生物信息学从零开始学（5）——蛋白质三级结构预测

森言森语

昔日龌龊不足夸，今朝放荡思无涯。
春风得意马蹄疾，一日看尽长安花。——登科后    （唐）孟郊

接下来的几天写一下关于分子对接的专题，今天的推文是导入，先了解一下基本的知识点。实际上最近几天发表在science的RoseTTAFold和发表在nature的AlphaFold才是目前预测蛋白质三级结构的神器，但还是本着循序渐进的过程从头学起，多了解一些科学史。

先放一个蛋白的三级结构！

□ 计算方法预测蛋白质三级结构

• 从头计算法（ab initio）
• 同源建模法（homolog modeling）
• 穿线法（threading）
• 综合法（ensemble method）

1 homolog modeling: SWISS-MODEL

原理：相似的氨基酸序列对应着相似的蛋白质结构 步骤：

• 找到与目标序列同源的已知结构作为模板（目标序列与模板序列之间的一致度要≥30%）
• 为目标序列与模板序列（可以多条）创建序列比对。通常比对软件自动创建的序列比对还需要进一步人工矫正。
• 根据第二步创建的序列比对，用同源建模软件预测结构模型
• 评估模型质量，并根据评估结果重复以上过程，直至模型质量合格。

https://swissmodel.expasy.org/

预测效果 如果目标序列与模板序列一致度极高，那么同源建模法是最准确的方法。

特例情况 虽然序列一致度达到很高水平，但是结构却并不相同。

2 threading:I-TASSER

原理：不相似的氨基酸序列也可以对应着相似的蛋白质结构

https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER/

单独注册账号，一次只能提交一个任务。

3 ab initio:QUARK

原理：1973年science，Anfinsen：蛋白质的三维结构决定于自身氨基酸序列，并且处于最低自由能状态。QUARK适用于没有同源模板的蛋白质，且氨基酸序列长度应在200以内。单独注册账号，一次只能提交一个任务。

https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/QUARK/

4 ensemble method:ROBETTA

原理：综合了前三种方法，将氨基酸序列分段，情况不同的片段采用不同的方法。

http://robetta.bakerlab.org/

模型质量评估

https://servicesn.mbi.ucla.edu/SAVES/

蛋白质三级结构的比对

http://superpose.wishartlab.com/

蛋白质三维结构比对就是对蛋白质三维空间结构的相似性进行比较。

• 可用于探索蛋白质进化及同源关系
• 改进序列比对的精度
• 改进蛋白质结构预测工具
• 为蛋白质结构分类提供依据
• 帮助了解蛋白质功能

结构比对的结果可以用很多种参数来衡量，最常用的是root mean squared deviations（RMSD）。如果两个结构的RMSD为0埃，则结构一致，可以完全重合；一般来说RMSD小于3埃时，认为两个结构相似。蛋白结构叠合

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

蛋白质表面的分子性质

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