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一、在线预测蛋白信号肽--SignalP

SignalP 4.1 

http://www.cbs./services/SignalP/

1、简单介绍

SignalP是目前应用最广泛的氨基酸序列信号肽在线预测工具。最新的版本是SignalP 4.1，预测方法基于多种人工神经网络算法，可预测细菌和真核生物氨基酸序列中的信号肽切割位点。

2、蛋白序列查找

以human EGFR为例进行信号肽预测。

3、蛋白序列输入与参数设置

首先点击 选择文件 直接上传FASTA文件，或将氨基酸序列复制粘贴到“文本框”中，然后在进行物种选择。

如果仅对一个基因进行预测，结果的输出格式可选“Standard”和“Long”，在结果图片中选包含“EPS”（一种常见矢量图格式）的选项；若已知无跨膜区域后，方法选不包括TM regions预测会更精确，分析区域可自定义设置，这里保持默认的前70个氨基酸，最后点击提交。

4、结果输出

C-score (raw cleavage site score)：用来区分是否为剪切位点，最高峰值为剪切位点后的第一个氨基酸(即成熟蛋白的第一个氨基酸残基)；

S-score (signal peptide score)：用来区分相应位置是否为信号肽区域；

Y-score (combined cleavage site score)：C-score和S-score的几何平均数，用于避免多个高分C-score值对结果的影响。

           

mean S：从氨基酸N端到剪切位点处各氨基酸的S-score平均值；

D-score(discrimination score)：mean S和Y-max的加权平均值。

下面是以human p53为例进行信号肽预测的结果，可以看到p53蛋白不具有信号肽。

二、在线预测蛋白跨膜区--TMHMM

TMHMM Server  v. 2.0 

http://www.cbs./services/TMHMM/

1、简单介绍

TMHMM是一个基于马尔代夫模型预测跨膜螺旋的程序，它综合了跨膜区疏水性、电荷偏移、螺旋长度和膜蛋白拓扑学限制等性质，可对跨膜区及膜内外区进行整体预测。

2、蛋白序列查找

以human EGFR为例进行蛋白跨膜区预测。

3、蛋白序列输入与参数设置

首先点击 选择文件 直接上传FASTA文件，或将氨基酸序列复制粘贴到“文本框”中，然后选择图形化显示，最后点击提交。

4、结果输出

可以看到存在一个跨膜区域，1-600位氨基酸在膜外，624-1091位氨基酸在膜内，跨膜区域为601-623位氨基酸，其中粉红色部分表示膜外区域、蓝色部分表示膜内区域、红色部分表示跨膜区域。

以human PRB1为例进行蛋白跨膜区预测，不存在跨膜区域，预测结果为全部氨基酸在膜外，此蛋白为膜外蛋白，一般认为用该在线工具预测的跨膜区较准确，但是如果预测结果表明没有跨膜区的话，则结果并不可信。所以并不能通过此结果判定该蛋白是在胞内还是胞外，可以通过信号肽预测工具SignalP、亚细胞定位工具TargetP等预测结果综合分析。