基于二维相关红外光谱对pH值影响大豆分离蛋白二级结构含量的快速分析

为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。

天然橡胶中蛋白质的酰胺Ⅲ带二级结构及其热变性

采用中红外(MIR)光谱对天然橡胶中蛋白质酰胺Ⅲ带的二级结构及其热变性进行了研究。变温去卷积MIR光谱结果表明,酰胺Ⅲ带二级结构在293~393 K的温度范围内升温时,无规则卷曲、β-折叠、α-螺旋及β-转角二级结构的红外吸收峰强度降低。二维MIR光谱结果表明,酰胺Ⅲ带二级结构对热的敏感程度存在较大差异,其中无规则卷曲二级结构最先改变。热扰动因素下,无规则卷曲二级结构改变是整个酰胺Ⅲ带二级结构改变的关键步骤。

基于多核LSSVM的谷物蛋白质二级结构预测与优化

蛋白质的二级结构对其空间结构和功能有着极其重要的影响,利用机器学习方法进行谷物蛋白质二级结构预测是生物和食品领域的重要研究内容。作者在现有蛋白质数据库中选取玉米、小麦、大豆的谷物蛋白质,使用多特征融合方式对蛋白质序列进行特征提取,提出将多核学习与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,以多个核函数的线性加权组合代替传统单一核函数,利用核权重调整融合效果,构建多核LSSVM模型预测谷物蛋白质二级结构。使用粒子群优化算法(PSO)对模型超参数进行优化,寻找最佳超参数组合提升模型预测性能。研究结果表明,多核LSSVM模型能够改善单一核函数高维映射的局限性,融合各核函数优势,通过PSO算法获取最佳超参数组合。该模型结合多特征提取方式显著提高了谷物蛋白质二级结构预测的Q_(3)准确率。

基于ITS2序列及其二级结构对矩镰荚苜蓿和近缘种的分子鉴定

为准确鉴定矩镰荚苜蓿(Medicagoarchiducis-nicolai)及其近缘种花苜蓿(M.ruthenica)、阔荚苜蓿(M.platycarpos)和毛荚苜蓿(M.edgeworthii),利用DNA条形码技术对4个物种的ITS2序列进行注释、比对、检验,计算种内种间遗传距离,邻接法(neighbor-joining, NJ)构建系统发育树,通过RNAfoldwebserver预测4个近缘种的ITS2二级结构。结果显示,矩镰荚苜蓿及其近缘种的ITS2序列长度为220~221 bp,稳定性好;种间遗传距离(0.004 55~0.022 73)明显大于种内遗传距离(均为0),存在明显的“BarcodingGap”区域;NJ系统发育树显示,毛荚苜蓿聚为一支,矩镰荚苜蓿、花苜蓿和阔荚苜蓿聚为另一支,然后矩镰荚苜蓿与阔荚苜蓿又各自形成单系;在二级结构中,矩镰荚苜蓿与阔荚苜蓿、毛荚苜蓿存在明显差异,但与花苜蓿极为相似,难以区分。分析表明:除花苜蓿外,以ITS2序列作为条形码并辅以二级结构,可以达到对矩镰荚苜蓿、阔荚苜蓿和毛荚苜蓿准确、快速鉴定的目的。

基于DNA条形码ITS1、ITS2及其二级结构对药材巴戟天及易混伪品进行鉴定

[目的]利用DNA条形码ITS1、ITS2碱基序列及其二级结构对巴戟天药材及其混伪品进行鉴定.[方法]利用Codon Code Aligner 17.0或SeqMan软件对测序获得的双向序列进行拼接,从GenBnak上下载巴戟天及其混伪品的ITS1、ITS2碱基序列并利用MEGA 11.0软件分别与测序获得的碱基序列进行比对分析,获得测序样品的ITS1、ITS2碱基序列.将所有ITS1、ITS2碱基序列利用MEGA 11.0软件比对分析,分别构建NJ、ML系统聚类树并计算种内、种间遗传距离及各物种种间碱基变异位点、简约信息位点,利用在线网页构建各物种ITS1、ITS2碱基序列二级结构.[结果]基于ITS1碱基序列巴戟天与大果巴戟、虎刺、鸡眼藤、假巴戟、南五味子、香巴戟、羊角藤的种间遗传距离分别为0.034、0.233、0.052、0.052、1.004、1.004、0.049,种间简约信息位点分别为6、30、9、9、90、90、10个,根据NJ系统聚类树显示虎刺与羊角藤、香巴戟与南五味子无法鉴别,ML系统聚类树显示香巴戟与南五味子无法鉴别.基于ITS2碱基序列巴戟天与大果巴戟、虎刺、鸡眼藤、假巴戟、南五味子、香巴戟、羊角藤的种间遗传距离分别为0.014、0.113、0.034、0.015、0.509、0.516、0.017,种间简约信息位点分别为7、34、15、8、91、88、9个,根据NJ系统聚类树显示除香巴戟与南五味子无法鉴别外,其他各物种均独立聚为一支,ML系统聚类树显示各物种均独立聚为一支.基于ITS2构建的二级结构能够准确对各物种进行鉴别.[结论]基于ITS2构建的ML系统发育树、二级结构均能够对巴戟天及其混伪品进行鉴别,ITS2序列的物种鉴定能力优于ITS1序列.

