基于蛋白质序列的氨基酸字母表简化

蛋白质的结构和功能特性由其氨基酸序列编码,控制序列结构映射的规则被认为是二级遗传密码,氨基酸字母表的简化可以减少蛋白质序列中的冗余,有助于揭示编码规则.基于氨基酸的单体特征、成对相互作用和相似性,可以简化氨基酸字母表.目前,仅基于蛋白质的序列信息,根据最近邻氨基酸的出现频率构建了一个氨基酸的嵌入表示.在此基础上,提出一...     

不同类氨基酸的使用度对蛋白质折叠速率的影响

根据氨基酸约化分类,定义描述氨基酸序列信息的参量—相对氨基酸使用度(RAAU),在现有数据库和相关文献的基础上,建立了包含相对氨基酸使用度和蛋白质折叠信息的蛋白质折叠数据库.在此基础上,分析了相对氨基酸使用度对蛋白质折叠速率的影响.结果表明,强亲水类氨基酸和强疏水类氨基酸的使用对蛋白质的折叠速率的影响截然相反.对不同类蛋白质,其相对氨基酸使用度对蛋白质折叠速率的影响有明显差异.     

蛋白质中三联氨基酸数与二级结构数的模型研究

蛋白质的一级结构或序列与二级结构的关系在蛋白质结构研究中是很重要的,通过建立模型的方法来研究这种关系.在文献中已有的模型(蛋白质一级结构中的二联氨基酸与蛋白质二级结构的模型)的基础上,建立了蛋白质一级结构中的三联氨基酸个数与蛋白质二级结构个数模型.该模型能够较准确地反映蛋白质的一级结构或序列与蛋白质的二级结构的关系,比较适合应用于氨基酸序列长度变化较大的建模数据,同二联氨基酸与二级结构模型比较,由于三联氨基酸含有更多氨基酸之间的耦合信息,该模型的拟合精度更高.由于蛋白质一级结构中的三联氨基酸的种类数很大(为4 200),用以建模的变量数就很大,同时从DSSP数据库得到的样本量也很大(为11 600),用以建模的数据量很大.研究结果表明,PLS变量筛选法是一种建立大数据模型有效的方法,可有效地处理变量数为4 200,样本数为11 600这样大数据量的建模问题.     

四螺旋桨家族蛋白质序列——结构关系研究

蛋白质的三级结构唯一地由其氨基酸序列决定,这是广为人所接受的。然而,很多具有规则三级结构的蛋白质其氨基酸序列接近随机,这使得人们感到很困惑。本文将以四螺旋桨家族蛋白质为例,通过简化氨基酸残基,根据相似性方法把序列中的隐含对称性显示出来。结果表明氨基酸序列中的隐含对称性与三级结构的四重准对称性一致。     

燕麦中蛋白质的提取、纯化及氨基酸成分分析

利用不同浓度的NaCl溶液和复合酶对燕麦蛋白质进行提取试验,结果表明:最佳的工艺条件为,温度40℃,盐浓度8%,复合酶用量3.5 g(U/g),反应时间4 h;燕麦蛋白质提取率为67.5%,蛋白质纯度达到91.4%,蛋白质含量为15.2%.燕麦蛋白质氨基酸分析表明:氨基酸含量丰富,尤其是人体所必需的氨基酸齐全,比例适当.     

毛细气相色谱法测定蛋白质氨基酸的研究

研究了蛋白质氨基酸的三氟乙酰正丁酯的衍生条件和其他分析条件。利用弹性石英毛细管柱在２０ｍｉｎ左右定量地测定了２０种蛋白质氨基酸。对大多数氨基酸变异系数约３％，与自动氨基酸分析仪离子交换色谱比较，结果是满意的。     

