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蛋白质二级结构预测-综合各种分析方法预测

综合各种分析方法预测在实际进行蛋白质二级结构预测时,往往会综合应用各种分析方法和相关数据。综合方法不仅包括各种预测方法的综合,而且也包括结构实验结果、序列对比结果、蛋白质结构分类预测结果等信息的综合。实际应用中最常见的综合方法是同时使用多个软件进行预测,通过分析各个软件的特点以及各个软件预测结果,最终形成二级结构一致性的预测结果。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合方法。双重预测是另一类综合方法,该方法首先预测蛋白质的结构类型,然后根据不同结构类型蛋白质的二级结构形成规律预测新蛋白质的二级结构,并根据结构类型解释预测结果。这种方法若有光谱测定的二级结构含量作参考,则第一步分类结果更可靠。就像α螺旋和β折叠片的位置可以预测出来一样,其它特定的结构或结构特征,如卷曲螺旋和跨膜区也可以预测出来。但这类预测的方法没有二级结构预测方法多,主要是由于这些结构或结构特征的折叠规律尚不十分清楚。尽管如此,若待预测序列在已知结构数据库......阅读全文

蛋白质二级结构预测-综合各种分析方法预测

综合各种分析方法预测在实际进行蛋白质二级结构预测时,往往会综合应用各种分析方法和相关数据。综合方法不仅包括各种预测方法的综合,而且也包括结构实验结果、序列对比结果、蛋白质结构分类预测结果等信息的综合。实际应用中最常见的综合方法是同时使用多个软件进行预测,通过分析各个软件的特点以及各个软件预测结果,最

Chou-Fasman预测方法预测蛋白质二级结构

Chou-Fasman方法是一种基于单个氨基酸残基统计的经验参数方法,由Chou和Fasman在20世纪70年代提出来。通过统计分析,获得的每个残基出现于特定二级结构构象的倾向性因子,进而利用这些倾向性因子预测蛋白质的二级结构。每种氨基酸残基出现在各种二级结构中倾向或者频率是不同的,例如Glu主要出

蛋白质二级结构预测-基于氨基酸疏水性的预测方法

这种方法是一种用物理化学方法进行二级结构预测的方法,或称为立体化学方法。在蛋白质中,氨基酸的理化性质对蛋白质的二级结构影响较大,因此在进行结构预测时考虑氨基酸残基的物理化学性质,如疏水性、极性、侧链基团的大小等,根据氨基酸残基各方面的性质及残基之间的组合预测可能形成的二级结构。“疏水性”是氨基酸的一

蛋白质二级结构预测-最邻近方法 NearestNeighboringmethods

早期,由于数据的缺乏,预测方法多基于单条序列。随着序列和结构数据的增加,人们的研究转向同源序列分析,充分利用隐藏在同源序列中的结构信息,使得结构预测的准确率得到了较大的提高。同源分析的基础是序列比较,通过序列比较发现相似的序列,根据相似序列具有相似结构的原理,将相似序列(或者序列片段)所对应的二级结

二级结构预测的

中文名称二级结构预测英文名称secondary structure prediction定  义预测大分子(核酸、蛋白质)可能具有的二级结构。现在已有多种计算机软件可以进行这类预测,如nnPREDICT、ZPRED Server等。应用学科生物化学与分子生物学(一级学科),方法与技术(二级学科)

远紫外CD 预测蛋白质二级结构的方法

  利用圆二色光谱仪获得蛋白质CD 主要的工作包括:溶剂体系的选择,蛋白质溶液样品的制备[14 ] ,圆二色光谱仪实验参数的选择与调整等。对此,Kelly 等[15 ] 已经作了较为全面的综述。正确的蛋白质CD 图谱是预测蛋白质结构的基础与关键。在正确获得蛋白质CD 后,主要的工作是如何从CD 图谱

蛋白质二级结构预测-人工神经网络方法

人工神经网络是一种复杂的信息处理模型。随着神经网络研究的兴起,科学家们也将神经网络用于生物信息学,其中包括二级结构的预测、蛋白质结构的分类、折叠方式的预测以及基因序列的分析等等。将神经网络用于二级结构预测的最早是由Qian和Sejnowskit提出的,他们受到神经网络在文字语言处理方面应用的启发,将

蛋白质二级结构(protein secondary structure)预测软件

蛋白质二级结构的预测通常被认为是蛋白结构预测的第一步,二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α+β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已

蛋白质二级结构预测(protein secondary structure prediction)

蛋白质二级结构的预测开始于20世纪60年代中期。二级结构预测的方法大体分为三代,第一代是基于单个氨基酸残基统计分析,从有限的数据集中提取各种残基形成特定二级结构的倾向,以此作为二级结构预测的依据。第二代预测方法是基于氨基酸片段的统计分析,使用大量的数据作为统计基础,统计的对象不再是单个氨基酸残基,而

蛋白质序列分析和结构预测

【实验目的】   1、掌握蛋白质序列检索的操作方法;  2、熟悉蛋白质基本性质分析;  3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测,了解基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测;  4、了解蛋白质结构预测。【实验内容】   1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人脂联素(ad