F/10木聚糖酶二级结构含量对热稳定性的影响

从PDB库中收集F/10家族12个木聚糖酶晶体结构,查找对应酶最适温度并作为热稳定性指标,分析了二级结构含量与稳定性的关系.结果表明,稳定性与α-螺旋含量明显正相关(相关系数为3.1);与β-折叠片含量负相关,但是相关性很小(相关系数0.2);与无规则片断含量明显负相关(相关系数为-2.2).说明二级结构含量影响酶稳定性,这个结果与(β/α)8结构相吻合,螺旋位于酶分子外周,构成分子骨架;折叠片位于分子中间,构成活性中心区域;无规则片断将螺旋和折叠片连接在一起.这一结果明确解释了前人分子改造结果:螺旋中相关氨基酸突变可以提高酶稳定性,指明了酶分子稳定性改造方向,即:减少结构中无规则片断含量、增加螺旋含量可以提高稳定性.

用神经网络方法由蛋白质一级序列预测其二级结构含量(英文)

基于氨基酸组成和有偏自相关函数的特征参量 ,利用BP神经网络 ,提出了一种预测蛋白质二级结构中α螺旋和 β折叠含量的计算方法 .采用相互独立的非同源蛋白质数据库对该方法的准确性进行检验 ,对蛋白质二级结构α螺旋和 β折叠含量的预测的结果为 :自检验的平均绝对误差分别为 0 .0 70和 0 .0 6 8,相应的标准偏差分别为 0 .0 49和 0 .0 47;他检验的平均绝对误差分别为 0 .0 75和 0 .0 70 ,相应的标准偏差分别为 0 .0 5 0和 0 .0 49.与常用方法相比 ,利用此方法预测蛋白质二级结构含量可有效提高预测精度 .

基于蛋白质二级结构序列的结构型预测

以蛋白质二级结构含量为基础利用Mahalanobis距离和以蛋白质二级结构序列建立数学模型相结合的方法来预测α型、β型、α+β型和α/β型四种蛋白质结构型。

预测蛋白质结构型的新方法

以二级结构含量和其它二级结构参数为基础 ,提出用作 Mahalanobis距离和建立数学模型相结合的方法来预测α型、β型、α+β型和α/β型四种蛋白质结构型的新方法 .

蛋白质结构分类与结构类预测研究

现代分子生物学研究表明,蛋白质是执行生物功能的大分子,在生命活动中起着极其重要的作用。蛋白质的功能是由其空间结构决定的。结构和功能的一致性促进了对蛋白质结构研究的巨大热忱,结构生物学的发展方兴未艾。虽然空间结构是由一级结构(即氨基酸的排列顺序)决定的这一原理,已经确立了30余年,但在一般情况下由一级结构预测其3级结构仍然是不现实的。与此同时。