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.     

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%。     

蛋白质结构型的定义和识别

提出紧结构域的概念,由二级结构序列中一段或几段连续的α螺旋和β折叠构成的空间紧密堆集的最大折叠体称为紧结构域.利用3种紧结构域（α域,β域和α/β域）定义球蛋白的5种结构型：α型蛋白,β型蛋白,α/β型蛋白,多域蛋白和ζ型蛋白.将1 261个代表性的蛋白质(1 022家族)进行分类,并和SCOP库的分类做了比较.进行了删去序列冗余的分析.在此基础上提出结构型的预测方案,成功率在82%～85%.     

蛋白质结构型的定义和识别

提出紧结构域的概念,由二级结构序列中一段或几段连续的α螺旋和β折叠构成的空间紧密堆集的最大折叠体称为紧结构域.利用3种紧结构域(α域,β域和α/β域)定义球蛋白的5种结构型:α型蛋白,β型蛋白,α/β型蛋白,多域蛋白和ζ型蛋白.将1 261个代表性的蛋白质(1 022家族)进行分类,并和SCOP库的分类做了比较.进行了删去序列冗余的分析.在此基础上提出结构型的预测方案,成功率在82%～85%.     

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     

基于离散增量的支持向量机算法预测蛋白质中四类简单超二级结构

蛋白质超二级结构预测是三级结构预测的一个非常重要的中间步骤。本文从蛋白质的一级序列出发,对5793个蛋白质中的四类简单超二级结构进行预测,以位点氨基酸为参数,采用3种片段截取方式,分别用离散增量算法预测的结果不理想,将组合的离散增量值作为特征参数输入支持向量机,取得了较好的预测结果,5交叉检验的平均预测总精度达到83.0%,Matthew’s相关系数在0.71以上。     

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.     

用离散增量结合支持向量机方法预测蛋白质亚细胞定位

对未知蛋白的功能注释是蛋白质组学的主要目标。一个关键的注释是蛋白质亚细胞定位的预测。本文应用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)的方法,对阳性革兰氏细菌蛋白的5类亚细胞定位点进行预测。在独立检验下,其总体预测成功率为89.66%。结果发现ID_SVM算法对预测的成功率有很大改进。     

蛋白质二级结构预测方法初探

蛋白质二级结构的预测是生物信息学中一个重要的研究课题,在对蛋白质组的研究中也是最具难度的一个问题。进行二级结构预测对于理解蛋白质结构与功能的关系,以及分子设计、生物制药等领域都有重要的现实意义。同时也是一级结构与三级结构所联系的媒介,也为三级结构的研究打下基础。虽然目前预测的方法有几十种,但准确率最高的也只有70%多,本文对于目前方法进行分析,希望从中得到更加准确的方法。     

蛋白质的二级结构预测研究进展

认识蛋白质的二级结构是了解蛋白质的折叠模式和三级结构的基础,并为研究蛋白质的功能以及它们之间的相互作用模式提供结构基础,同时还可以为新药研发提供帮助。故研究蛋白质的二级结构具有重要的意义。随着后基因组时代的到来,越来越多的蛋白质序列不断被发现,给蛋白质的二级结构研究带来巨大的挑战和研究空间。而依靠传统的实验方法很难获取大规模蛋白质的二级结构信息。目前,采用生物信息学手段仍然是获得大部分蛋白质二级结构的途径。近年来,许多研究者通过构建用于二级结构预测的蛋白质数据集,计算、提取蛋白质的各种特征信息,并采用不同的预测算法预测蛋白质的二级结构得到了快速的发展。本文拟从蛋白质的特征信息的提取与筛选、预测算法以及预测效果的检验方法等方面进行综述,介绍蛋白质二级结构预测领域的研究进展。相信随着基因组学、蛋白质组学和生物信息学的不断发展,蛋白质二级结构预测会不断取得新突破。     

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％。     

基于离散增量结合支持向量机方法的凋亡蛋白亚细胞位置预测

根据凋亡蛋白的亚细胞位置主要决定于它的氨基酸序列这一观点,基于局部氨基酸序列的n肽组分和序列的亲疏水性分布信息,采用离散增量结合支持向量机(ID_SVM)算法,对六类细胞凋亡蛋白的亚细胞位置进行预测。结果表明,在Re-substitution检验和Jackknife检验下,ID_SVM算法的总体预测成功率分别达到了94.6%和84.2%;在5-fold检验和10-fold检验下,其总体预测成功率也都达到了83%以上。通过比较ID和ID_SVM两种方法的预测能力发现,结合了支持向量机的离散增量算法能够改进预测成功率,结果表明ID_SVM是预测凋亡蛋白亚细胞位置的一种很有效的方法。     

