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蛋白研究，得结构者，得天下！ 蛋白质作为发挥生物学功能的主要分子，其功能的正常发挥则必须依赖于其正确折叠的三维结构。而要更好地从空间结构的观点来理解蛋白质相应的生物机制，就需要解析蛋白的具体分子结构，因此，采用计算机模拟( in silico) 的方法进行蛋白的结构预测就显得十分必要。 基本思想 目前，计算机模拟来预测蛋白质结构主要是基于两种思想： 1) 同源模建（homology modelling） 目前，已解析的蛋白结构都保存于PDB( http://www./ ) 数据库中。基于序列决定结构的基本思想，通过对预模拟的蛋白序列与PDB数据库中的序列进行相似性搜索，根据相似序列的结构来测序。一般而言，同源建模的预测结果是比较可靠的，也是目前比较主流的预测方法。 2) 从头预测（ab initio） 对于没有同源模板或者同源性过低的序列，则无法采用同源模建的方法进行蛋白质结构预测。此时，则采用从头预测的方法，其主要思想是基于能量计算，寻找能量最低点时的折叠模式。由于计算量巨大，一般可以预测的蛋白氨基酸数目较小。此外，常常采用一些近似的方法，如片段预测及组装，共进化信息，以提高计算速度和结果准确性。 常用工具介绍 1、I-TASSER 网址： https://zhanglab.ccmb.med./I-TASSER/ 该工具为Yang Zhang Group开发的蛋白预测工具，亦称之为Zhang-Server，可以在线使用，为目前综合精度最高的工具。其基本原理是先进行多模板搜索，然后基于多模板分别建模及结果的整合。对于没有模板的部分则采用从头预测的方法填补。可以预测最多1500个氨基酸的蛋白质分子。需要学术邮箱注册账号，使用简单。 2、QUARK 网址：https://zhanglab.ccmb.med./QUARK/ 该工具也为Yang Zhang Group开发的蛋白预测软件，与I-TASSER不同的是，其主要是基于ab initio的结构预测，适用于没有模板的结构预测，但是氨基酸数量需<> 3、BAKER-ROSETTASERVER 网址：http://robetta./submit.jsp 其预测分为2个阶段，首先是根据氨基酸序列确定结构域的位置（Ginzu : Domain Prediction），然后根据结构域的信息再预测蛋白质三维结构信息（Structure : 3-D Model），但是第二步预测不能自动进行，需用户自己操作，较为麻烦。在线预测任务一般需要排队，较慢，建议安装软件本地预测。 4、SWISS-MODEL 网址： https://www.swissmodel./ 该工具也是在线使用，其主要原理是基于同源模建，因此对模板的同源性要求较高（>30%）。预测速度快，但是对同源性低的模板则无法有效的预测。 使用流程 下面，我们以SWISS-MODEL为例，简要介绍蛋白质预测的操作流程。 Step1: 进入网站SWISS-MODEL,点击Start Modelling Step2: 点击后，进入如下页面，将蛋白质序列copy至1所示的方框内（也可以将蛋白质序列保存为一个fa文件，点击Upload Target Sequence File上传）。 在2处填项目的名称（如蛋白名称等），3处填上邮箱（预测完成后会发邮件通知）【其中2,3处可以填，也可以不填】 Step3 : 结构预测。点击Build Model开始预测结构。在这种模式下，软件自动搜索模板，根据相似模板进行的模型预测，预测完成后，点击下图红框处下载，下载文件为***.zip的压缩包。 随后解压缩，通常会有10个左右的结果，一般我们默认01子目录的结果最好。进入之，会看到如图所示。其中最重要的是model.pdb，就是我们所预测的结构文件；templates里面是模板的PDB信息。 得到结构文件后，通常是蛋白结构的可视化，一般采用PyMOL软件实现，将得到的PBD导入进去，经操作后会得到类似下图所示结构。 在Step3中，也可以先点击Search For Templates，完成序列相似性搜索，然后选择感兴趣的模板，再点击build Model进行结构预测。 参考文献： 1 Pan, X. et al. Structure of the human voltage-gated sodium channel Nav1.4 in complex with beta1. Science, doi:10.1126/science.aau2486 (2018). 2 Gong, X. et al. Structural basis for the recognition of Sonic Hedgehog by human Patched1. Science 361, doi:10.1126/science.aas8935 (2018). 3 Moult, J., Fidelis, K., Kryshtafovych, A., Schwede, T. & Tramontano, A. Critical assessment of methods of protein structure prediction (CASP)-Round XII. Proteins 86 Suppl 1, 7-15, doi:10.1002/prot.25415 (2018). |
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