《生物信息学中的蛋白质结构预测习题》课件

生物信息学中的蛋白质结构预测习题本课程将系统介绍蛋白质结构预测的理论基础与实践应用，涵盖从基础知识到前沿技术的完整内容体系课程包含节详细课件，适用于本科生及研究生50阶段的生物信息学教学课程概述理论基础深入讲解蛋白质结构预测的生物学原理、物理化学基础和数学模型，建立完整的理论知识体系算法方法详细介绍同源建模、穿线法、从头预测等核心算法，掌握各种方法的适用场景和操作技巧实践应用通过具体案例分析和习题练习，培养学生运用理论知识解决实际问题的能力前沿发展第一部分蛋白质结构基础知识结构层次从一级到四级结构的完整体系功能关系结构决定功能的基本原理预测意义结构预测在生物学研究中的重要性蛋白质的一级结构序列特征保守性分析氨基酸序列是蛋白质结构的基础，由种标准氨基酸按特定顺序列保守性分析是预测蛋白质功能和结构的重要手段通过多序20序连接形成每种氨基酸具有独特的物理化学性质，包括疏水列比对技术，可以识别进化过程中保守的氨基酸位点和功能域性、电荷、体积大小等关键参数肽键的形成遵循严格的化学规律，形成稳定的多肽链骨架结构，保守序列往往对应重要的功能位点或结构稳定区域，为结构预测为后续高级结构的形成提供基础框架提供宝贵的生物学信息和约束条件蛋白质的二级结构螺旋折叠αβ右手螺旋结构，每圈包含个氨基酸残基平行或反平行的片状结构，通过氢键稳定

3.612无规则卷曲转角结构43不具有规则结构的柔性区域连接二级结构元素的柔性区域蛋白质的三级结构空间折叠整条多肽链在三维空间中的完整折叠形式，形成紧密的球形或椭球形结构疏水氨基酸倾向于聚集在分子内部，形成疏水核心稳定作用通过范德华力、氢键、离子键和二硫键等多种相互作用维持结构稳定侧链相互作用是决定三级结构特异性的关键因素结构域具有独立折叠和特定功能的结构单元，大型蛋白质往往包含多个结构域，每个结构域承担特定的生物学功能蛋白质的四级结构复合物功能协同作用实现复杂生物功能1界面相互作用2亚基间特异性识别与结合亚基组装3多个多肽链的有序结合习题一蛋白质结构层次分析结构特征识别功能位点预测运用生物信息学工具分析给定蛋通过结构分析识别潜在的活性位白质的各级结构特征，包括序列点、结合位点和功能域结合序组成、二级结构元素分布和三级列保守性信息，预测关键功能残结构域组织掌握结构注释的基基的位置和作用机制本方法和分析流程相互作用分析分析蛋白质复合物中亚基间的相互作用界面，识别关键接触残基和结合模式评估界面稳定性和特异性识别机制第二部分蛋白质结构预测方法概述1同源建模基于序列相似性的结构预测方法2穿线法序列与已知结构的最优匹配3从头预测基于物理原理的结构预测4混合方法多种方法的综合应用策略同源建模基本原理序列相似性1相似序列具有相似结构的基本假设模板选择2识别最佳同源蛋白质结构模板结构映射3将目标序列映射到模板结构上习题二同源模板识别序列搜索数据库筛选序列比对使用和工在结构数据库中筛进行多序列比对分析，BLAST FASTAPDB具进行同源序列搜索，选高质量模板，评估分识别保守区域和变异位掌握搜索参数设置和结辨率、完整性和实验方点，为模板选择提供依果解读技巧法等关键指标据最优选择综合考虑序列相似性、结构质量和覆盖度等因素，制定最优模板选择策略穿线法（）Threading序列识别结构匹配1将目标序列与结构库进行系统比对寻找最佳的序列结构匹配方案-2结果优化得分评估4优化匹配结果提高预测精度3使用打分函数评估匹配质量习题三穿线法实战1序列准备格式化目标序列并进行预处理2参数设置调整打分函数和搜索参数3结果分析评估预测质量和可信度4模型优化精修预测模型提高准确性从头预测方法物理基础新兴技术从头预测基于物理化学原理，使用分子力场和能量函数描述原子深度学习技术为从头预测带来革命性进展，通过神经网络学习序间相互作用通过能量最小化寻找最稳定的蛋白质构象列结构关系的复杂模式-构象搜索是关键挑战，需要在巨大的构象空间中寻找全局能量最片段组装方法将大蛋白质分解为小片段进行预测，然后组装成完小值，常用分子动力学、蒙特卡洛等方法进行采样整结构，显著提高了预测效率和准确性习题四从头预测练习二级结构预测使用、等工具预测目标序列的二级结构，分析螺旋、PSIPRED JPredαβ折叠和无规则卷曲的分布模式片段库构建从数据库中提取结构片段，构建用于组装的片段库，优化片段选择PDB标准和评分函数能量计算设定合适的能量函数参数，包括范德华力、静电相互作用、氢键和溶剂化能量等关键组分模型筛选从生成的大量构象中筛选最优模型，使用聚类分析和能量评估确定最终预测结构第三部分蛋白质二级结构预测1统计学方法基于氨基酸构象偏好性的经典方法2机器学习支持向量机和随机森林等算法应用3深度学习神经网络和注意力机制的突破性进展4综合策略多种方法整合的现代预测系统方法Chou-Fasman氨基酸螺旋偏好性折叠偏好性转角偏好性αβ丙氨酸Ala