二维相关红外光谱技术解析牛肉热加工过程中蛋白质二级结构变化

利用傅里叶变换红外光谱和近红外(near-infrared,NIR)光谱技术,对60~120℃下加热0~15 min的66个牛肉样品进行光谱分析,并通过二维相关光谱技术揭示蛋白质结构的动态演变过程。结果显示,随着加热温度的上升,酰胺A带和酰胺I带的吸收峰发生位移,N—H和C—N的振动增强。β-折叠相对含量增加,β-转角相对含量降低,蛋白质二级结构的变化时序为β-转角、β-折叠、α-螺旋、无规卷曲。此外,基于NIR光谱数据构建的牛肉蛋白二级结构(α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲)含量预测模型具有高精度的预测能力(校正相关系数>0.9)。本研究基于大量样本揭示了牛肉加热过程中蛋白质二级结构的变化规律,而且为实现快速、无需复杂预处理的肉类产品蛋白质结构分析提供了有效的技术路径。

基于ITS2序列及二级结构的维吾尔族药材孜然及其混伪品鉴别

目的:应用DNA条形码技术,建立维吾尔族药材孜然及其混伪品小茴香、芫荽子的分子鉴别方法。方法:提取38批孜然及其混伪品的基因组总DNA,聚合酶链式反应(PCR)扩增内转录间隔区2 (ITS2)序列并双向测序,测序结果经CodonCode Aligner软件进行序列拼接,利用MEGA软件分析序列特征,计算种内、属间遗传距离,构建邻接(neighbor-joining,NJ)系统聚类树,预测其ITS2二级结构。结果:孜然药材ITS2序列中主体单倍型为A1,序列长度均为226 bp,鸟嘌呤(G)+胞嘧啶(C)占比为47.79%~48.23%;小茴香ITS2序列中,主体单倍型为B1,序列长度均为224~227 bp,G+C占比为53.30%~55.36%;芫荽子ITS2序列中,主体单倍型为C1,序列长度均为220~227 bp,G+C占比为56.82%~56.83%。孜然的种内遗传距离明显小于属间遗传距离。二级结构表明,孜然及其混伪品螺旋区的茎环大小、数目、位置及螺旋角度均有明显差异。结论:ITS2序列作为DNA条形码能稳定、准确地鉴别孜然及其混伪品药材,为保障孜然临床安全用药提供了有效技术手段。

基于DNA条形码及ITS2二级结构鉴定白头翁及其易混伪品

目的:基于DNA条形码及ITS2二级结构鉴定白头翁及其易混伪品(秋牡丹、火绒草、委陵菜),从而提高白头翁材鉴定的准确性和效率。方法:提取白头翁及易混伪品植物(秋牡丹、火绒草、委陵菜)的DNA,进行PCR扩增并测序,设计特异性引物,并采用特定的分子标记,提取DNA条形码和ITS2(内转录间隔区2)区域的二级结构,使用MEGA11.0软件对白头翁及易混伪品植物进行分析研究。结果:Neighbor-Joining(NJ)树显示白头翁、秋牡丹、火绒草、委陵菜分别独立聚为一支,且白头翁、秋牡丹、火绒草、委陵菜的二级结构在整体骨架上有明显不同,因此根据ITS2碱基序列能够对白头翁及其混伪品进行鉴定。结论:利用DNA条形码及ITS2二级结构能够准确对白头翁及易混伪品(秋牡丹、火绒草、委陵菜)进行鉴定。

基于DNA条形码和二级结构鉴定菟丝子及其易混伪品

目的:利用DNA条形码ITS2碱基序列及其二级结构对菟丝子及其混伪品金灯藤进行鉴定。方法:从安徽亳州药材市场收集10份菟丝子、5份南方菟丝子、5份金灯藤样品,提取基因组DNA后,利用ITS2序列扩增引物进行PCR及测序,并从GenBank下载菟丝子、南方菟丝子、金灯藤ITS2序列。利用MEGA 11.0对序列进行比对分析,计算种内、种间遗传距离,利用邻接法(NJ)构建系统聚类树,通过数据库预测ITS2二级结构。结果:菟丝子、南方菟丝子、金灯藤构建的NJ树分别聚为一支,基于ITS2碱基序列的种间遗传距离能准确鉴别菟丝子、南方菟丝子、金灯藤;菟丝子、南方菟丝子、金灯藤的二级结构在整体上有较大区别,能够明显区分。结论:基于ITS2序列可以准确地鉴别菟丝子及其混伪品。

