【摘 要】
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了解蛋白质的三维结构对于认识蛋白质的功能有着重要意义.由于蛋白质结构测定的速度远远跟不上蛋白质序列测定的速度,因此使用计算技术依据蛋白质序列预测结构成为结构测定的
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院大学,中国科学院理论物理研究所
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB316502);国家自然科学基金(31270834,61272318,11175224,11121403);中国科学院理论物理研究所理论物理国家重点实验室开放工程项目(Y4KF171CJ1)资助
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了解蛋白质的三维结构对于认识蛋白质的功能有着重要意义.由于蛋白质结构测定的速度远远跟不上蛋白质序列测定的速度,因此使用计算技术依据蛋白质序列预测结构成为结构测定的有力补充.该文首先总结了蛋白质结构预测的3类基本方法,包括基于序列-序列联配的同源建模法、基于序列-结构联配的归范法以及基于最小化能量函数的从头预测法,并分析了其中的关键技术;进而总结了有代表性的蛋白质结构预测软件工具,然后通过对蛋白质结构预测CASP比赛结果的分析比较了各种方法的性能,并获得了如下结论:当待预测蛋白质与模板蛋白质序列等同度超过30%时,同源建模法能够产生高质量的预测结果,归范法中的远同源检测以及从头预测法中的能量函数设计是尚待突破的关键点;最后,该文总结分析了未来的发展趋势,并阐释了强序列信号"绑架"蛋白质构象生成的观点,即从整体来说,蛋白质序列与结构的关联关系并不显著,但其中某些特定的局部序列片段具有非常强的结构倾向性,这些强信号区域引导蛋白质的折叠过程,对这些强信号区域的认识将会有助于提升蛋白质结构预测算法的性能.
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