利用蛋白质序列的预测方法 页码,1/20 利用蛋白质序列的预测方法 Andreas d. baxevanis Genome Technology Branch Nationa/ Human Genome Research /nsti tute National /nsti tutes of hea/ th Bethesda. Mry/ and David landsman Nationa/ Center fro biotechnol ogy Informai ton omputati ona/ Biology Branch National Li brary of Medicine National /nsti tute of heal th Bethsda. Maryl and 本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求。对比蛋白质序列和结构数据库的容量可知两类信息之间差距已十分明显,到 写这本书时,有428,814个条目在冗余的蛋白质序列库(n),而PDB库中仅有5017个条目 为缩小这一差距所做的尝试都围绕于“预测的方法”。这些序列条目能在缺少生物化学数据 的情况下提供关于蛋白质性质的见解。 方法大多并不依赖于双序列或多序列的比对。核酸序列所包含的四种核苷酸在化学上性质相 似(但不相同),与之不同的是,构成蛋白质的20种氨基酸残基由于化学构造上差别很大, 因而在结构和功能上存在更大多样性。任一残基对蛋白质的整体物理性质都会产生影响,因 为这些残基本身就是酸性或者碱性的。因而在蛋白质结构域中每种残基对构成不同类型结构 都存在偏向。当然,这些属性就是生物化学的核心原理之一“序列决定构象”的基础 ( Anfi nsen等,1961)。 在谈及这种或那种预测技术之前要预先说明的是,无论用哪种方法,这些结果都是预测。不 同的方法,采用了不同的算法,可能产生相同或不同的结果。但有一点很重要:弄清楚某种 方法的原理,而不是仅把算法当作一个“黑箱”。因为一种方法可能对特定实例很合适,而 对另一个则完全不对。虽然如此,存在一种强大合作的潜力:正确应用这些预测技术,参照 file://E:wcb生物信息学(中译本)\第十一章利用蛋白质序列的预测方 2005-1-18ᴀкᇍ᭄᥂ᑧⱘ䅼䆎ঞࠡ޴ゴЁᦤկⱘֵᙃ䛑䇈ᯢˈᔧࠡ৘⾡᭄݀݅᥂ᑧЁⱘᑣֵ߫ᙃⱘ᭄ 䞣ℷᗹ࠻๲ࡴDŽϢ៥ӀᏆⶹⱘḌ䝌ᑣ߫ϔḋˈ᠔᳝㲟ⱑ䋼ᑣ߫ˈ᮴䆎ᰃⳈ᥹⌟ᕫ䖬ᰃ⬅Ḍ䝌 ᑣ߫Ёⱘᓔᬒ䯙䇏Ḛ䕀ᤶ㗠ᴹˈ䛑᳝ࣙ৿އᅮ݊㒧ᵘࡳ㛑ⱘݙֵ೼ᙃDŽৃᚰ⫼ᅲ偠ᮍ⊩㦋প 䖭ѯֵᙃⱘ䗳ᑺ䖰䖰䍊ϡϞऩ㒃ᑣ᭄߫᥂ѻ⫳ⱘ䗳ᑺDŽ䈵೚Ѡ㡆䈅ǃᮟܝ㡆ᬷǃ;ܝԧ᱊㸡ᇘ ੠Ḍ⺕݅ᤃ䛑ᰃ⹂ᅮ㒧ᵘ⡍ᕕⱘᔎ᳝࡯ᡔᴃˈԚᅗӀⱘᅲ⦄䳔㽕໻䞣ᯊ䯈ˈᑊᇍᡔᴃ੠ᡔᎻ 䛑᳝ᕜ催㽕∖DŽᇍ↨㲟ⱑ䋼ᑣ߫੠㒧ᵘ᭄᥂ᑧⱘᆍ䞣ৃⶹϸ㉏ֵᙃП䯈Ꮒ䎱Ꮖकߚᯢᰒˈࠄ ݭ䖭ᴀкᯊˈ᳝428,814ϾᴵⳂ೼ݫԭⱘ㲟ⱑ䋼ᑣ߫ᑧ˄nr˅ˈ㗠PDBᑧЁҙ᳝5017ϾᴵⳂ1DŽ Ў㓽ᇣ䖭ϔᏂ䎱᠔خⱘᇱ䆩䛑ೈ㒩ѢĀ乘⌟ⱘᮍ⊩āDŽ䖭ѯᑣ߫ᴵⳂ㛑೼㔎ᇥ⫳⠽࣪ᄺ᭄᥂ ⱘᚙމϟᦤկ݇Ѣ㲟ⱑ䋼ᗻ䋼ⱘ㾕㾷DŽ ᴀゴⱘ⛺⚍ᰃҢᑣ߫ᴀ䑿Ё㦋প⫳⠽ᄺথ⦄ⱘ䅵ㅫᡔᴃˈϢࠡ޴ゴЁⱘᡔᴃϡৠП໘Ѣ䖭ѯ ᮍ⊩໻໮ᑊϡձ䌪Ѣঠᑣ߫៪໮ᑣ߫ⱘ↨ᇍDŽḌ䝌ᑣ߫᠔ࣙ৿ⱘಯ⾡Ḍ㣋䝌೼࣪ᄺϞᗻ䋼Ⳍ Ԑ˄ԚϡⳌৠ˅ˈϢПϡৠⱘᰃˈᵘ៤㲟ⱑ䋼ⱘ20⾡⇼෎䝌⅟෎⬅Ѣ࣪ᄺᵘ䗴ϞᏂ߿ᕜ໻ˈ ಴㗠೼㒧ᵘ੠ࡳ㛑Ϟᄬ೼᳈໻໮ḋᗻDŽӏϔ⅟෎ᇍ㲟ⱑ䋼ⱘᭈԧ⠽⧚ᗻ䋼䛑Ӯѻ⫳ᕅડˈ಴ Ў䖭ѯ⅟෎ᴀ䑿ህᰃ䝌ᗻ៪㗙⺅ᗻⱘDŽ಴㗠೼㲟ⱑ䋼㒧ᵘඳЁ↣⾡⅟෎ᇍᵘ៤ϡৠ㉏ൟ㒧ᵘ 䛑ᄬ೼أ৥DŽᔧ✊ˈ䖭ѯሲᗻህᰃ⫳⠽࣪ᄺⱘḌᖗॳ⧚ПϔĀᑣ߫އᅮᵘ䈵āⱘ෎⸔ ˄Anfinsenㄝˈ1961˅DŽ ೼䇜ঞ䖭⾡៪䙷⾡乘⌟ᡔᴃПࠡ㽕乘ܜ䇈ᯢⱘᰃˈ᮴䆎⫼ા⾡ᮍ⊩ˈ䖭ѯ㒧ᵰ䛑ᰃ乘⌟DŽϡ ৠⱘᮍ⊩ˈ䞛⫼њϡৠⱘㅫ⊩ˈৃ㛑ѻ⫳Ⳍৠ៪ϡৠⱘ㒧ᵰDŽԚ᳝ϔ⚍ᕜ䞡㽕˖ᓘ⏙Ἦᶤ⾡ ᮍ⊩ⱘॳ⧚ˈ㗠ϡᰃҙᡞㅫ⊩ᔧ԰ϔϾĀ咥ㆅāDŽ಴Ўϔ⾡ᮍ⊩ৃ㛑ᇍ⡍ᅮᅲ՟ᕜড়䗖ˈ㗠 ᇍ঺ϔϾ߭ᅠܼϡᇍDŽ㱑✊བℸˈᄬ೼ϔ⾡ᔎ໻ড়԰ⱘ┰࡯˖ℷ⹂ᑨ⫼䖭ѯ乘⌟ᡔᴃˈখ✻ 11 ߽⫼㲟ⱑ䋼ᑣ߫ⱘ乘⌟ᮍ⊩ Andreas D. Baxevanis Genome Technology Branch National Human Genome Research Institute National Institutes of Health Bethesda. Mryland David Landsman National Center fro Biotechnology Informaiton Computational Biology Branch National Library of Medicine National Institute of Health Bethsda. Maryland ㄀कϔゴ߽⫼㲟ⱑ䋼ᑣ߫ⱘ乘⌟ᮍ⊩ 义ⷕˈ1/20 file://E:\wcb\⫳⠽ֵᙃᄺ˄Ё䆥ᴀ˅?㄀कϔゴ߽⫼㲟ⱑ䋼ᑣ߫ⱘ乘⌟ᮍ... 2005-1-18 Click to buy NOW! PDF-XCHANGE www.docu-track.com Click to buy NOW! PDF-XCHANGE www.docu-track.com