蛋白质结构是发挥其生物学功能的基础，尽管实验方法可以解析出一部分蛋白质的高分辨率结构，但结构预测的理论方法依然非常重要，它将为大部分蛋白的结构研究提供非常有价值的信息，尤其是对那些不能从实验上测定结构的蛋白。接下来小编主要介绍目前发表的三种方法进行蛋白结构的预测。
图1 蛋白结构预测方法
同源建模是蛋白质三维结构预测的主要方法。同源建模方法的主要思想是：对于一个未知结构的蛋白质，首先通过同源分析找到一个已知结构的同源蛋白质，然后，以该蛋白质的结构为模板，为未知结构的蛋白质建立结构模型。一般如果序列的一致性 (identity) 大于30%，则可以期望得到比较好的预测结果。下图是以swiss-model (https:// www.swissmodel. expasy.org/) 为例进行未知蛋白的同源建模流程：
图2 Swiss-model 同源建模流程
上面已经提到，两个自然进化的蛋白质如果具有30%的等同序列，则它们是同源的蛋白质，具有基本相同的三维结构。那么，其余的是否就不是同源的呢？实际并非如此。在最新的蛋白质数据库 PDB 中，有上千对蛋白质具有同源的空间结构，但它们的序列等同部分小于25%，即远程同源。许多结构相似的蛋白质都是远程同源的。对于这类蛋白质，很难通过序列比对找出它们之间的关系，必须设计新的分析方法，线程建模。线程建模是试图把未知的氨基酸序列和各种已存在的三维结构相匹配，并评估序列折叠成那种结构的合适度。目前线程建模已成为蛋白质结构预测领域中较为活跃的一块，比较认可策略的zhanglab发表的I-TASSER方法(https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TA SSER/)。
图3 I-TASSER 线程建模
在既没有已知结构的同源蛋白质、也没有已知结构的远程同源蛋白质的情况下，上述两种蛋白质结构预测的方法都不能用，这时只能采用从头预测方法 (Ab initio)，即仅仅根据序列本身来预测其结构。比较权威的方法是baker实验室发表的 robetta 程序 (http://robetta.bakerlab.org/)。
图4 ROBETTA 从头建模
怎么样？感觉是不是 so easy！蛋白质三维结构预测能让您的文章内容更加丰富，观点更加直接。你，会了吗
蛋白测序业务线 周桂信丨文案
王婷婷丨编辑
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