大麦发芽过程中热稳定蛋白质的变化及部分生化特性

大麦中的热稳定蛋白质具有独特的生理生化特性,对大麦品质有重要影响,而且其耐热性具有潜在的商业价值。本文建立了热稳定蛋白的提取和分析方法,对其在大麦发芽过程中的变化规律及部分生化特性进行了研究和阐述。结果表明,种子中热稳定蛋白含量在发芽过程中先降后升,在焙焦后下降,且总量呈减少趋势。麦芽中热稳定蛋白分子质量主要分布在约40 ku和10 ku两个区域;具有对内蛋白水解酶的稳定性;且其中某些组分能够抑制外源蛋白酶活性。

不同蛋白质含量的同品种大麦中热稳定蛋白质及泡沫蛋白质的变化

利用Bradford法和SDS-PAGE电泳技术进行分析,直观地比较了不同蛋白质含量的同品种大麦中热稳定蛋白质与萌发过程中泡沫蛋白质的含量及组成。结果显示,大麦中热稳定蛋白质含量与大麦总蛋白质含量呈正相关,同品种大麦在热稳定蛋白质及泡沫蛋白质含量上虽然存在差异,但其蛋白质组成基本相同;在发芽过程中,高蛋白质含量大麦中的泡沫蛋白质含量略高于低蛋白质含量的大麦。此实验数据及方法可为评估大麦以及预测麦芽和啤酒泡沫的品质提供借鉴。

三种测定蛋白质热稳定性方法的比较

蛋白质的热稳定性一般使用热变性中点温度(melting temperature,T_(m))来表示,即蛋白质解折叠50%时的温度.测定蛋白质T_(m)值的常用方法有差示扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)、圆二色光谱法(circular dichroism,CD)和差示扫描荧光法(differential scanning fluorimetry,DSF)等.为了比较不同方法的检测特点和效果,选择了5种具有不同结构特点的蛋白,分别使用上述方法对其T_(m)值进行测定.结果发现,三种方法测得的T_(m)值整体上较为一致,但也存在一定的差异.研究还发现,结构更复杂的蛋白,并不一定具有更多T_(m)值.

基于二肽组成识别嗜热和常温蛋白的研究

通过分析3216条嗜热蛋白和4007条常温蛋白的二肽组成,结果发现,在嗜热蛋白中存在更多EE,EK,KE,VE,EI,KI,EV,KK,VK和IE等二肽,更少AA,LL,LA,AL,QA,QL,AQ,LT,TL和EQ等二肽。在此基础上发展了一种识别嗜热和常温蛋白的统计学方法,通过对两组共853个蛋白序列进行识别,该方法识别平均正确率分别可达89.0%和89.6%。同时探讨了一些特定二肽对识别效果的影响。

基于氨基酸组成预测蛋白质热稳定性的v-支持向量机方法(英文)

支持向量机有许多优点:有效防止过拟和,适合大的特征空间,给定数据集的信息压缩。本文首次利用支持向量机从氨基酸组成来预测蛋白质的稳定性。总预测率可以达到80.64%,对嗜热蛋白质的预测率为82.50%,对嗜温蛋白质的预测率为80.29%从预测率可以验证氨基酸组成与蛋白质热稳定性成正相关的关系,支持向量机可以成为基于氨基酸组成预测蛋白质热稳定性的有效工具。

基于k-近邻算法预测蛋白质热稳定性的研究

基于一级结构信息预测蛋白质热稳定性,对于利用计算机筛选热稳定性蛋白具有重要意义。本文采用k-近邻算法从序列出发预测蛋白质的热稳定性,用自一致性检验、交叉验证和独立样本测试等三种方法评估。仅用20种氨基酸组成作为特征变量时,识别的正确率分别可达100%,87.7%和89.6%;而引入8个新变量后,其精度分别为100%,89.6%和90.2%,对小蛋白质分子识别的精度提高了2.4%。同时探讨了蛋白质分子大小对识别效果的影响。

低温菌启动子分析及异源蛋白高效表达

在已构建的能在低温菌和E.coli中正常复制的启动子探针质粒的基础上,筛选到了强启动子,通过RT-PCR评估了启动子活性,并通过引物延伸实验确定了转录起始位点和启动子核心序列。利用其中最强的启动子构建了低温蛋白表达质粒,使一个热不稳定α-淀粉酶在低温下(7℃)得到了高效表达,表达量达胞外总蛋白的35%。显示出该表达系统具有高效表达热不稳定蛋白质的潜在应用价值。