1.

420.

830.66甘氨酸Gly

0.

570.

751.56脯氨酸Pro

0.

570.

551.52亮氨酸Leu

1.

211.

300.59方法原理GOR信息理论基础方法基于信息理论，通过计算氨基酸序列信息与二级结构状态之间GOR的统计关联性使用条件概率和信息增益来量化预测的可靠性统计势能计算建立氨基酸环境与二级结构类型的统计关系，考虑邻近残基的影响通过大规模结构数据库训练，获得准确的统计参数预测精度提升相比方法，方法考虑了更广泛的序列环境信Chou-Fasman GOR息，预测精度有显著提升，达到约的准确率水平65-70%习题五统计学预测方法计算方法应用Chou-Fasman GOR选择一段目标序列，使用使用算法对同一序列进行预Chou-GOR参数表进行手工计算测，比较信息熵和统计势能的计Fasman计算每个位点的构象偏好性得算方法分析序列环境对预测结分，应用预测规则确定二级结构果的影响，理解方法的理论基类型掌握算法的具体操作步骤础和计算细节结果对比验证将两种方法的预测结果与已知实验结构进行对比，计算预测准确率分析预测错误的原因，总结方法的优缺点和适用范围机器学习在二级结构预测中的应用支持向量机随机森林特征工程通过寻找最优超平面集成多个决策树的预测结设计有效的特征向量，包SVM将不同二级结构类型分开，果，减少过拟合风险，能括氨基酸理化性质、进化具有良好的泛化能力和鲁够处理高维特征和非线性信息和序列图案等多维特棒性关系征性能优化通过交叉验证、参数调优和特征选择等技术不断提升预测模型的准确率和可靠性习题六机器学习预测实践服务器特征构建JPred通过网络服务器获得预测学习如何构建有效的特征向JPred结果，比较不同算法的预测性量，包括窗口大小和特征类型工具能的选择PSIPRED结果评估使用进行二级结构预PSIPRED测，分析生成的进使用准确率、敏感性和特异性PSI-BLAST化信息矩阵等指标评估预测质量2314深度学习与二级结构预测技术AlphaFold革命性的深度学习框架1注意力机制2捕获长程序列依赖关系卷积神经网络3提取局部序列特征模式循环神经网络4处理序列信息的基础架构习题七深度学习预测工具使用实践DeepCNF SPOT-1D结合了深度卷积神经网络和条件随机场，能够同时预测是基于残差神经网络的一维结构特征预测工具，可预测DeepCNF SPOT-1D二级结构和溶剂可及性学习如何准备输入数据、设置参数和解二级结构、溶剂可及性、接触数等多种特征读输出结果学习结果可视化技术和预测置信度评估方法，掌握多特征联合预掌握模型的训练过程和特征提取机制，理解深度学习在蛋白质结测的分析策略和应用场景构预测中的优势和局限性第四部分蛋白质三级结构预测同源建模基于模板的高精度预测方法穿线分析序列与结构库的深度匹配从头预测物理原理驱动的结构预测混合策略多方法整合的综合预测同源建模详细步骤模板识别1系统搜索同源蛋白质结构，评估序列相似性、结构质量和覆盖度等关键指标2序列比对优化目标序列与模板的比对质量，处理插入缺失和结构变异区域骨架构建3根据序列比对结果构建蛋白质骨架结构，处理保守区域的结构映射4侧链建模使用转角库方法放置氨基酸侧链，优化侧链构象和原子冲突环区域优化5对插入缺失区域进行从头建模，使用片段匹配和能量优化方法习题八实战SWISS-MODEL序列提交在服务器上提交目标序列，选择合适的建模模式和参数设置SWISS-MODEL学习如何准备格式的序列文件，设置作业参数和联系信息FASTA模板评估分析服务器返回的模板搜索结果，评估不同模板的质量指标包括序列相似性、覆盖度、分辨率和实验方法选择最适合的模板进行建模模型构建监控建模过程的进展，理解自动化建模流程的各个步骤学习如何解读建模日志和中间结果，掌握质量控制的关键节点结果验证使用、等指标评估模型质量，分析图QMEAN