二级结构预测的方法大体分为三代:①第一代是基于单个氨基酸残基统计分析:从有限的数据集中提取各种残基形成特定二级结构的倾向,以此作为二级结构预测的依据。
②第二代预测方法是基于氨基酸片段的统计分析:统计的对象是氨基酸片段,片段的长度通常为11-21个。
片段体现了中心残基所处的环境。
③第三代方法(考虑多条序列)运用长程信息和蛋白质序列的进化信息,准确度有了比较大的提高。
蛋白质二级结构预测方法:首先预测蛋白质的结构类型,然后再预测二级结构。
①经验参数法:是一种基于单个氨基酸残基统计的经验预测方法。
通过统计分析,获得的每个残基出现于特定二级结构构象的倾向性因子,进而利用这些倾向性因子预测蛋白质的二级结构。
②GOR方法:是一种基于信息论和贝叶斯统计学的方法。
GOR将蛋白质序列当作一连串的信息值来处理;GOR方法不仅考虑被预测位置本身氨基酸残基种类的影响,而且考虑相邻残基种类对该位置构象的影响
③Lim方法-立体化学方法:氨基酸的理化性质对二级结构影响较大,在进行结构预测时考虑氨基酸残基的物理化学性质。
④同源分析法:将待预测的片段与数据库中已知二级结构的片段进行相似性比较,利用打分矩阵计算出相似性得分,根据相似性得分以及数据库中的构象态,构建出待预测片段的二级结构。
该方法对数据库中同源序列的存在非常敏感,若数据库中有相似性大于30%的序列,则预测准确率可大大上升。
⑤更为合理的方法:是将待预测二级结构的蛋白质U与多个同源序列进行多重比对,对于U的每个残基位置,其构象态由多个同源序列对应位置的构象态决定,或取出现次数最多的构象态,或对各种可能的构象态给出得分值。
⑥综合方法:综合方法不仅包括各种预测方法的综合,而且也包括结构实验结果、序列对比结果、蛋白质结构分类预测结果等信息的综合。
多个程序同时预测,综合评判?一致结果;序列比对与二级结构预测;双重预测。
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