从非同源蛋白质的一级序列预测其结构类

对基于氨基酸组成、自相关函数和自协方差函数提取特征的蛋白质结构类预测算法进行分析比较,对氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协放差函数相结合的方法的预测算法进行了研究。结果表明：对非同源蛋白质,因氨基酸和自相关函数相结合的方法中,采用Miyazawa和Jernigan的疏水值时,训练的自检验的总精度为95．34％,其Jackknife检验的总精度为81．92％,检验加的他检验的总精工为86．61％。在氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法中,采用Wold等的疏水值时,训练库的自检验的总精度为96．71％,其Jackknife检验的总精度为82．18％,检验加的他检验的总精工为86．88％。这说明氨基酸组成和自相关函数相结合的方法,以及氨基酸组成和自协方差函数相结合的方法可有效提高结构类预测精度,表明提取更多有效的序列信息是提高分类精度的关键。     

用模式识别方法预测膜蛋白RC、BR和RH的二级结构

膜蛋白的结构预测在目前比较困难.本文利用已建立的模式识别方法预测了三个典型的膜蛋白RC,BR和RH的二级结构,预测结果与实验资料的符合率与该方法用于球蛋白时的结果相仿,是成功的.本文进一步完善了模式识别预测蛋白质二级结构的方法.建立了针对球蛋白二级结构预测的多分类方法,预测精度大于60%.事实证明这是一种较好的结构预测方法,鉴于目前国内外运用模式识别方法进行结构预测研究的还不多见,我们拟进一步发展完善这一方法.     

人类基因组盒式外显子和内含子保留的可变剪接位点预测

信使RNA的可变剪接是真核生物有别于原核生物的基本特征之一,信使RNA前体的可变剪接极大地丰富了高等真核生物蛋白质的多样性,并与生物体的组织特异性密切相关。文章对人类盒式外显子和内含子保留的一些基本特征进行了统计;根据剪接位点附近的单碱基、碱基二联体和三联体的保守性等特征,利用基于多样性指标的二次判别法,对盒式外显子和内含子保留的供体端和受体端可变剪接位点进行了预测。交叉检验结果表明,盒式外显子供体端和受体端的识别精度分别达到93％、84％以上的水平;内含子保留供体端和受体端的识别精度分别达到89％、81％以上的水平。     

P53蛋白质N末端的二级结构预测及其三维构象

以编码Ｐ５３Ｎ末端１２０个残基的ｍＲＮＡ二级结构为基础,结合Ｃｈｏｕ－Ｆａｓｍａｎ蛋白质二级结构预测原则,预测出Ｐ５３蛋白质Ｎ端的９３个残基包含四段α螺旋结构（１４－２６;３８－４６;５１－５６;６８－７０）,没有发现β片层。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,结果十分相近。在ＳＧＩ工作站上以此为初始结构建立的三维构象提示,Ｐ５３Ｎ末端前８０个氨基酸肽段呈弧型板块结构,其转录激活区由两段主要螺旋组成,呈上下构形,占据弧型板块的顶部及底部外侧缘。Ｃ端１３个富含脯氨酸肽段则呈弯曲松散状。这些构象与Ｐ５３Ｎ末端的生物功能是相吻合的     

显微红外研究巨噬细胞膜电融合后膜蛋白二级结构的变化

首次尝试了将显微傅里叶变换红外光谱术应用于研究电融合后细胞膜蛋白质二级结构的变化,发现脉冲电场作用于细胞具有穿透效应,施加电脉冲后,整个细胞的蛋白质体系能量增加,表明电泳冲对蛋白的二结构影响很大;同时,还发现用唾液酸苷酶和蛋白酶Ｐｒｏｎａｓｅ分析处理巨噬细胞膜表面后,膜上蛋白质二级结构无序化程度增加,用酶适度处理的细胞将更易发生电融合。     

脊椎动物促性腺激素释放激素的分子结构变异型和功能多样性

综述了近十几年来有关对脊椎动物促性腺激素释放激素的结构和功能的研究进展,阐明促性腺激素释放激素分子结构的变异型和它们在脊椎动物的分布和进化,分析促性腺激素释放激素的多种功能及其受体的结构与特异性。