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基于蛋白质折叠自由能分析的定点突变提高谷氨酰胺转胺酶热稳定性 被引量:3
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作者 童理明 刘松 +2 位作者 李江华 堵国城 陈坚 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1278-1283,共6页
谷氨酰胺转胺酶(Transglutaminase,EC 2.3.2.13,TGase)广泛应用于食品、纺织等领域。为提高TGase的热稳定性,通过PoPMuSiC-2.1预测了降低Streptomyces hygroscopicus TGase分子折叠能的氨基酸位点,并构建了相应的突变体。PoPMuSiC-2.1... 谷氨酰胺转胺酶(Transglutaminase,EC 2.3.2.13,TGase)广泛应用于食品、纺织等领域。为提高TGase的热稳定性,通过PoPMuSiC-2.1预测了降低Streptomyces hygroscopicus TGase分子折叠能的氨基酸位点,并构建了相应的突变体。PoPMuSiC-2.1预测结果显示,替换P132的氨基酸引起TGase折叠自由能下降的幅度最大。基于此,通过定点突变分别构建了低折叠自由能的突变体P132I、P132G、P132M、P132Q。酶学分析表明,P132I在50℃下的半衰期达到5.0 min,较野生酶提高31%;其它突变体则较野生酶提高2%~13.7%。此外,P132I和P132G比酶活亦分别较野生酶提高24%和12.4%,其它突变比酶活变化不明显。作用力分析发现,突变体P132I中较野生TGase增加两个氢键。上述结果表明,基于蛋白质折叠自由能分析的定点突变能有效地提高TGase的热稳定性与催化活性,氢键的增加可能是P132I热稳定性提高的原因之一。 展开更多
关键词 谷氨酰胺转胺酶 蛋白质折叠自由能 定点突变 热稳定性
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理性设计提高蛋白质热稳定性的研究进展 被引量:16
2
作者 田健 王平 +1 位作者 伍宁丰 范云六 《生物技术进展》 2012年第4期233-239,共7页
通过理性设计提高蛋白质的热稳定性一直是当今计算生物学及蛋白质工程领域中的一个研究热点。与传统的定向进化的方法相比,该方法具有目的性强、效率高的优点,对扩大蛋白质的应用范围与探究蛋白质结构和功能的关系均具有重要意义。本文... 通过理性设计提高蛋白质的热稳定性一直是当今计算生物学及蛋白质工程领域中的一个研究热点。与传统的定向进化的方法相比,该方法具有目的性强、效率高的优点,对扩大蛋白质的应用范围与探究蛋白质结构和功能的关系均具有重要意义。本文详细介绍了影响蛋白质热稳定性的因素,以及一些常用的通过理性设计来提高蛋白质的热稳定性的策略。由于影响蛋白质热稳定性的因素众多,并且众多因素之间还具有千丝万缕的联系,到目前为止研究人员还没有提出一个公认的适合于所有蛋白质的理性设计的策略,这也是现代计算生物学家及蛋白质工程学家们努力研究的一个重要方向。 展开更多
关键词 热稳定性 理性设计 折叠自由能
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HPHIC固定相对脲变α-糜蛋白酶复性的影响 被引量:2
3
作者 刘振岭 柯从玉 耿信笃 《分析试验室》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期34-37,共4页
依据计量置换保留理论所得到的参数lgI,来测定不同构象态α-糜蛋白酶(α-Chy)在两种不同高效疏水相互作用色谱(HPHIC)固定相表面的折叠自由能,发现脲变α-Chy在HPHIC固定相表面获取的折叠自由能比溶液中的高很多,不同HPHIC固定相表面为... 依据计量置换保留理论所得到的参数lgI,来测定不同构象态α-糜蛋白酶(α-Chy)在两种不同高效疏水相互作用色谱(HPHIC)固定相表面的折叠自由能,发现脲变α-Chy在HPHIC固定相表面获取的折叠自由能比溶液中的高很多,不同HPHIC固定相表面为脲变α-Chy提供不同的折叠自由能,且都随变性剂脲浓度的增大而增大;通过对不同HPHIC色谱柱后复性α-Chy的比活测定,还发现脲变α-Chy的复性效率与其从固定相表面的折叠自由能有关,同一构象的α-Chy从固定相表面得到的折叠自由能越高越有利于其折叠成天然蛋白质。 展开更多
关键词 蛋白折叠 疏水相互作用色谱 计量置换理论 Α-糜蛋白酶 折叠自由能
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氨基酸突变对蛋白质稳定性的影响预测及其在线工具 被引量:4
4
作者 欧阳玉梅 方若森 《免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第11期997-1001,共5页
