4、蛋白质结构生物信息学：分类、预测与相互作用解析

蛋白质结构生物信息学：分类、预测与相互作用解析

1. 蛋白质结构分类

蛋白质结构分类有助于我们理解蛋白质的功能和进化关系。目前有多种分类方法，以下为您介绍其中两种：
- CATH分类 ：由Orengo等人维护，分为四个层次：类别（class）、架构（architecture）、拓扑结构（topology）和同源性（homology）。它与SCOP分类本质上相似，但细节不同。CATH在结构域层面进行分类，运用一系列算法方法（辅以人类专业知识），先确定蛋白质结构域，再寻找结构相似性。在结构域分配步骤中，采用共识方法，调用PUU、Domak和DETECTIVE三种算法应用程序对给定结构进行结构域分配。约50%的情况下，三种方法产生相似的结构域分配结果，自动结构域划分被接受；另外50%的情况，算法结果不一致，由人类专家进行结构域分配。此外，还应用了GRATH（GRaphical meTHthod for identifying folds）这一序列比较程序来识别蛋白质中的结构域。
- Dali Domain Dictionary分类 ：由Holm和Sander于1998年提出的完全自动化分类方法。该方法在整个蛋白质层面应用算法，创建一个充满折叠簇的“蛋白质宇宙”。FSSP资源正逐步被Dali Domain Dictionary在结构域层面的蛋白质空间分类所取代。Dali结构域根据结构紧凑性和结构重复性原则自动定义。

2. 蛋白质结构预测

蛋白质的结构由其序列唯一决定，理论上，知道序列就足以获得其结构。这对于理解各种蛋白质的功能非常有价值，因为与序列测定相比，实验方法（主要是X射线和NMR）