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基于序列的膜蛋白配体交互研究

发布时间:2021-09-01 07:31
  生物信息学是以计算机为辅助工具,通过数学及统计学方法对生物学领域内问题进行建模、分析和仿真的一门交叉学科。随着生物学研究手段取得突破性进展,生物数据不断积累,计算机技术日新月异,生物大数据时代已然来临。生物信息学研究日趋成熟,成为生物学领域不可或缺的重要组成部分,为传统生物研究方法提供强有力的补充和支持。生物信息学在微观领域主要包括基因组学和蛋白质组学,本文研究内容属于蛋白质组学范畴,是用机器学习方法对膜蛋白及跨膜蛋白的结构和功能进行预测分析。膜蛋白是具有特殊结构和功能的一类蛋白质,这类蛋白质与生物膜关系密切,或永久地附着在生物膜上,或短暂地与生物膜发生交互。膜蛋白参与诸多重要的细胞生命活动,例如物质传递、信号传导、免疫应答、能量代谢等。跨膜蛋白是最典型且含量最多的膜蛋白种类,它们贯穿生物膜并永久稳定地嵌于生物膜上,其异常会直接导致疾病的产生。与此同时,跨膜蛋白是医药学领域的重点研究目标,目前市场上超过半数药物的靶蛋白为跨膜蛋白。鉴于膜蛋白及跨膜蛋白的重要生物学意义,科研工作者们一直孜孜不倦地对它们进行研究,并取得了丰硕的成果。利用生物信息学手段对膜蛋白及跨膜蛋白进行研究可以辅助蛋白质... 

【文章来源】:东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:120 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于序列的膜蛋白配体交互研究


氨基酸结构

蛋白质二级结构,缩合,氨基酸,蛋白质


东北师范大学博士学位论文3如图1.2所示,一个氨基酸的羧基与另一个氨基酸的氨基通过脱水缩合形成的肽键相互连。两个氨基酸通过肽键链接形成二肽,多个氨基酸通过肽键链接形成多肽,也称多肽链。由于肽键形成的过程失去水分子,因此多肽链中的基本单位已经不是完整的氨基酸分子,因此称之为残基(Residue)。蛋白质的一级结构即为一条多肽链[12],链的两端分别为氨基末端(N-Terminal,简称N端)和羧基末端(C-Terminal,简称C端),一般认为蛋白质链从N端走向C端。图1.2氨基酸脱水缩合2)蛋白质二级结构多肽链无法以完全展开的一级序列形态稳定存在于自然环境中,序列片段会在原子力作用下自然地发生螺旋、折叠以及卷曲,这种形态称为蛋白质的二级结构。具体来讲,二级结构表示蛋白质某一段多肽片段的局部空间结构,是多肽链沿主链骨架原子(Cα)的空间走向,并不涉及残基侧链的构象。整条蛋白质中,二级结构通常以一定规则循环出现。以PDB数据库(ProteinDataBank,简称PDB)[13]中6SLL蛋白质A链为例,3种二级结构如图1.3所示。图1.3蛋白质二级结构3)蛋白质三级结构初步形成二级结构的多肽链进一步折叠,形成一种可以长期存在于外部环境中的高度稳定的空间结构,称为蛋白质的三级结构。蛋白质三级结构理论上应该具有最小的分子自由能,它是蛋白质在进化过程长期演化的结果。蛋白质三级结构由残基序列直接决定,同时也受其所处外部环境等其它因素的影响。当前生物化学领域中比较常用的测定蛋白质三级结构的实验方法包含X射线晶体衍射及核磁共振波谱分析等,这

蛋白质二级结构


东北师范大学博士学位论文3如图1.2所示,一个氨基酸的羧基与另一个氨基酸的氨基通过脱水缩合形成的肽键相互连。两个氨基酸通过肽键链接形成二肽,多个氨基酸通过肽键链接形成多肽,也称多肽链。由于肽键形成的过程失去水分子,因此多肽链中的基本单位已经不是完整的氨基酸分子,因此称之为残基(Residue)。蛋白质的一级结构即为一条多肽链[12],链的两端分别为氨基末端(N-Terminal,简称N端)和羧基末端(C-Terminal,简称C端),一般认为蛋白质链从N端走向C端。图1.2氨基酸脱水缩合2)蛋白质二级结构多肽链无法以完全展开的一级序列形态稳定存在于自然环境中,序列片段会在原子力作用下自然地发生螺旋、折叠以及卷曲,这种形态称为蛋白质的二级结构。具体来讲,二级结构表示蛋白质某一段多肽片段的局部空间结构,是多肽链沿主链骨架原子(Cα)的空间走向,并不涉及残基侧链的构象。整条蛋白质中,二级结构通常以一定规则循环出现。以PDB数据库(ProteinDataBank,简称PDB)[13]中6SLL蛋白质A链为例,3种二级结构如图1.3所示。图1.3蛋白质二级结构3)蛋白质三级结构初步形成二级结构的多肽链进一步折叠,形成一种可以长期存在于外部环境中的高度稳定的空间结构,称为蛋白质的三级结构。蛋白质三级结构理论上应该具有最小的分子自由能,它是蛋白质在进化过程长期演化的结果。蛋白质三级结构由残基序列直接决定,同时也受其所处外部环境等其它因素的影响。当前生物化学领域中比较常用的测定蛋白质三级结构的实验方法包含X射线晶体衍射及核磁共振波谱分析等,这

【参考文献】:
期刊论文
[1]肺癌关键基因筛选及预测模型的研究[J]. 潘以红,范雪萌,朱平.  生物学杂志. 2019(02)
[2]Mem Brain: An Easy-to-Use Online Webserver for Transmembrane Protein Structure Prediction[J]. Xi Yin,Jing Yang,Feng Xiao,Yang Yang,Hong-Bin Shen.  Nano-Micro Letters. 2018(01)
[3]球毛壳菌(Chaetomium globosum)EST生物信息分析数据库的建立[J]. 李岩松,杨谦.  生物信息学. 2006(01)

博士论文
[1]外膜蛋白功能性结构研究[D]. 张黎.吉林大学 2017
[2]基于智能计算的蛋白质残基溶剂可及性和功能的分析预测[D]. 张健.东北师范大学 2017
[3]蛋白质相互作用及其位点的特征分析与预测[D]. 刘融.华中科技大学 2009
[4]蛋白质残基深度、柔性和功能的预测与分析[D]. 张华.南开大学 2009



本文编号:3376550

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