确定氨基酸突变对蛋白质稳定性的影响对于分子水平的疾病机理理解和新蛋白质设计是十分重要的。这项研究也有助于药物学上的为提高蛋白质药物的稳定性而对其进行的改造与重组以及免疫学上的疫苗设计。实验测定费时费力且代价昂贵。计算... 确定氨基酸突变对蛋白质稳定性的影响对于分子水平的疾病机理理解和新蛋白质设计是十分重要的。这项研究也有助于药物学上的为提高蛋白质药物的稳定性而对其进行的改造与重组以及免疫学上的疫苗设计。实验测定费时费力且代价昂贵。计算方法已用来预测突变的影响和阐明其潜在的生物学机制。本文阐述预测残基突变对蛋白质稳定性影响的两类方法:使用能量函数直接计算法和机器学习方法;介绍15个最新在线预测工具并说明面临的挑战与未来的方向。 展开更多
关键词 点突变 蛋白质稳定性 折叠自由能的改变 预测工具
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冠状病毒同义密码子使用对mRNA二级结构的影响
5
作者 黄俏 李瑞芳 +1 位作者 于志芬 李雪 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第6期609-618,共10页
从NCBI中获得了45种冠状病毒的mRNA序列总计416条.分别计算了每条编码序列中相对同义密码子使用度(RSCU),然后预测每条mRNA序列的RNA二级结构,计算相应mRNA茎结构含量、环结构含量、单位平均折叠自由能以及mRNA柔性.由此,建立了冠状病毒... 从NCBI中获得了45种冠状病毒的mRNA序列总计416条.分别计算了每条编码序列中相对同义密码子使用度(RSCU),然后预测每条mRNA序列的RNA二级结构,计算相应mRNA茎结构含量、环结构含量、单位平均折叠自由能以及mRNA柔性.由此,建立了冠状病毒mRNA二级结构数据库.在此基础上,分析每条mRNA序列同义密码子使用度与mRNA二级结构之间的相关性.分析结果表明,有90%的氨基酸所对应的密码子使用度与mRNA茎结构含量显著相关;有75%的氨基酸所对应的密码子使用度与mRNA环结构含量显著相关;有90%的氨基酸所对应的密码子使用度与单位平均折叠自由能显著相关;有85%的氨基酸所对应的密码子使用度与mRNA柔性显著相关.进一步分析发现,同时与茎结构含量和环结构含量都显著相关的密码子,它们的使用度与两种结构含量的相关性截然相反,在所选的参量中,柔性与同义密码子使用度显示出更好的相关性.结果证实,冠状病毒同义密码子的使用对mRNA二级结构存在很大的影响. 展开更多
关键词 冠状病毒 同义密码子使用度 MRNA二级结构 折叠自由能 mRNA柔性
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α-淀粉酶在疏水作用色谱中保留的热力学研究(英文)
6
作者 冯小艳 耿信鹏 +3 位作者 戴丽 吴丹 郑长征 耿信笃 《西安工程大学学报》 CAS 2009年第4期71-78,共8页
研究了经不同浓度盐酸胍变性的α-淀粉酶(α-Amylase)在疏水作用色谱(HIC)中的保留行为.结果表明,天然及经盐酸胍变性的α-淀粉酶在HIC中的保留行为都很好地遵循非线性Van′t Hoff方程,且由所计算出的α-淀粉酶在HIC中保留的热力学参数... 研究了经不同浓度盐酸胍变性的α-淀粉酶(α-Amylase)在疏水作用色谱(HIC)中的保留行为.结果表明,天然及经盐酸胍变性的α-淀粉酶在HIC中的保留行为都很好地遵循非线性Van′t Hoff方程,且由所计算出的α-淀粉酶在HIC中保留的热力学参数发现,在实验温度范围内,α-淀粉酶的保留为熵驱动,焓变(ΔH0)、熵变(ΔS0)和热容量变(ΔCP0)3个热力学参数都分别与绝对温度及其倒数之间存在线性关系.同时,对部分胍变α-淀粉酶的折叠自由能ΔΔGF进行了测定,发现变性α-淀粉酶在HIC固定相表面的折叠自由能远比在溶液中的高,且对于相同浓度盐酸胍变性的α-淀粉酶,均以298K时的折叠自由能为最大. 展开更多
关键词 Α-淀粉酶 疏水作用色谱 折叠自由能 热力学
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mRNA的二级结构对蛋白质折叠速率的影响 被引量:10
7
作者 李瑞芳 于志芬 黄俏 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期497-508,共12页
建立了一个包含核酸序列信息的蛋白质折叠数据库。以此为基础,对于每一个蛋白质,计算了其相应编码mRNA序列的茎结构含量、环结构含量、折叠自由能及mRNA的柔性等描述mRNA二级结构特征的基本参量。进一步分析了这些mRNA二级结构参量与相... 建立了一个包含核酸序列信息的蛋白质折叠数据库。以此为基础,对于每一个蛋白质,计算了其相应编码mRNA序列的茎结构含量、环结构含量、折叠自由能及mRNA的柔性等描述mRNA二级结构特征的基本参量。进一步分析了这些mRNA二级结构参量与相应蛋白质折叠速率的关系。结果表明,mRNA茎结构含量与蛋白质折叠速率呈显著负相关性,而环结构含量则与蛋白质折叠速率呈显著正相关性;同时,mRNA的柔性与相应蛋白质折叠速率呈极显著正相关性。进一步的分析表明,当把蛋白质分为不同二级结构类型和折叠类型后,mRNA的柔性对不同类型蛋白质的折叠速率均为重要的影响因素,而mRNA的茎结构含量和环结构含量主要影响二态蛋白质的折叠。结果证实,mRNA的二级结构对蛋白质的折叠有着重要作用。 展开更多
关键词 MRNA 二级结构 mRNA柔性 折叠自由能 蛋白质折叠速率
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从量子跃迁观点对蛋白质折叠速率的统计分析 被引量:1
8
