根据蛋白质序列,计算其分子量(molecular weight),在线工具,原理和python代码

蛋白质分子量

蛋白质是由许多氨基酸残基通过肽键(一个氨基酸的α-羧基与另一个氨基酸的α-氨基脱水缩合形成的化学键)连接而成。蛋白质的分子量(molecular weight)为各个氨基酸的分子量之和,是蛋白质的重要理化参数。单位为Dalton(尔顿,缩写Da,或D),定义为碳12原子质量的1/12,1D=1/N g,N为阿弗加德罗常数。通常,我们可以使用氨基酸残基数*110大概计算蛋白质的分子量。

目录

一、四个蛋白质分子量计算网站

1)UniProt数据库

2)Expasy

3)  EMBOSS

4)  PIR

二、python 代码版

1)Biopython包

2)python代码从头计算

附1:Average vs monoisoform.. 8

附2:氨基酸分子量表格... 8

一、四个蛋白质分子量计算网站

1)UniProt数据库

打开https://www.uniprot.org,在输入框输入“P05130”,然后点击“Search”按钮。

点击结果页面左侧的“Sequence & Isoform”,链接到序列处。此处有长度679,质量77,695 Da。粗略等于679*110。

点击“Download”下载序列备用。

如果仅有几条蛋白质,并且有对应的UniProtKB id,建议直接检索获得结果。

如果有N条蛋白质,并且有对应的UniProtKB id,可以使用UniProt的idmapping工具检索,批量下载结果,然后进行解析以获得分子量。

2)Expasy

打开https://web.expasy.org/protparam/,在上面的输入框中输入蛋白质id或者序列id,例如P05130或者KPC1_DROME;或者在下面的输入框中输入蛋白质单字母序列。

点击“compute parameters”提交,弹出来参数,全部默认,点击“Submit”按钮。

分子量就计算出来了。

也可以输入我们在UniProt上获得的序列(这里仅序列)计算蛋白质分子量。略,请大家自行尝试。

 3)EMBOSS

打开https://www.ebi.ac.uk/Tools/seqstats/emboss_pepstats/,在输入框中输入在UniProtKB上获得的序列(fasta格式),点击“Submit”按钮提交。

经过约10秒后,会返回结果。

也可以一次性提交N条序列(fasta格式)。略,请大家自行尝试。

4)PIR

打开https://proteininformationresource.org/pirwww/search/comp_mw.shtml,在上面的输入框输入UniProtid或者在下面的输入框中输入在UniProt上获得的序列,点击“Submit”按钮。

约1秒后返回结果。红框中为计算所用的公式和每个氨基酸的分子量(带水分子的分子量)。

也可以一次性提交N条序列(换行分割)。略,请大家自行尝试。

总结:

二、python代码版

1)Bipython包

2)python代码从头计算

虽然Biopython 3行代码就可以搞定蛋白质分子量计算,但是我们需要知道计算原理。最重要的就是获得氨基酸对应的分子量表格。

代码解释:

输入1:单字母的氨基酸序列

输入2:每个氨基酸对应的分子量表格

原理:根据每个氨基酸对应的分子量表格,将所有字母对应的分子量数值加起来,然后再加上水分子的分子量,就是最终的分子量。

注意:这里的分子量是不带水分子的,如果你用的表格是带水分子的,需要用PIR结果中的计算公式。

总结:1)网站上使用的基本都是平均质量。

2)使用上述6种方法计算出来的P05130的分子量基本一样,小数点细微差别可能是由于精度不同或者使用的分子量表格(见附2)不同。

附1:Average vs monoisoform

蛋白质/化合物的平均质量(average mass,红线处),是由其组成的元素质量的加和,每种元素的质量选取所有同位素的平均质量。

蛋白质/化合物的单同位素质量(monoisoform,最高峰处),是由其组成元素质量的加和,每种元素质量选择其最大丰度同位素的质量。

绝大多数情况下,平均质量>单同位素质量(见附2)。

附2:氨基酸分子量表格

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