GMQERamachandran和局部结构质量制定模型改进策略和后续优化方案软件使用指南MODELLER基础脚本编写多模板策略使用脚本控制当存在多个合适模板时，MODELLER Python建模流程，需要掌握基本的脚本可以整合多个模板的MODELLER语法和命令结构学习如何定义结构信息进行建模掌握模板权目标序列、模板结构和比对文重分配、结构域拼接和一致性检件，设置建模参数和输出格式查等高级技术环区域优化使用的建模功能处理插入缺失区域，通过分子动力学模拟MODELLER loop和能量优化生成合理的环结构构象习题九建模练习MODELLER10模型数量生成多个独立模型进行比较95%置信度高置信度区域的结构准确率

2.1Å值RMSD与实验结构的均方根偏差85%覆盖度模板覆盖目标序列的比例方法详解I-TASSER片段组装穿线识别将识别的结构片段进行组装，构建初始2三维模型系统搜索结构库，识别与目标序列PDB1匹配的结构模板蒙特卡洛优化使用蒙特卡洛模拟优化结构，消除原子3冲突和能量不合理区域功能预测5结构精修基于结构相似性预测蛋白质功能和结合位点4通过分子动力学模拟进一步精修结构，提高模型质量习题十应用实例I-TASSER服务器操作结果分析提供免费的在线预测服务，支持序列长度最多个提供个最佳预测模型，每个模型都有相应的I-TASSER1500I-TASSER5C-score氨基酸学习如何提交作业、设置预测参数和监控计算进度置信度评估学习如何解读、和等结构TM-score RMSDGDT-TS质量指标掌握结果页面的各个组成部分，包括结构模型、置信度评估、功能预测和配体结合位点识别等详细信息分析功能预测结果，包括术语注释、酶分类和配体结合位点GO预测，验证预测结果的生物学合理性基于片段组装的方法片段库构建从数据库中提取个氨基酸的结构片段，根据序列相似性和二级PDB3-9结构预测构建专用片段库组装策略使用蒙特卡洛方法随机选择和组装片段，通过准则接受或拒Metropolis绝构象变化能量评估使用力场评估蛋白质构象的能量，包括范德华力、静电相互作Rosetta用和氢键等物理项模型选择从大量生成的构象中选择能量最低的模型，使用聚类分析识别收敛的结构族习题十一建模实践Rosetta片段准备参数优化预测AbInitio使用服务器为目调整能量函数的执行从头预测计算，监Robetta Rosetta标序列生成专用片段库，权重参数，优化温度设控能量收敛过程，分析理解片段选择的评分标置和采样步数，平衡计结构采样的充分性和多准和质量控制方法算效率和预测精度样性结果评估使用能量分布、结构聚类和质量评估工具分析预测结果，识别最可能的天然结构竞赛介绍CASP1历史CASP自年开始的双年度国际竞赛，推动结构预测技术发展19942评估体系建立标准化的预测质量评估方法和指标体系3技术进展见证从统计方法到机器学习再到深度学习的技术演进4未来趋势推动人工智能在结构生物学中的创新应用习题十二评估指标计CASP算评估指标计算方法取值范围质量标准全局距离测试为好模型GDT_TS0-10050均方根偏差为高质量RMSD0-∞3Å模板建模得分为正确折TM-score0-