作者 吕军 罗辽复 《中国科学:生命科学》 CSCD 北大核心 2015年第1期68-83,共16页
理解蛋白质折叠速率是探明蛋白质结构和折叠机制物理基础的关键.蛋白质折叠速率的温度依赖关系是当前一个未解决的难题.假定蛋白质折叠是一个分子构象间的量子跃迁,导出了一个蛋白质折叠速率的解析公式.由此公式出发,计算了资料库中二... 理解蛋白质折叠速率是探明蛋白质结构和折叠机制物理基础的关键.蛋白质折叠速率的温度依赖关系是当前一个未解决的难题.假定蛋白质折叠是一个分子构象间的量子跃迁,导出了一个蛋白质折叠速率的解析公式.由此公式出发,计算了资料库中二态蛋白质的折叠速率和研究了它们的温度依赖性.从第一性原理出发,对实验给出的16个二态蛋白质折叠速率的非阿列尼乌斯(non-Arrhenius)温度关系给予成功解释,进而预测了这些蛋白质解折叠速率的温度依赖关系.依据量子折叠理论,给出了一个预测二态蛋白质折叠速率的统计公式,用于65个蛋白的资料库,理论和实验比较的相关系数为0.73.此外,理论还给出了与实验结果一致的最大和最小折叠速率估计. 展开更多
关键词 量子折叠 蛋白质折叠速率 温度依赖 扭转模式数 折叠自由能
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A型流感病毒同义密码子的使用偏性对RNA二级结构的影响
9
作者 李瑞芳 于志芬 +2 位作者 黄俏 郭春阳 李雪 《病毒学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期773-781,共9页
以A型流感病毒为研究样本,分析了同义密码子使用偏性对RNA二级结构的影响,为进一步研究同义密码子存在的意义及A型流感病毒RNA特征提供一些理论依据。收集整理了NCBI中收录的全部A型流感病毒的核酸序列信息,计算了每一条核酸序列的RNA... 以A型流感病毒为研究样本,分析了同义密码子使用偏性对RNA二级结构的影响,为进一步研究同义密码子存在的意义及A型流感病毒RNA特征提供一些理论依据。收集整理了NCBI中收录的全部A型流感病毒的核酸序列信息,计算了每一条核酸序列的RNA二级结构,计算出RNA环结构含量和茎结构含量及折叠自由能。在此基础上,计算了RNA二级结构的柔性。同时,计算了每一条核酸序列的相对同义密码子使用值。由此,建立了A型流感病毒RNA二级结构数据库。分析每条核酸序列的相对同义密码子使用值与RNA的环结构、茎结构及柔性之间的关系。分析结果表明,50%的氨基酸的相对同义密码子使用值与RNA茎结构含量和环结构含量显著相关;60%的氨基酸的相对同义密码子使用值与单位平均折叠自由能显著相关;50%的氨基酸的相对同义密码子使用值与RNA柔性显著相关。进一步分析发现,与茎结构含量和环结构含量都显著相关的密码子,它们的相对同义密码子使用值与两种结构含量的相关性截然相反,而且发现,在所选的参量中,RNA柔性与相对同义密码子使用值显示出更好的相关性。结果证实,对于A型流感病毒,同义密码子的使用偏性对RNA二级结构存在很大的影响。 展开更多
关键词 A型流感病毒 同义密码子使用偏性 RNA二级结构 RNA柔性 折叠自由能
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Stability of proteins with multi-state unfolding behavior 被引量:5
10
作者 YANG BinSheng SONG Zhen +1 位作者 ZHENG XiaoYan ZHAO YaQin 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2012年第7期1351-1357,共7页
A new model used to calculate the free energy change of protein unfolding is presented. In this model, proteins are considered to be composed of structural elements. The unfolding of a structural element obeys a two-s... A new model used to calculate the free energy change of protein unfolding is presented. In this model, proteins are considered to be composed of structural elements. The unfolding of a structural element obeys a two-state mechanism and the free energy change of the element can be obtained by a linear extrapolation method. If a protein consists of the same structural elements, its unfolding will displays a two-state process, and only the average structural element free energy change 〈△G0 element(H2O)〉 can be measured. If protein consists