蛋白质结构解析研究进展作业.doc

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蛋白质结构解析研究进展作业

《蛋白质结构解析研究进展》 一、蛋白质结构分类 人类对于进化的认识及蛋白质结构相似性比较的研究使蛋白质结构分类成为可能,而且近年来取得的研究进展表明,大部分蛋白质可以成功的分入到适当数目的家族中。目前国际上流行的蛋白质结构分类数据库基本上采取两种不同的思路,一种是数据库中储存所有结构两两比较的结果;第二种思路是致力于构建非常正式的分类体系。由于所有分类方法反映了各研究小组在探究这个重要领域的不同角度,所以这些方法是同等有效的。目前,被广泛应用的四种分类标准是:手工构造的层次分类数据库SCOP,全自动分类的MMDB和FSSP,和半手工半自动的CATH。 蛋白质结构自动分类问题可以被纳入机器学习的范畴,通过提取分析蛋白质结构的关键特征,构造算法来学习蕴含于大量已知结构和分类的数据中的专家经验知识,来实现对未知蛋白质结构的分类预测。目前,对蛋白质结构的不同层次分类,结果比较好的机器学习方法是:神经网络多层感知器、支持向量机和隐马尔可夫模型。支持向量机应用于分类问题最终归结于求解一个最优化问题。上世纪90?年代中期,隐马尔可夫模型与其他机器学习技术结合,高效地用于多重比对、数据挖掘和分类、结构分析和模式发现。多层感知器即误差反向传播神经网络,它是在各种人工神经网络模型中,在机器学习中应用最多且最成功的采用BP学习算法的分类器。 二、蛋白质结构的确定 蛋白质三维空间结构测定方法主要包括X射线晶体学分析、核磁共振波谱学技术和三维电镜重构,这三种方法都可以完整独立地在原子分辨水平上测定出蛋白质的三维空间结构。蛋白质数据库PDB中80%的蛋白质结构是由X射线衍射分析得到的,约15%的蛋白质结构是由核磁共振波谱学这种新的结构测定方法得到。 1、X射线晶体学 X-射线晶体学是最早也是最主要的测定蛋白质结构的方法,第一个蛋白质的三维结构——血红蛋白的结构就是通过X-射线晶体学方法解析的。目前PDB中收录的蛋白质的结构85%左右是利用X射线晶体学方法解析的。X射线衍射法的分辨率可达到原子的水平,使它可以测定亚基的空间结构、各亚基间的相对拓扑布局,还可清楚的描述配体存在与否对蛋白质的影响。蛋白质晶体结构的X射线衍射分析包含样品制备、蛋白质结晶、衍射数据收集和处理、相位求解、模型建立和修正等五个主要步骤。五个步骤彼此密切相关,每一个部分取得进展可以加快下一步的研究,同样任何一个部分的瓶颈也可以成为下一步的限速步骤。其中样品制备和蛋白质结晶阶段是要获得足够量的蛋白样品以及可以用于衍射数据收集的高质量单晶,前者可以通过针对所选目的基因的特性构建和改造高效表达质粒,而后利用多种表达系统,高质量单晶的获得是蛋白质晶体结构研究的主要瓶颈之一,由于不同蛋白质的物理化学性质差别以及各种修饰和相互作用更增加了蛋白质的复杂性,所以不是所有的蛋白质都可以获得单晶的。 1990?年以后,利用X-射线晶体学解析蛋白质结构取得了突飞猛进的发展,目前平均每天有15个蛋白质通过该方法获得结构。X-射线晶体学的缺点是分子在晶体中往往是被锁定于某一状态,所得到的晶体往往是分子处于基态或不同构象的平均,而化学分子行使功能时多发生在激发态、过渡态、X-射线晶体技术很难捕捉到分子的动态信息。但是无论怎样,X-射线晶体学方法无论过去、现在或将来都会是蛋白质结构研究的主要方法。 2、核磁共振波谱学 多维核磁共振波谱学是对X-射线晶体学的有力补充。目前,该技术已经成为确定蛋白质和核酸等生物大分子溶液三维空间结构的主要手段。核磁共振波谱学技术在蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA等分子间的相互作用方面,具有高分辨率的特点,仅次于X-射线晶体学技术,可以在溶液中操作,在近似蛋白质生理环境下测定其结构,甚至可以对活细胞中的蛋白质进行分析,获得“活”的蛋白质结构。NMR技术最大的优点不在于它的分辨,而在于它能对溶液中和非晶态的蛋白质进行测量。在晶体结构分析中给定大量结构因子,确定电子密度分布函数的位相的问题,其实就是从图像分析得到结构坐标数据过程中出现的数学问题。核磁共振波谱学技术在分析蛋白质折叠稳定性、运动性和蛋白质复合体中各亚基的相互作用方面具有优势。核磁共振波谱学技术的缺点是只能测定小蛋白和中等大小的蛋白质分子(相对分子质量一般在30000以下),并且图谱分析工作极为费时,往往需要数月到一年的时间,导致实验周期延长,速度缓慢;另外核磁共振衍射技术的反应是在溶液中进行的,研究对象必须是可溶的蛋白,对不溶蛋白的研究就比较困难;而且样品需要同位素标记等,这些在一定程度上制约了核磁共振波谱学技术的应用。 Karle和Hauptman采用的非线性最小二乘法和联合概率分布方法成功解决了小蛋白分子的位相问题。对于巨大蛋白分子的位相问题,Bricogne结合贝叶斯统计和信息论方法给出了解决方案,当给定蛋白质结构中部分原子的

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