利用我区糖蜜、木薯资源,发展氨基酸工业

糖蜜、淀粉是生产氨基酸的主要原料。广西是我国甘蔗、木薯的主要产地,充分利用蔗糖废蜜和木薯资源发展氨基酸工业,对于振兴我区经济有重要的意义。一、氨基酸的用途蛋白质是生命的基础。动物体所消耗的蛋白质必须从食物中吸收补充。因此,蛋白质含量的高低是衡量食物营养价值的一个重要指标。蛋白质又是由20种氨基酸所组成。对于动物而言,异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、苯丙氨酸、苏氨酸、色氨酸、缬氨酸等8种氨基酸必须百分之百地从食物中吸取,叫做“必需氨基酸”。动物蛋白中必需氨基酸含量丰富,能满足     

氨基酸的气相色谱分析

一、引言对蛋白质的研究,需要快速、灵敏的方法以分析蛋白质氨基酸的含量。蛋白质氨基酸约有20个,都属于α型氨基酸,即氨基和羧酸基都连接在α碳原子上。其通式为:由于侧链R不同,形成不同的氨基酸。采用氨基酸分析仪可以分析蛋白质氨基酸。但这种仪器贵重,分析时间长,分析样品量需达10～15毫克。而采用气相色谱法分析氨基酸较为快速,还具有设备紧凑,易维修,     

运用小波分析对蛋白质进行亚细胞定位预测

基于传统的以20种氨基酸在蛋白质序列中的组分来预测蛋白质亚细胞定位的方法,运用了"离散小波变换"(Discrete Wavelet Transform,DWT)的数字信号处理技术,对蛋白质序列中氨基酸排序的特征进行提取,并与氨基酸百分组成相结合,对蛋白质亚细胞定位进行了预测.通过观察预测结果发现,引入氨基酸的排列顺序特征后,蛋白质亚细胞定位的预测正确率有了显著的提高.     

Ⅱ型抗癌晶体蛋白的芳香族氨基酸及其与抗肝癌活性间的关系

利用氨基酸序列比对,蛋白质间相互作用位点预测和蛋白质与蛋白质对接,研究Ⅱ型抗癌晶体蛋白的氨基酸组成与其抗肝癌活性之间关系.结果表明:Ⅱ型抗癌晶体蛋白分子上位点49,51,52,55～60,194和205～212的氨基酸残基,特别是芳香族氨基酸在配体和受体蛋白质间的相互作用中起着重要作用;在Hex的蛋白质与蛋白质对接中,配体P11和P32与受体甘油醛-3-磷酸脱氢酶(GAPDH)的结合能量最低,表明P11和P32更容易与GAPDH结合.     

蛋白质一级结构的测定的基本程序及方法

蛋白质多肽链的氨基酸顺序主要是根据英国Sanger实验室中发展起来的方法进行测定的。这个方法首先应用于胰岛素的氨基酸顺序测定并于1954年取得成功。虽然测定每种蛋白质的一级结构都有自己特殊的问题需要解决,然而测定的基本程序都可概括为: 1.首先要获得高度纯净的蛋白质样品,纯化的样品还应测定分子量。 2.蛋白质的氨基酸组成。     

蛋白质中氨基酸间的相关性研究

计算和分析了4种类型(α型、β型、α／β型和α β型)共计204个蛋白质中的20种氨基酸间的相关性．研究发现，氨基酸之间的相关性可分为强正相关、强负相关、弱相关和不相关．作为蛋白质的建筑构件，20种氨基酸在不同类型的蛋白质中的相关性反映了这些建筑构件间的匹配规则，代表了蛋白质的结构特征．本文分析了部分氨基酸间的相关性与蛋白质结构间的联系，从物理和化学性质上解释了氨基酸相关性的起源。     

LEA蛋白质11-氨基酸基序与植物抗旱性

分析了8种重要农作物第三组LEA蛋白质序列中的94个11-氨基酸基序.得出一致性序列为TAEAAKQKAGE.LEA 3蛋白质中11-氨基酸基序呈多拷贝串联排列,其长度占蛋白质序列总长度的40%～60%.带电荷/ 极性氨基酸和疏水氨基酸数目分别占重复序列氨基酸总数的70.89%和29.11%.11-氨基酸基序的二级结构多呈α-螺旋结构.其中第1,2,4,5,9位疏水氨基酸形成螺旋蛋白质分子的疏水界面,其余位置的氨基酸形成螺旋分子的亲水界面.LEA 3蛋白质全序列平均亲水指数为-0.95～-1.22.无信号肽序列.8种LEA 3蛋白分子的上述特性与植物的抗旱性有关.     