10.5叠高精度全局距为原子精GDT_HA0-10025离度第五部分蛋白质结构预测结果分析结构比对1多种算法的结构相似性分析质量评估2全面的模型质量评价体系可视化分析3专业的结构展示和分析工具结构比对算法距离矩阵方法算法DALI基于原子间距离矩阵进行结构比使用距离矩阵的对角线扫描方对，通过比较距离差异识别结构法，通过动态规划算法寻找最优相似性这种方法对结构变形敏结构比对特别适合于检测DALI感，能够检测细微的构象差异远程同源关系和结构域识别方法CE组合扩展算法通过识别局部结构相似片段，然后将这些片段组合形成全局比对方法在处理结构插入缺失方面表现优异CE习题十三结构比对实践叠合PyMOL使用的和命令进行结构叠合，学习不同叠合算法的参PyMOL alignsuper数设置和适用场景掌握结构可视化和差异分析的基本技能分析DALI通过服务器进行全基因组结构搜索，识别结构同源物和功能相关DALI蛋白质学习解读输出结果和统计显著性评估DALI应用TM-align使用工具进行精确的结构比对，计算和结构覆TM-align TM-score盖度分析局部结构差异和整体折叠相似性报告撰写编写结构相似性分析报告，总结比对结果的生物学意义讨论结构保守性与功能关系，提出进一步研究建议预测模型质量评估物理能量统计势能使用分子力场计算原子间相互作用能量基于已知结构统计规律的评分函数12进化信息几何检查43结合序列保守性和共进化分析键长键角和立体化学参数验证习题十四模型质量评估实践分析MolProbity全面质量评估平台1验证VERIFY3D2兼容性检查3D-1D评估ProSA-web3质量评分Z-score检查PROCHECK4立体化学质量验证结构可视化与分析工具可视化分析动态模拟特征标注PyMOL ChimeraVMD专业的分子可视化软集成了丰富的结构分析专门用于分子动力学轨自动识别和标注重要结件，支持多种渲染模式功能，包括表面计算、迹分析，支持大型分子构特征，包括活性位和结构表示方法，可以体积渲染和分子对接可系统的可视化和动态行点、结合位点和结构域创建高质量的科学图形视化等高级功能为分析边界等关键信息和动画习题十五结构可视化技术结构特征展示动态分析技术学习使用进行二级结构元素的标注和着色，掌握卡通模使用分析分子动力学模拟轨迹，观察蛋白质的运动模式和构PyMOL VMD式、表面模式和球棍模式的合理应用创建清晰美观的结构展示象变化学习计算均方根涨落和主成分分析图片掌握序列保守性在结构上的映射方法，识别进化保守的功能重要练习表面电荷分布的计算和可视化，理解静电势对蛋白质功能的区域学习制作结构变化的动画和时间序列分析影响掌握疏水性表面的展示方法和生物学意义第六部分特殊蛋白质结构预测膜蛋白预测跨膜区域识别和拓扑结构分析无规则区域内在无序蛋白质的预测方法蛋白质复合物多亚基复合物的组装预测突变影响氨基酸突变对结构稳定性的影响膜蛋白结构预测方法1跨膜区域识别使用疏水性分析和统计模型识别螺旋型跨膜区域，考虑膜脂双分子α层的物理化学环境2拓扑预测确定蛋白质相对于膜的取向，区分胞内侧和胞外侧的环区域，应用正电荷规则等经验法则3膜环境建模在结构预测中考虑膜脂环境的影响，使用隐式膜模型或显式脂质分子进行建模4特殊约束条件应用膜蛋白特异性的距离约束和角度约束，利用进化偶联信息改善预测精度习题十六膜蛋白预测实践分析整合TMHMM