【陪你学·生信】十三、蛋白质3D结构简单预测

​我们关注蛋白质的功能,而结构和功能联系紧密。一旦在氨基酸序列水平发现有趣的序列(比如一个模体(motif)或者进化上保守的片段),下一步往往就是研究这段序列的3-D结构。(试图解决以下问题:这段氨基酸序列是否有助于蛋白质结构的稳定?为什么这段序列是保守的(或多变的)?它们在蛋白质表面吗?直接参与蛋白质功能吗?与结合其他分子有关吗?)

蛋白质结构的预测不算一件容易的事,因此还有两年一次的国际蛋白质结构预测竞赛-CASP。今年的第十四届CASP上,AI又赢得了关注,关于这些可以看我之前写的小科普【野生小科普】人工智能Alpha AI。AI的加入给结构生物学带来了新的技术,不过就算是AI也要基于已知的数据训练,完全基于物理学和化学原理的结构预测还没有出现。本篇推送即是对基于计算模拟分析蛋白质结构的简单介绍。

一、从序列到二级结构

当晶体学家第一次观测蛋白质结构时,他们推测氨基酸序列可通过自身折叠形成具有生物活性的分子。相邻的氨基酸形成基础结构骨干,序列上距离较远的残基也可能在空间上直接接触,形成最终的3-D结构。

二级结构主要有螺旋(Helices)、折叠(extended or Beta-strands)和无规则卷曲(Random coils),这些结构往往通过转角(Turns)相连接。

1. 预测一段蛋白质序列的二级结构

目前有一些很不错的服务器,基于隐马尔科夫模型和神经网络可以准确的预测蛋白质序列的二级结构。

比如下面介绍的PSIPRED

http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/

(还有其他功能,不止是预测二级结构)

这里举例序列是:

>NP_360043MRNIIYFILSLLFSVTSYALETINIEHGRADPTPIAVNKFDADNSAADVLGHDMVKVISNDLKLSGLFRPISAASFIEEKTGIEYKPLFAAWRQINASLLVNGEVKKLESGKFKVSFILWDTLLEKQLAGEMLEVPKNLWRRAAHKIADKIYEKITGDAGYFDTKIVYVSESSSLPKIKRIALMDYDGANNKYLTNGKSLVLTPRFARSADKIFYVSYATKRRVLVYEKDLKTGKESVVGDFPGISFAPRFSPDGRKAVMSIAKNGSTHIYEIDLATKQLHKLTDGFGINTSPSYSPDGKKIVYNSDRNGVPQLYIMNSDGSDVQRISFGGGSYAAPSWSPRGDYIAFTKITKGDGGKTFNIGIMKACPQDDENSERIITSGYLVESPCWSPNGRVIMFAKGWPSSAKAPGKNKIFAIDLTGHNEREIMTPADASDPEWSGVLN

返回结果:

不得不提我学习生信过程中最快乐的一点,就是结果图都够花,哈哈哈哈。页面好看,很想放图。

2. 预测其他结构特征

PSIPRED是针对主要二级结构的预测,而PredictProtein无疑更全面一点:

https://predictprotein.org/

包括:前面提到的主要二级结构预测;蛋白溶剂可及性(Solvent Accessibility)预测;跨膜螺旋即拓扑结构预测;结合位点预测;保守区域分析;PSI-BLAST结果等。

如果通过PredictProtein发现了什么有趣的特征,可用更专业的软件或网站进行进一步分析。

二、从序列到3-D结构

1. 在PDB网站检索和显示3-D结构

PDB网址:

https://www.rcsb.org/

已知一个有结构信息的蛋白,并且知道它的ID。可以在网站进行简单搜索,查看结构等信息。

2. 推测目标蛋白的3-D结构

如果要推测感兴趣的一段氨基酸序列的3-D结构,一个简单直接的方法是通过与已知结构的蛋白质的序列比对,即在blastp中选择PDB数据库,进行blast。

3. 序列与3-D结构的对应

在操作2后,选择一组序列如下(NP_360043,NP_415268,NP_404737,NP_249663,NP_438543),进行多序列比对后可以找到这组序列的保守区域。通过已知结构的蛋白质与序列的对应关系,推测保守序列可能的功能。例如我们发现了一段蛋白的保守序列,它对应蛋白质凹陷部位或者表面,那么可以推测这段序列可能是酶的活性位点或者与其他分子互作有关。

(1)下载序列FASTA格式:

用于举例的5条序列:在NCBI-protein数据库中导出fasta文件NP_360043NP_415268NP_404737NP_249663NP_438543

(2)用多序列fasta文件进行多序列比对,选择保守区域:

