盐酸小檗碱对牛血清白蛋白淀粉样纤维化聚集的影响作用及机制研究

以牛血清白蛋白为模型,探究了盐酸小檗碱(BH)对牛血清白蛋白(BSA)淀粉样纤维化的影响及作用机制.研究结果表明:盐酸小檗碱通过与BSA内部氨基酸残基发生非共价结合,稳定蛋白质的α-螺旋结构,从而抑制蛋白质的错误折叠,降低其纤维化聚集的程度,作用效果与药物浓度呈现正相关.     

蛋白质折叠的计算机模拟研究进展

蛋白质折叠是结构生物学领域有待解决的重要科学问题,计算机模拟方法是研究蛋白质折叠的主要手段之一.对蛋白质折叠的计算机模拟研究进展进行了简要介绍,主要内容包括:全原子分子动力学模拟、Gō模型以及弹性网络模型的主要思路及其在蛋白质折叠研究中的应用.     

基于递归特征消除法的蛋白质能量热点预测

基于蛋白质相互作用能量热点的特性,定义了残基接触数、溶剂可及性面积相对变化量所占比例等18个新特征。分别使用基于支持向量机(support vector machine, SVM)和基于F-Score的递归特征消除法进行特征选择,提出对应的预测模型SVM-RFE和F-Score-RFE用于蛋白质能量热点的预测。实验结果显示,在独立测试中F-Score-RFE模型的F1比当前预测性能最好的方法提高6.25％,表明所定义的新特征对蛋白质能量热点的识别具有较大的贡献。     

人口迁移算法在蛋白质折叠模拟中的应用

PMA(population migration algorithm)算法具有较强的全局搜索能力和稳定性.针对PMA算法的思想,首次提出将人口迁移算法应用于蛋白质的折叠模拟中,并使用该算法求解蛋白质折叠构形预测的二维AB模型,对计算结果进行了分析.     

利用隐马尔科夫模型识别蛋白质折叠类型

以70种蛋白质折叠为研究对象,对每种折叠,选择序列同一性小于25%、样本量大于3的代表性蛋白质为训练集,采用机器和人工结合的办法进行结构比对,产生序列排比,经过训练得到了适合每种折叠的概形隐马尔科夫模型(profile HMM)用于该折叠类型的识别.对Astral1.65中的9 505个蛋白质结构域样本进行单模型识别,平均敏感性和特异性分别为91.93%和99.95%,Matthew相关系数为0.87.在折叠类型水平上,与Pfam和SUPERFAMILY单纯使用序列比对构建的HMM相比,所用模型数量显著减少,仍然保持很高的识别效果.结果表明:对序列相似度很低但具有相同折叠类型的蛋白质,可以通过引入结构比对的方法建立统一的HMM模型,实现高准确率的折叠类型识别.     

基于支持向量机的多类蛋白质折叠子预测

基于支持向量机，以氨基酸组成成分、氨基酸组成成分与氨基酸残基指数自相关函数组合两种特征提取方法构成的特征向量表示蛋白质序列，对多类蛋白质折叠子问题进行了相关研究。结果表明，由氨基酸组成成分与氨基酸残基指数自相关函数组合构成的特征参数集(其参数集以符号HOPT、PARJ、PONP、WOLS表示)，其预测精度比氨基酸组成成分特征参数集有不同程度的提高。对于独立测试样本集，HOPT、结果较好，采用“唯一的一对多”策略，其总预测精度为41．91％，比氨基酸组成成分提高6．94个百分点，这些结果说明自相关函数含有一定的蛋白质空间折叠信息，支持向量机对于小样本分类预测是一种非常有效的方法。     

基于自回避搜索遗传算法的蛋白质折叠研究

利用生物信息学方法，对蛋白质折叠过程进行研究，建立蛋白质折叠自回避搜索的遗传算法模型，通过计算机模拟，对较短序列进行检测，以探究蛋白质折叠的过程。实证研究表明，此算法产生了效果较好的蛋白质折叠构象。但对于长序列，自回避路径折叠搜索计算时间将呈指数增长。为了更真实地模拟蛋白质折叠过程，进一步探讨了并行遗传算法模型，该模型充分体现序列折叠时的并行性与自组织性，使它适用于较长序列的折叠，折叠过程不会因为序列长度的增加而快速增大模拟的复杂度，且符合生命的演化规律。     