TOPCONS使用服务器预测跨膜螺整合多种预测方法的结TMHMM TOPCONS旋区域，学习解读预测结果图表果，提供更可靠的拓扑预测掌和概率分布分析不同拓扑模型握一致性分析和预测结果的综合的可能性和可信度评估方法评估技术同源建模优化针对膜蛋白的特殊性，学习选择合适的膜蛋白模板和建模策略处理跨膜区域的结构约束和膜脂环境的影响蛋白质蛋白质相互作用预测-静电相互作用形状互补性计算界面处的静电势能和电荷分布2分析蛋白质表面的几何形状匹配程度1疏水效应评估疏水表面的埋藏和去溶剂化能量35构象调整氢键网络考虑结合过程中的构象变化4识别界面氢键和特异性相互作用习题十七蛋白质对接练习设置HADDOCK学习使用进行数据驱动的分子对接，设置活性残基约束和模糊HADDOCK相互作用约束理解实验数据如何指导对接计算操作ClusPro使用服务器进行自动化的蛋白质对接预测，分析不同评分函ClusPro数的预测结果学习聚类分析和结合模式识别技术结果评估使用评估标准分析对接结果质量，计算界面和配体CAPRI RMSD评估预测结构的生物学合理性RMSD界面分析详细分析蛋白质相互作用界面的特征，识别热点残基和关键相互作用验证预测结果与已知实验数据的一致性突变对蛋白质结构的影响突变类型稳定性预测功能影响分析点突变、插入缺失使用能量计算方法预测分析突变对活性位点、对蛋白质结构和功能的突变对蛋白质折叠稳定结合位点和蛋白质相互不同影响模式，理解突性的影响，评估变作用的影响，预测功能ΔΔG变的分子机制化丧失风险致病性评估结合结构信息和进化保守性，预测突变的致病性和临床意义习题十八突变分析实践-

2.3值ΔΔG突变导致的稳定性变化kcal/mol

0.85保守性得分氨基酸位点的进化保守程度72%致病概率突变导致疾病的预测概率

1.8Å结构偏移突变引起的局部结构变化第七部分人工智能与未来发展多组学整合未来发展方向1突破AlphaFold2革命性技术进展深度学习应用3神经网络架构创新传统方法基础4物理化学原理支撑综合复习与考核核心知识回顾实践能力考核系统回顾蛋白质结构的四个层次，掌握各级结构的形成机制和稳能够熟练使用主要的结构预测工具和软件，包括SWISS-定因素深入理解同源建模、穿线法和从头预测的基本原理和适、、、等关键平台MODEL MODELLERI-TASSER PSIPRED用范围掌握结构质量评估的各种指标和方法，能够独立完成从序列分析重点掌握二级结构预测的统计学方法、机器学习方法和深度学习到结构预测再到结果验证的完整流程具备解决实际生物学问题方法的发展历程和技术特点理解竞赛对技术发展的推动的综合分析能力CASP作用。