(3)分析蛋白模型:

打开NCBI-Structure,检索上述蛋白序列中分辨率最高的(PDB数据库页面有显示resolution,1CRZ是1.95 Angstroms)。得到结果页面如下图:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/index.shtml

可以看到上图标了黄色的部分,下载Cn3D软件,然后再下载这个蛋白的结构文件,就可以用Cn3D软件打开。操作非常方便,可以直接选中序列,或者在window→show sequence viewer→view→find patterns里,直接输入想要了解的pattern。

三、更多工具和网站

1. 寻找相似结构的蛋白质-Finding proteins with similar shapes

这是一个上传蛋白质结构文件,在Molecular Modeling Database(MMDB)中检索相似结构的网站。当确认蛋白质结构后,若想知道这个结构是否是新的,可以用VAST检索。

(1)NCBI’s structure-structure similarity search service (VAST)

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/VAST/vastsearch.html

2. PDB viewers-Finding other PDB viewers

以下是类似Cn3D软件的PDB结构查看软件:

(1)RasMol

http://www.rasmol.org/

(2)DeepView, Swiss-PdbViewer

https://spdbv.vital-it.ch/

3. 对结构进行分类-Classifying your PDB structure

(1)The CATH classification

http://www.cathdb.info/

(2)The Dali 3D neighbor finding server

https://www.ebi.ac.uk/msd-srv/ssm/

(3)The SCOP classification

http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/

4. 蛋白结构预测之同源性建模-Doing homology modeling

同源建模是一种依赖模板的预测方法,具体原理是相似序列拥有相似结构。以与未知结构蛋白具有同源性的已知结构的蛋白作为模版,用生物信息学的方法通过计算机模拟和计算,根据一级序列预测其三维空间结构。这个方法适用于目标序列与模板序列一致度高的情况(一致性>30%,模型准确度可达80%),当同源性低,则考虑下面两种。

(1)Modeller

https://salilab.org/modeller/

(2)SWISS-MODEL

https://swissmodel.expasy.org/

5. 蛋白结构预测之穿线法建模-Threading sequences onto PDB structures

也是依赖模板的预测方法。有的序列不相似的蛋白也具有相同结构,基于这个认知,通过把序列比对到折叠拓扑结构库,找出最为匹配序列的折叠模式,将分隔的氨基酸串联起来。

(1)FUGUE

https://mizuguchilab.org/fugue/

(2)UCLA Fold recognition

http://www.pdg.cnb.uam.es/cursos/bcn05/Structures/3D_Practicals/P_threading/index.html

(3)The PROSPECT server

https://prospect.erc.monash.edu/

6. 蛋白结构预测之从头预测-Folding proteins in a computer

不依赖模板,完全根据序列建模。AI预测蛋白结构的方法可归结为这一类。

(1)Folding@home project Web site

https://foldingathome.org/

7. 观察运动中的结构-Looking at structures in movement

蛋白质分子动力学模拟。

(1)The Brooks Lab site

https://brooks.chem.lsa.umich.edu/index.php?page=charles_l._brooks_iii&subdir=articles/group

(2)The El Nemo site

http://www.sciences.univ-nantes.fr/elnemo/

(3)The Database of Macromolecular Movements site

http://molmovdb.org/

8. 预测互作-Predicting interactions

(1)FlexX

https://www.biosolveit.de/products/#FlexX

(2)FTDock

http://www.sbg.bio.ic.ac.uk/docking/ftdock.html

(3)Hex

http://hex.loria.fr/

(4)Macromolecular Interactions工具箱

https://www.bio.vu.nl/nvtb/Docking.html

往期相关内容:

【陪你学·生信】序

【陪你学·生信】一、生信能帮我们做什么

【陪你学·生信】二、一些你肯定会用到的生信工具和基本操作

【陪你学·生信】三、核苷酸序列数据库的使用

【陪你学·生信】四、蛋白质相关的数据库

【陪你学·生信】五、当你有一段待分析的DNA序列(基础操作介绍)

【陪你学·生信】六、当你有一段待分析的氨基酸序列(基础操作介绍)

【陪你学·生信】七、在数据库中检索相似的序列

【陪你学·生信】八、序列两两比对

【陪你学·生信】九、多序列比对-Multiple Sequence Alignment(MSA)

【陪你学·生信】十、编辑对多序列比对结果

【陪你学·生信】十一、构建系统发育树

【陪你学·生信】十二、RNA相关的简单分析

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,839评论 6 482
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,543评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,116评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,371评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,384评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,111评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,416评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,053评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,558评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,007评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,117评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,756评论 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,324评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,315评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,539评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,578评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,877评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容