相对较多（50～60种）,在荒漠气候和特殊的土壤基质条件下, 形成了多种生态型和特殊的生活型,为荒漠植物多样性易地保护提供了可能性和必要性。 处于亚洲荒漠区的吐鲁番沙漠植物园的研究工作,正从传统的植物引种驯化和经济植物栽培,向荒漠区系植物多样性保护领域转移,现园内保存的荒漠区系植物成份已达42.2％,特有种和珍稀濒危植物也占相当比例。 长期适应荒漠环境的各类植物具有多种多样的抗逆性基因,因而有着潜在的开发利用前景。}     

棉田节肢动物群落的数量与能流量多样性特征分析

根据香农－维纳信息多样性指数的定义,提出了能流量多样性指数的计算公式,并以此分析了棉田生态系统中节肢动物群落特征。结果表明：害虫与天敌群落的能流量多样性指数比数量多样性指数变化更为敏感,更能反映害虫与天敌的群落特征。作者认为,这是一个比较好的多样性测定指标。     

Spatial structure leads to ecological breakdown and loss of diversity

Spatial structure has been identified as a major contributor to the maintenance of diversity. Here, we show that the impact of spatial structure on diversity is strongly affected by the ecological mechanisms maintaining diversity. In well-mixed, unstructured environments, microbial populations can diversify by production of metabolites during growth, providing additional resources for novel specialists. By contrast, spatially structured environments potentially limit such facilitation due to reduced metabolite diffusion. Using replicate microcosms containing the bacterium Escherichia coli, we predicted the loss of diversity during an environmental shift from a spatially unstructured environment to spatially structured conditions. Although spatial structure is frequently observed to be a major promoter of diversity, our results indicate that it can also have negative impacts on diversity.     

蛋白质亚细胞定位的识别

根据蛋白质的亚细胞定位,将蛋白质分为12类,用离散量的数学理论,以蛋白质中400个氨基酸二联体数目构成离散源,通过计算离散增量预测蛋白质的亚细胞定位,用Self-consistency和Jackknife两种方法测试均获得较高的预测成功率。结果表明：Self-consistency方法预测成功率为84．5％,Jackknife方法预测成功率为81．1％。