蛋白質二級結構預測

在蛋白質結構和功能的分析研究中蛋白質二級結構預測是一個重要的基礎組成部分。Chou-Fasman算法是最早的成功用于二級預測的算法之一,利用Chou-Fasman法可以快速對蛋白α-螺旋、β-折疊、β-轉角等二級結構進行預測。

使用方法

原理

Chou-Fasman方法是一種基于單個氨基酸殘基統計的經驗參數方法。每種氨基酸殘基出現在各種二級結構中傾向或者頻率是不同的(例如Glu主要出現在α-螺旋中,Asp和Gly主要分布在轉角中,Pro也常出現在轉角中,但是絕不會出現在α-螺旋中),通過統計分析獲得的每個殘基出現于特定二級結構構象的傾向性因子(在Chou-Fasman方法中,這幾個因子是Pα、Pβ和Pt,它們分別表示相應的殘基形成α-螺旋、β-折疊和轉角的傾向性),進而利用這些傾向性因子預測蛋白質的二級結構。

在統計得出氨基酸殘基傾向性因子的基礎上,Chou和Fasman提出了二級結構的經驗規則,其基本思想是在序列中尋找規則二級結構的成核位點和終止位點。在具體蛋白二級結構預測的過程中,首先掃描待預測的氨基酸序列,利用一組規則發現可能成為特定二級結構成核區域的短序列片段,然后對于成核區域進行擴展,不斷擴大成核區域,直到二級結構類型可能發生變化為止,最后得到的就是一段具有特定二級結構的連續區域。

結果分析

利用該工具可以得到序列中各個氨基酸的Pα、Pβ及Pt的值。根據工具的分析結果,結合Chou-Fasman算法即可進行二級結構的預測。

表底部存在滑塊,可以通過滑動滑塊對某一段特定序列進行分析。

α螺旋

沿著蛋白質序列尋找α-螺旋核,相鄰的6個殘基中如果有至少4個殘基對應的Pα>1,則認為是螺旋核。然后從螺旋核向兩端延伸,直至四肽片段Pα的平均值小于1為止。按上述方式找到的片段長度大于5,并且Pα的平均值大于Pβ的平均值,那么這個片段的二級結構就被預測為α-螺旋。

β折疊

如果相鄰6個殘基中若有4個殘基對應的Pβ>1,則認為是β-折疊核。折疊核向兩端延伸直至4個殘基Pβ的平均值小于1為止。若延伸后片段的Pβ的平均值大于1.05,并且Pβ的平均值大于Pα的平均值,則該片段被預測為β-折疊。

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