《蛋白质序列分析》word版

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1、7蛋白质序列分析与功能预测17.1引言17.2功能描述27.2.1基因本体37.2.2利用GO术语的功能注释77.3基于序列相似性的功能预测87.3.1基本预测方法107.3.2分析与讨论147.3.3蛋白质家族与序列的相似性聚类157.4基于蛋白质信号的功能预测177.4.1蛋白质信号177.4.2信号的描述227.4.3蛋白质模体、结构域和家族数据库287.4.4分析与讨论347.5基于蛋白质序列特征的功能预测357.5.1序列的理化性质357.5.2跨膜与卷曲螺旋分析377.5.3蛋白质翻译后修饰分析407

2、.5.4亚细胞定位预测427.5.5基于序列特征的蛋白质分子功能预测447.6功能预测的其他思路45参考书目47477蛋白质序列分析与功能预测DNA经常被比喻为构筑生命的蓝图，相应地，蛋白质就是构筑生命体最主要的材料。蛋白质在生命过程中发挥着巨大的作用，它们执行着大部分生物功能。这些功能包括结构功能（如细胞骨架中的肌动蛋白）、酶功能（很多蛋白质可以催化生物反应，常见的蛋白质催化功能是使生物反应加速一定数量级），以及在细胞内或细胞间转运物质的功能。大量序列被测定带给了生物信息学家一个挑战，那就是如何从这些序列中找到

3、基因，然后给基因加上注释，即给这些基因提供关于它们性质或功能的简单描述。7.1引言继基因组结构注释（genomestructuralannotation）完成后，阐明基因组所表达的全部蛋白质的表达规律和生物功能，称为功能注释（functionalannotation），成为研究的热点，是基因组注释（genomeannotation）的重要组成部分。据FriedbergI称，2006年时，GeneBack中约有~40%的序列被标注为“unknownfunction”。由于蛋白质是生命活动的最终执行者，并且蛋白质功能

4、的阐明将有助于疾病机理的研究并最终帮助人类进行药物设计与疾病治疗。因此，对基因产物——蛋白质的功能预测（proteinfunctionalprediction）是后基因组时代的一项重要任务。尽管新的实验技术例如DNA芯片、酵母双杂交系统、RNA干扰以及大范围地、系统地缺失突变（knock-out）取得了巨大的进展，但这些方法都需要各种特定的设备，且价格昂贵、操作繁琐，成本高、周期长。由于实验同时会受到一些不可预知的环境以及人为因素的影响，其所得结果的可信度也需加以考虑。种种这些因素制约了蛋白质大规模分析的开展。目

5、前，实验方法阐明蛋白质功能尚远远落后于序列的测定。面对呈指数增长的蛋白质序列数据，采用生物信息学的方法和手段来阐明大批量蛋白质序列的生物学功能具有非常重大的意义。可采用生物信息学方法对蛋白质序列的功能进行预测的本质在于，承担核心生物功能的相当一部分基因被所有生物物种共享，从而可以利用某些特定物种中基因所编码的少量蛋白质序列（目前占已知蛋白质序列总数的5%）的已知生物功能信息（知识）对其他物种的大量蛋白质序列进行功能注释。HawkinsT于2006年在“ProteinScience”上发表文章，将蛋白质序列分析和功

6、能预测方法大致分为四类：(1)基于序列或结构的分析方法（sequenceandstructurebasedmethods），又称进化方法（evolutionary47methods），这类方法基于全局或局部序列的保守性，或者结构上的保守性来预测蛋白质功能；(2)基于基因组上下文的方法（genomiccontextmethods），又称比较基因组方法（comparativegenomicsmethods），分别基于结构域融合事件（domainfusionevents）、系统进化特征谱（phylogeneticpro

7、filing）、保守的基因顺序（conservedgeneorder），表达谱（expressionprofiling）以及共调控（commonregulatory）等预测蛋白质功能；(3)基于相互作用的方法（interaction-basedmethods），又称细胞方法（cellularmethods），使用蛋白质相互作用数据预测功能；(4)基于过程的方法（processbasedmethods），又称代谢方法（metabolicmethods），利用生物化学路径（biochemicalpathways）的结

8、构化网络（structurednetworks）来匹配蛋白质的非典型反应（uncharacterizedreaction）。其中方法(1)最为成熟，本章主要围绕该方法讲述。7.2功能描述理论上，蛋白质功能指“所有在蛋白质上或是经由蛋白质发生的事情”，是一个非常复杂的概念。完全理解蛋白质的功能需要回答一系列的问题，如产生了什么样的蛋白质？其三维结构如何？会出现在生物体的什么