of completely different structural elements, its unfolding will show a multi-state behavior. When a protein consists of n structural elements its unfolding will shows a (n+1)-state behavior. A least-squares fitting can be used to analyze the contribution of each structural element to the protein and the free energy change of each structural element can be obtained by using linear extrapolation to zero denaturant concentration, not to the start of each transition. The measured △Gn protein(H2O) is the sum of the free energy change for each structural element. Using this new model, we can not only analyze the stability of various proteins with similar structure and similar molecular weight, which undergo multi-state unfolding processes, but also compare the stability of proteins with different structures and molecular weights using the average structural element free energy change 〈△G0 element(H2O)〉. Although this method cannot completely provide the exact free energy of proteins, it is better than current methods. 展开更多
关键词 new model protein stability multi-state unfolding CopC
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A Gibbs free energy formula for protein folding derived from quantum statistics 被引量:1
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作者 FANG Yi 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2014年第8期1547-1551,共5页
The fundamental law for protein folding is the thermodynamic principle.The amino acid sequence of a protein determines its native structure and the native structure has the minimum Gibbs free energy.Lacking of a Gibbs... The fundamental law for protein folding is the thermodynamic principle.The amino acid sequence of a protein determines its native structure and the native structure has the minimum Gibbs free energy.Lacking of a Gibbs free energy formula is the reason that all ab initio protein structure prediction only empirical and various empirical energy surfaces or landscapes are introduced to fill the gap.We make a quantum mechanics derivation of the Gibbs free energy formula G(X)using quantum statistics for a single conformation X.For simplicity,only monomeric self folding globular proteins are considered. 展开更多
关键词 protein folding Gibbs free energy quantum mechanics statistical mechanics globular protein
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