菌酶协同对苜蓿营养成分和蛋白质二级结构的影响

饲料占养猪生产饲养成本的70%,为降低猪肉生产成本,需要对现有饲料资源进行二次开发利用。苜蓿具有营养价值高、适口性好、消化率高的特点,其富含的活性物质对动物机体有益,在促进畜禽生长的同时也改善了畜产品品质,是优良的饲料资源。

气调储藏对绿豆球蛋白消化特性及其与蛋白二级结构的相关性研究

为明确气调储藏对绿豆蛋白质消化特性及蛋白二级结构和消化特性的相关性,以新鲜绿豆和在室温及4℃气调储藏18个月的绿豆为原料,利用傅里叶红外光谱技术分析经储藏后的绿豆蛋白其二级结构中α-螺旋结构增加,β-折叠结构减少;通过体外模拟消化实验发现不同气调储藏条件下绿豆球蛋白的胃肠消化率降低,消化产物中游离氨基酸含量降低。室温储藏后的绿豆球蛋白二级结构和胃肠消化率与新鲜绿豆球蛋白差异显著(P>0.05);而4℃气调储藏后的绿豆球蛋白二级结构和胃肠消化率与新鲜绿豆差异不显著(P<0.05)。说明4℃气调储藏可以减少绿豆球蛋白二级结构变化,从而影响胃肠消化率的变化。

基于Wasserstein生成对抗网络和残差网络的8类蛋白质二级结构预测

蛋白质二级结构包含充分的蛋白质信息,而且蛋白质二级结构是研究蛋白质三级结构和药物设计的基础,因此,本文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络(WGAN)和残差网络(ResNet)的蛋白质8态二级结构预测的方法。该方法首先通过Wasserstein生成对抗网络(WGAN)提取蛋白质特征,将其与PSSM结合成新的特征集合,然后将新的特征集合输入到残差网络(ResNet)预测并得到最终结果。经过实验,该方法在测试集CASP10-14和CB513中的Q8预测准确率分别为73.21%,72.43%,71.67%,69.83%,70.17%和73.89%。通过实验表明,Wasserstein生成对抗网络(WGAN)具有出色的特征提取能力,ResNet能够有效地训练深层网络结构,从而提高蛋白质二级结构的预测精度。

重金属铅对大麦苗粉蛋白质二级结构及氨基酸的影响

探究铅(Pb)胁迫对大麦苗粉营养价值和风味的影响。应用傅里叶变换红外光谱、液相色谱-质谱联用靶向代谢组学技术,对成苗期(CMQ)及受Pb影响成苗期(CMQPb)大麦苗粉中蛋白质二级结构和氨基酸的含量变化进行精准定性定量分析。结果表明:受到Pb胁迫后,大麦苗粉蛋白质二级结构中的无序结构(β-转角和无规卷曲)向有序结构(α-螺旋)发生转化。通过高通量靶向氨基酸代谢组学分析共定性定量了大麦苗粉中25种氨基酸,其中Arg、Pro和His在Pb的影响下含量降低,Val含量升高,证明Pb会导致大麦苗粉的营养价值、甜度降低,苦味增加。本研究结果为大麦保健食品的开发提供一定基础数据。

天然橡胶中蛋白质二级结构及热变性

采用三级中红外光谱(一维中红外光谱、变温去卷积中红外光谱和二维中红外光谱)开展了天然橡胶(NR)及其含有蛋白质的二级结构研究。实验发现,NR蛋白质二级结构的红外吸收模式主要包括ν无规则卷曲、νβ-折叠、να-螺旋和νβ-转角。在293~393 K的温度范围内,随着测试温度的升高,NR蛋白质β-转角二级结构含量略有增加,β-折叠二级结构和无规则卷曲二级结构含量略有减少,而α-螺旋二级结构含量基本不变。结果表明,蛋白质二级结构对热的敏感程度及官能团变化快慢顺序都存在着较大的差异性,蛋白质β-转角二级结构最先改变,且变化早于α-螺旋二级结构。热扰动因素下,蛋白质β-转角二级结构改变则是整个NR蛋白质二级结构改变的关键步骤。本研究拓展了三级中红外光谱在NR中蛋白质二级结构及热变性的研究范围。