基于支持向量机的脂肪酶耐热序列与嗜热序列分类研究

从GenBank数据库中获取了微生物来源的嗜热脂肪酶序列77条,耐热脂肪酶序列65条,分别统计分析序列中20种氨基酸出现的频次,二肽片段、三肽片段出现的差异以及非相邻二元组合的偏爱性。在此基础上,利用支持向量机(SVM)进行序列分类研究。研究结果表明:在统计学意义上,20种天然氨基酸残基中,亮氨酸、脯氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、色氨酸和酪氨酸在嗜热蛋白序列中出现的频率高于其在耐热蛋白中出现的频率;二肽片段KC,EE,KE,RE,VE,YI,EK,VK,EV,YV,EY,KY,VY和YY的出现频率在嗜热蛋白中显著高于其在耐热蛋白中出现的频率。三肽片段的出现频率和非相邻二元组合的序列偏爱性也显示与蛋白耐热性显著相关。训练集的分类准确率达99.65%,真实数据集的分类准确率达到98.41%。

干旱胁迫条件下几种胡枝子渗透物质变化的研究

以胡枝子属中的6个种为材料,研究了干旱胁迫条件下脯氨酸、可溶性糖、可溶性蛋白质及热稳定蛋白质的变化。结果表明,干旱胁迫对胡枝子脯氨酸含量变化有较大的影响。在土壤相对含水量从75%～80%下降到55%～60%时可溶性糖的含量增加较少,而当土壤相对含水量下降到35%～40％时则迅速增加。随着土壤相对含水量的下降,各种可溶性蛋白质含量均呈逐渐下降趋势。热稳定蛋白质含量在土壤相对含水量从75%～80%下降到55%～60%时增加,而当土壤相对含水量下降到35%～40%时则迅速减少。认为在脯氨酸、热稳定蛋白质与可溶性糖之间可能存在着互为补偿的作用。

残基突变对冷休克蛋白热稳定性影响的计算分析研究(英文)

残基突变是提高蛋白质热稳定性最直接有效的方式。在本文中,我们选取一对冷休克蛋白质作为研究对象,其中一个来自嗜温的Bacillus subtilis(Bs-CspB),另一个来自嗜热的Bacillus caldolyticus(Bc-Csp),这两个蛋白质在序列和结构上具有高度的相似性,但两者的耐热能力却相差很大。我们利用全原子模型计算残基突变前后蛋白质的自由能和氨基酸之间相互作用能的变化,分析残基突变对冷休克蛋白热稳定性的影响。通过对比两个蛋白质对应位置上残基的能量,我们成功鉴别出对Bc-Csp的高热稳定性有突出贡献的残基。我们计算了这些残基突变前后,该残基的静电相互作用和范德华相互作用的变化,以分析该残基对Bc-Csp高热稳定性的主要贡献。同时,我们分析了离子键对蛋白质热稳定性的贡献。我们的计算结果和实验结果吻合得很好,关键在于利用该方法可以详细地说明残基突变影响蛋白质热稳定性的根本原因。本文为研究残基突变对蛋白质热稳定性的影响提供了一种计算思路和方法,并有助于设计具有高耐热能力的蛋白质。

配方乳粉生产过程中酸度变化研究及检测

对配方乳粉生产过程中酸度变化和检测方法进行了研究。通过采集3段配方奶粉和中老年配方奶粉在生产过程中不同工序物料酸度数据,并研究了酸度变化与蛋白质热稳定性的关系,得出了生产过程中物料酸度的控制参数,从而保证产品蛋白质的热稳定性,指导生产实践,提高配方乳粉品质。

引入序列信息的残基相互作用网络比对算法

残基相互作用网络比对,对于研究蛋白质结构与功能的关系具有重要意义.在基于网络拓扑信息进行网络比对的MAGNA算法基础上,将蛋白质的序列信息(即残基匹配度)引入到其优化函数中,确定拓扑信息和序列信息对比对的影响程度,提出适合于残基相互作用网络比对的SI-MAGNA算法.实验结果表明,SI-MAGNA算法比现有的基于网络拓扑信息的经典比对方法(GRAAL、MI-GRAAL、MAGNA和CytoGEDEVO)具有更高的边正确性(edge correctness,简称EC).最后,使用SI-MAGNA算法对来自不同耐热温度的生物的同源蛋白质进行网络比对和分析,探索蛋白质结构对其热稳定性的影响.

玉米幼苗热激诱导抗冷性过程中钙的效应

玉米幼苗在冷胁迫前经过热激处理或CaCl2浸种后再热激处理,其存活率,抗氧化酶GR的活性、可溶性蛋白质中热稳定蛋白质和游离脯氨酸的含量在的冷胁迫中均发生了变化,发现热激处理幼苗的这些参数高于对照,而最高的是CaCl2浸种后再热激处理的,表明热激能提高玉米幼苗的抗冷性,而Ca2+对上述热激处理有加强作用.