人口迁移算法在蛋白质折叠模拟中的应用

PMA（population migration algorithrn）算法具有较强的全局搜索能力和稳定性．针对PMA算法的思想，首次提出将人口迁移算法应用于蛋白质的折叠模拟中，并使用该算法求解蛋白质折叠构形预测的二维AB模型，对计算结果进行了分析．     

卷曲折叠充气管展开过程的数值分析及实验研究

采用基于能量函数的弹簧-质点模型,对卷曲折叠充气管的充气展开弯矩进行推导,考虑在充气管展开过程中薄膜自接触以及充气管中加劲钢卷尺产生的弯矩.通过Fortran语言编程对卷曲折叠充气管的充气展开过程进行数值模拟,并与利用气浮导轨消除重力,对同样条件的卷曲折叠充气管在不同时刻的展开速率的测试结果进行对比.数值分析与实验结果吻合良好,说明弹簧-质点模型方法能够很好地模拟卷曲折叠充气管的展开过程和动力性能.与传统的有限元方法相比,弹簧-质点模型方法的优点是建模简单,能够有效分析复杂充气结构的展开.研究不同充气速率对充气管的展开动力性能的影响,分析表明,充气速率增大,同一时刻的展开速率明显增大.     

基于残基涨落的加权氨基酸网络的构建及应用

提出了一种以残基间距离涨落为权重的氨基酸网络的加权方式.对180个蛋白质的加权与非加权氨基酸网络的拓扑特征量进行了分析.统计结果表明,氨基酸网络具有明显的小世界特征,加权网的平均集聚系数比非加权网的小.节点度分布具有幂律形式,显示了网络的层次模块性,进一步发现疏水残基对这一性质起了主要作用.另外,加权网的介数对折叠核的区分能力强于非加权网,表明加权网较非加权网包含了更多的蛋白质结构信息.     

基于量子遗传算法的蛋白质折叠结构预测

为提高蛋白质折叠结构的预测精度,提出了一种融合改进量子遗传算法及局部搜索策略的蛋白质折叠结构预测方法.该方法在传统的量子遗传算法算法基础上引入动态调整量子门旋转角步长机制以及量子变异操作,从而提高算法的优化性能.局部搜索策略按照一定规则对量子遗传算法的优化结果进行局部结构变换,这种结构变换只需通过移动较少的节点就可以实现,能够有效提高算法的优化效率.计算机仿真实验表明,该算法能够获得较优的蛋白质折叠结构预测结果.     

基于分子生物信息学分析小麦球蛋白的理化特性与结构预测

为探讨小麦球蛋白在理化特性及分子结构方面的共性与特性,基于NCBI蛋白质数据库,利用Protparam、Clustalw、MEME program3、PSIPRED 3.3等软件对8条小麦球蛋白的理化性质、多序列比对、系统进化树、保守基序、蛋白质二级结构、域结构、折叠域识别等进行预测分析。结果表明:小麦球蛋白的氨基酸残基数为225～637,分子质量为24.55～72.25 kDa,理论等电点为5.22～8.72,总平均亲水性为-1.074～0.045,不稳定系数为36.02～77.64,脂肪系数为57.05～96.09。在多序列比对方面,小麦球蛋白存在较多保守区域;在基序分析方面,小麦球蛋白中有6个保守的基序;在结构预测方面,小麦球蛋白的域结构和折叠域差异较小;在蛋白质二级结构方面,氨基酸残基在225～241之间的小麦球蛋白由α-螺旋和无规则卷曲等结构元件组成,基本上不存在延伸链;氨基酸残基在504～637之间的小麦球蛋白则由α-螺旋、延伸链和无规则卷曲等结构元件组成,且三者的比例约为无规则卷曲∶延伸链∶α-螺旋=3∶1∶1。这些结果可为小麦球蛋白的分离纯化及其利用提供生物学数据参考。     

混合优化策略的蛋白质折叠结构预测

为提高蛋白质折叠结构的预测精度,提出了一种融合改进模拟退火算法与序列二次规划法的预测策略.将序列二次规划法加入具有回火退火功能的模拟退火算法中,利用其局部最优化的能力对由模拟退火算法求得的全局优化结果进行二次优化,进而求得全局最优化结果.对所提方法进行了计算机仿真研究,并与其它方法进行了性能比较,实验结果表明,该方法能够有效提高蛋白质折叠结构的预测精度.     

