氨基酸序列的特征描述

氨基酸序列的特征描述是指从一条氨基酸序列选取相关的特征信息并用数学方法描述这些信息，使之能正确反映序列与结构或功能之间的关系。在根据氨基酸序列预测蛋白质的结构类或亚细胞位置等问题中，氨基酸序列的特征描述直接影响预测质量；同时比较不同描述方法对预测结果的影响可以帮助我们理解序列与结构或序列与功能之间的关系。本文介绍了几种氨基酸序列的特征描述方法，以FDOD方程作为判别函数，比较了其中几种描述方法对蛋白质结构类预测结果的影响，发现二级结构单纯的全α类和全β类蛋白质对于氨基酸组成比较敏感，而对于混合型蛋白质，即α β类和α/β类蛋白质，考虑氨基酸残基排列顺序可以显著提高预测结果。     

氨基酸序列的特征描述

氨基酸序列的特征描述是指从一条氨基酸序列选取相关的特征信息并用数学方法描述这些信息,使之能正确反映序列与结构或功能之间的关系。在根据氨基酸序列预测蛋白质的结构类或亚细胞位置等问题中,氨基酸序列的特征描述直接影响预测质量;同时比较不同描述方法对预测结果的影响可以帮助我们理解序列与结构或序列与功能之间的关系。本文介绍了几种氨基酸序列的特征描述方法,以FDOD方程作为判别函数,比较了其中几种描述方法对蛋白质结构类预测结果的影响,发现二级结构单纯的全α类和全β类蛋白质对于氨基酸组成比较敏感,而对于混合型蛋白质,即α+β类和α/β类蛋白质,考虑氨基酸残基排列顺序可以显著提高预测结果。     

蛋白质二级结构预测方法的评价

蛋白质结构预测是后基因组时代的一项重要任务，蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤。现在一般认为，如果蛋白质二级结构的预测准确率达到80％的话，就可以基本准确地预测一个蛋白质分子的三维空间结构。目前蛋白质二级结构预测的方法不断涌现，提供二级结构预测的网站也逐渐增多。为给广大研究工作者在选择使用这些预测方法时提供一种参考，文章采用统一的标准对10种比较重要而且有效的方法进行测试，并在此基础上做出评价和分析，这10种方法是：GORI、PROF、GORⅣ、NNPREDICT、PHDsec、SSpro v 2．0、PSIPRED、PREDATOR、SOPMA和APSSP2。比较结果显示：APSSP2、SSpro v 2．0和PSIPRED方法的预测效果较好，可以作为使用时的首选方案，其中尤其以APSSP2方法的预测效果最佳。     

蛋白质结构预测的优化模型与方法

从头预测方法是一种主要的蛋白质空间结构预测方法，其核心内容是恰当地建立并求解一个复杂的全局优化问题，40年来，虽然也取得了许多研究成果，但该问题的研究始终没有克服两个方面的困难，即如何找到一个表征蛋白质结构与能量关系的势能函数和一种有效的全局优化方法，主要介绍了蛋白质结构预测的优化模型和方法。