紫孢侧耳5.39不同发育阶段蛋白质和氨基酸含量变化

本研究表明,紫孢侧耳5.39在形态发生的不同阶段、蛋白质和氨基酸含量有显著变化。在子实体形成初期,蛋白质和氨基酸含量迅速积累,随子实体发育成熟、其含量又逐渐下降。和蛋白质比较、氨基酸的积累高峰要推迟一个生理阶段。     

用相似性方法研究三叶草家族蛋白质序列-结构关系

Anfisen因提出蛋白质的氨基酸序列包含有足够的信息去决定它的空间结构的假说而获诺贝尔奖,这使得蛋白质的三级结构唯一地由其氨基酸序列决定的说法广为人所接受的。然而,很多具有规则三级结构的蛋白质其氨基酸序列接近随机,这使得人们感到很困惑。本文将以三叶草家族蛋白质为例,根据相似性方法把序列中的隐含对称性显示出来。结果表明氨基酸序列中的隐含对称性与三级结构的三重准对称性一致。     

非蛋白氨基酸的应用和功能研究进展

自然界中从细菌到人类的所有蛋白质主要都是由20种氨基酸组成的,这20种氨基酸称为蛋白氨基酸,也称为基本氨基酸或标准氨基酸.非蛋白氨基酸是指除组成蛋白质的20种常见氨基酸以外的含有氨基和羧基的化合物.非蛋白氨基酸多为蛋白氨基酸的类似物或取代衍生物,如甲基化、磷酸化、羟化、糖苷化、交联等等.除此之外,还包括β、γ、δ氨基酸及D-氨基酸.非蛋白氨基酸多以游离或小肽的形式存在于生物的各种细胞或组织中.     

苜蓿叶蛋白的营养及其功能特性研究

应用模糊识别法和氨基酸比值系数法,以鸡蛋蛋白质为标准蛋白和以WHO/FAO氨基酸参考模式为评价标准,对苜蓿叶蛋白营养价值进行了全面评价,并对苜蓿叶蛋白的功能特性进行了分析。结果表明:苜蓿叶蛋白中粗蛋白为55.06%,蛋白质中氨基酸种类齐全,必需氨基酸(EAA)占总氨基酸量的41%,第一限制性氨基酸为赖氨酸,氨基酸比值系数分为81,功能特性较好,是一种值得开发利用的优质植物蛋白。     

多重序列比对对蛋白质二级结构预测的改进

一定氨基酸序列顺序排列的多肽链是如何形成有一定空间结构的蛋白质分子的问题仍是分子生物学中心法则中到目前为止还悬而未决的问题.所以预测蛋白质的三级结构是分子生物学迫切需要解决的问题之一.一般认为蛋白质的结构是由其氨基酸序列所决定的,但我们现在所拥有的知识还不足以对蛋白质的三级结构准确地预测.因而在此之前准确预测蛋白质二级结构对于预测蛋白质三级结构有着重要的意义[1,2].     

青葙种子蛋白质氨基酸的分析研究

对青葙种子的蛋白质与氨基酸进行了研究，测得其粗蛋白的含量为20.8%，含有18种氨基酸，其中有营养必需的8种氨基酸，并根据模式蛋白质，应用模糊识别分析法与化学分析法对青葙种子蛋白质营养价值进行了评价。     

计算变异学创立背景及其用途

为了克服生物信息学和计算生物学中字母或数字不受序列长度、氨基酸组成和位置、相邻氨基酸影响的缺陷,根据自然界普遍存在的随机性原理,创立计算变异学。计算变异学用氨基酸对可预测性、氨基酸分布概率和变异概率3种方法量化整个蛋白质及每个氨基酸,用活的、动态的测量指标量化分析蛋白质。计算变异学方法可以应用于研究蛋白质进化、遗传病定量诊断,分析蛋白质结构与功能、药物设计和病毒变异预测等领域。