蛋白质空间结构数字特性统计分析及应用

研究了蛋白质分子的结构,从RCSB公共数据库中收集蛋白质PDB数据文件,利用统计分析和数据挖掘知识,建立了以蛋白质形心为原点的蛋白质原子空间坐标系,从蛋白质的数字特征入手,讨论了五类蛋白质(肌蛋白、血蛋白、激素、抗体、生物膜)的结构特性及数字特征的分布,其中激素分子相对其他几类蛋白质较小,原子的分布也相对集中;并讨论了20种残基的结构特性,构造出蛋白质数字特征能量函数,其结论有助于蛋白质生物功能开发和蛋白质设计研究.     

人CYP2E1基因编码蛋白主要特性与结构的生物信息学分析

采用生物信息学方法对人CYP2E1基因编码蛋白质的结构、理化性质、亲疏水性、信号肽、跨膜结构域、亚细胞定位、二级结构、三级结构、酶活性中心等进行预测,并对人和其他6物种的CYP2E1编码蛋白序列进行系统进化分析.研究结果表明,人CYP2E1编码493个氨基酸组成多肽,其相对分子质量约为172 386.6,等电点理论值为7.04,分子式为C6778H10986N2074O2429S374.该蛋白定位于细胞膜外,属跨膜蛋白,为疏水性不稳定蛋白;该蛋白二级结构有6个β折叠、6个α-螺旋、6个跨膜结构区和32个转角,该酶活性中心由Asn202残基、Ser298残基及Phe205残基与铁卟啉环构成,CYP2E1蛋白血红素铁和底物催化位点之间的距离在0.3~0.6 nm之间.     

考虑结构特征权重的船舶有限元网格优化算法

基于边折叠的网格简化算法,同时考虑网格节点的结构权重,针对船舶板架结构,提出了一种有限元网格优化算法,以达到消除网格中过于碎小的单元和优化网格形态的目的。算法在进行边折叠时考虑折叠后的单元形态,优先折叠最短的单元边,避免过于狭长或细小的单元出现,保证网格单元的质量。通过考虑网格节点所依附的关联结构的特征权重,近似的定量化节点在结构上的重要程度,以单元边两端节点的权重值大小决定边折叠的方向,优先保留权重值更大的节点,从而对模型上的重要结构特征予以保留。最后,以实际模型验证了算法的有效性。     

猪胰岛素前体氨基酸位点突变对其结构和折叠的影响

蛋白质的氨基酸序列决定了它的高级结构和生物功能。用蛋白质工程技术得到了猪胰岛素前体（PIP）的突变体[-B10D]PIP，并得到HPLC纯的蛋白质样品。通过对该突变体的研究发现：它的结构稳定性、二硫键稳定性、体外再折叠速率和效率都与野生型PIP有所不同。     

应用集成神经网络预测蛋白质相互作用位点

蛋白质相互作用位点在现代药物设计与构建蛋白质相互作用网络方面有着重要的意义。基于一个含有35个蛋白质分子的数据集,首先提取蛋白质的序列谱、熵值、可及表面积3种特征,然后运用误差反向传播神经网络以及其集成对蛋白质的相互作用位点进行了预测。采用35次留一法(一倍交叉验证)进行训练与测试,结果显示每当加入一种新特征时,预测结果都有相应的提高,并且把神经网络集成时,结果又有了一定程度的提高。     

转录因子AP-2α与TES蛋白相互作用分析

为研究转录因子AP-2α与TES蛋白的相互作用机制,分别构建AP-2α与GST的融合蛋白原核表达载体及TES与His的融合蛋白原核表达载体,在大肠杆菌E.coli BL 21中诱导表达,表达产物经纯化后用GST Pull-down及免疫印迹技术分析其相互作用关系.实验结果表明,AP-2α与TES之间存在相互作用是由于AP-2αC端能与TES C端的首个LIM结构域结合,酵母双杂交实验也证实了该结果;同时根据AP-2α只能与TES C端而不能与TES全长蛋白结合的实验事实提出了TES蛋白存在自身相互作用的可能,这种自身折叠封闭了位于TES C端首个LIM结构域上的AP-2α结合位点.     

具有长程相互作用正方晶格的色散关系和热容

根据晶格动力学理论计算具有长程相互作用二维单原子正方晶格的色散关系,在简谐近似下,得到了考虑任意近邻原子色散关系的一般表达式。 分析了最近邻和次近邻近似下的结果,当近邻数 p 较大时,第 p近邻的原子对第一布里渊区内平均振动频率的贡献随近邻数的增大以幂律形式衰减。 以长程库仑相互作用为例,进行数值计算和分析。 在此微观动力学的基础上,研究了长程相互作用对宏观热容的影响。 数值计算长程库仑相互作用系统的热容,且发现热容随近邻数的增大以幂律形式衰减。