单宁酸对丝素蛋白二级结构的影响作用研究

蛋白质的二级结构是其发挥生物功能的重要基础结构,因此本文通过单宁酸和丝素蛋白反应,研究不同摩尔浓度的单宁酸对丝素蛋白二级结构的影响。使用紫外可见光吸收光谱(UV-Vis)、荧光发射光谱(FL)和傅里叶红外吸收光谱(FTIR)等表征技术对单宁酸与丝素蛋白的反应产物进行测试,结果表明单宁酸可以影响丝素蛋白的二级构象,并呈现一定的变化趋势。单宁酸摩尔浓度逐渐增加到20μmol/L时,α螺旋和无规卷曲结构逐渐增多,β折叠结构逐渐减少。单宁酸摩尔浓度继续上升,α螺旋和无规卷曲结构逐渐减少,β折叠结构逐渐增多。

傅里叶红外光谱法与拉曼光谱法测定蛋白质二级结构研究进展

蛋白质二级结构是多肽链通过氢键连接盘旋而形成的结构,包括α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规则卷曲4种结构。当外界条件发生改变时,蛋白质二级结构会随之变化。目前,傅里叶红外光谱法以及拉曼光谱法是研究蛋白二级结构的主要方法。该文从定义、原理、测定方法、优缺点、应用进展等方面阐述蛋白质二级结构的研究方法,并以牛霖肉为研究对象,对2种测定方法所得结果进行了比较,以期为蛋白二级结构测定方法的选择提供理论依据和数据支撑。

植物体内RNA二级结构探测方法的研究进展

生物体内的RNA因氢键等作用配对折叠形成复杂的二级结构及三级结构,并根据环境产生动态变化,由此行使功能。植物中的基因表达调控及配体感应都与RNA的结构相关,RNA结构也被认为是转录后调控的一项影响因素,RNA的结构对与之互作的蛋白的结构和功能产生影响,因此研究RNA功能过程中解析RNA结构尤为关键。目前,RNA二级结构的探测实验方法从X-射线经过酶切及化学探针标记,发展至结合高通量测序即可建构模型。此外,机器学习等方法也为RNA结构的探测提供了新的思路。本文综述了影响体内RNA结构的因素及近年来用于植物体内RNA结构预测的方法,讨论了现有方法的应用限制下对RNA二级结构预测新方法开发的意义及存在的问题,展望计算机预测方法与实验方法未来的发展趋势,旨为后续RNA结构相关研究提供方法参考。

基于多解并行遗传算法预测RNA二级结构及假结

非编码RNA功能通常与其结构密切相关,准确预测RNA的二级结构有助于揭示RNA的功能。在传统的遗传算法基础上,结合RNA二级结构和假结的特点,提出一种多解并行的遗传算法预测RNA二级结构和假结。首先构建茎区池和初始解集;然后根据RNA二级结构的基本特点建立目标函数、约束函数、自适应度函数和相应的遗传算子,基于初始解集中多条序列—结构模型进行并行遗传迭代,预测最优RNA二级结构;然后在RNA二级结构基础上,使用遗传算法继续进行迭代和筛选,预测含假结的RNA二级结构。实验结果表明,该方法不仅可以解决大规模茎区的组合问题,还可以减少随机性。该方法与常用的预测假结的IPknot方法比较,对单序列RNA的结构预测结果正确率高且稳定。

蛋白质的二级结构和mRNA的二级结构的相关性研究

利用置信度为95的特征字研究了蛋白质二级结构以及其对应mRNA二级结构,发现蛋白质二级结构和mRNA二级结构有明显的相关性.规则二级结构α-螺旋,β-折叠以及包含有Turn的边界明显倾向于mRNA二级结构的茎区,而避免出现在环区.

蛋白质二级结构的条件隐Markov性及其预测问题

蛋白质二级结构预测问题自1957年首次被提出迄今已有40多年了,从知道的文献中可以得出如下信息:在统计意义之下,蛋白质序列中氨基酸之间的相互作用较弱,所以,统计方法中所依赖的独立性假设虽然不是从物理背景中得来的,但的确有其合理性和方便之处;交互信息准则优于均方误差准则;信息和统计的思想和方法在预测二级结构中不可低估;加入蛋白质的一级结构之外的信息可帮助提高二级结构预测的精度;而直接从一级结构出发无附加信息的情况下预测二级结构,现存在的预测方法的预测精度仍然无较大突破;预测精度和所使用的蛋白质样本序列在总体样本中的覆盖率,是评估各种预测方法的有效性的两个重要指标。本文作者建立了一个集蛋白质一、二级结构为一体联合结构模型,并将上述信息囊括在其中。由该模型首先得到蛋白质一、二级结构的信息与统计特性,然后利用这些特性分别对蛋白质一、二级结构中各种变量的信息传递关系及隐Markov性进行定量分析和确切地统计描述。最后给出直接从一级结构出发预测二级结构的几个原则。