蛋白质序列分析路线图和工具推荐

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当我们得到一段蛋白质序列时，通常要做的第一步就是对其进行结构分析。现在，不少数据库和网站都会提供各种蛋白分析的工具和网站，不过，用起来怎样就必须靠运气了，下面介绍3种蛋白质结构分析的工具。

1、跨膜区预测

各个物种的膜蛋白的比例差别不大，约四分之一的人类已知蛋白为膜蛋白。由于膜蛋白不溶于水，分离纯化困难，不容易生长晶体，很难确定其结构。因此，对膜蛋白的跨膜螺旋进行预测是生物信息学 的重要应用。

推荐使用TMHMM软件(http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/)对蛋白进行跨膜预测。TMHMM综合了跨膜区疏水性、电荷偏倚、螺旋长度和膜蛋白拓扑学限制等性质，采用隐马氏模型(Hidden Markov Models)，对跨膜区及膜内外区进行整体的预测。TMHMM是目前最好的进行跨膜区预测的软件,它尤其长于区分可溶性蛋白和膜蛋白，因此首选它来判定一个蛋白是否为膜蛋白。所有跨膜区预测软件的准确性都不超过52%，但86%的跨膜区可以通过不同的软件进行正确预测。因此，综合分析不同的软件预测结果和疏水性图以获得更好的预测结果。

方法：输入待分析的蛋白序列即可。

2、信号肽预测

信号肽位于分泌蛋白的N端，当蛋白跨膜转移位置时被切掉。信号肽的特征是包括一个正电荷区域、一个疏水性区域和不带电荷但具有极性的区域。信号肽切割位点的-3和-1位为小而中性氨基酸。

推荐使用SignalP软件2.0版(http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP-2.0/)对PDCD5N端序列进行信号肽分析。SignalP2.0根据信号肽序列特征，采用神经网络方法或隐马氏模型方法，根据物种的不同，分别选择用真核和原核序列进行训练，对信号肽位置及切割位点进行预测。信号肽切割位点预测用Y-score maximum来判断，对是否分泌蛋白用mean S-score来判断：如果mean S-score大于0.5，则预测为分泌蛋白，存在信号肽，但II型跨膜蛋白的N端序列可能被错误预测为分泌蛋白的信号肽。

方法：输入待分析的蛋白序列，如为原核基因选择原核训练集，否则选择真核训练集。

3、亚细胞定位预测

亚细胞定位与蛋白质的功能存在着非常重要的联系。亚细胞定位预测基于如下原理：(1)不同的细胞器 往往具有不同的理化环境,它根据蛋白质的结构及表面理化特征,选择性容纳蛋白。(2)蛋白质表面直接暴露于细胞器环境中,它由序列折叠过程决定,而后者取决于氨基酸组成。因此可以通过氨基酸组成进行亚细胞定位的预测。

推荐使用PSORT(http://psort.nibb.ac.jp/)II 软件对PDCD5蛋白的细胞内定位进行预测。PSORT将动物蛋白质定位于10个细胞器：(1)细胞浆，(2)细胞骨架，(3)内质网，(4)胞外，(5)高尔基体，(6)溶酶体，(7)线粒体，(8)胞核，(9)过氧化物酶体(peroxisome)和(10)细胞膜 。

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