Prediction of Protein Structures, Functions, and Interactions pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Bujnicki, Janusz

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2009-2

价格:1440.00元

装帧:

isbn号码:9780470517673

丛书系列:

图书标签:

生物
蛋白质结构预测
蛋白质功能预测
蛋白质相互作用
生物信息学
计算生物学
分子生物学
结构生物学
蛋白质组学
机器学习
人工智能

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具体描述

The growing flood of new experimental data generated by genome sequencing has provided an impetus for the development of automated methods for predicting the functions of proteins that have been deduced by sequence analysis and lack experimental characterization. Prediction of Protein Structures, Functions and Interactions presents a comprehensive overview of methods for prediction of protein structure or function, with the emphasis on their availability and possibilities for their combined use. Methods of modeling of individual proteins, prediction of their interactions, and docking of complexes are put in the context of predicting gene ontology (biological process, molecular function, and cellular component) and discussed in the light of their contribution to the emerging field of systems biology. Topics covered include: first steps of protein sequence analysis and structure prediction automated prediction of protein function from sequence template-based prediction of three-dimensional protein structures: fold-recognition and comparative modelling template-free prediction of three-dimensional protein structures quality assessment of protein models prediction of molecular interactions: from small ligands to large protein complexes macromolecular docking integrating prediction of structure, function, and interactions Prediction of Protein Structures, Functions and Interactions focuses on the methods that have performed well in CASPs, and which are constantly developed and maintained, and are freely available to academic researchers either as web servers or programs for local installation. It is an essential guide to the newest, best methods for prediction of protein structure and functions, for researchers and advanced students working in structural bioinformatics, protein chemistry, structural biology and drug discovery.

揭秘生命蓝图：从序列到功能，解析蛋白质的奥秘生命，这个浩瀚而精妙的宇宙，其最基本的构建单元和功能执行者，便是蛋白质。它们如同细胞内的无数微型机器，承担着从催化生化反应、传递信号、构建细胞结构，到调控基因表达、执行免疫防御等几乎所有生命活动。然而，蛋白质的真实面貌，远不止是构成生命的材料那么简单。它们那三维的复杂构象，如何决定其独特的功能，又如何与其他分子进行精准的互动，构成了生命科学领域最核心、也最富挑战性的研究课题。想象一下，我们拥有一本关于蛋白质的百科全书，它不仅仅记录了蛋白质的名称和序列，更能深入揭示其内在的工作原理，预测其在体内的“行为模式”，甚至阐释其与其他“同事”之间错综复杂的“社交网络”。这本百科全书，将带领我们穿越分子层面，一窥生命最深层的运作机制。第一部分：蛋白质的“身份证”——序列与结构在认识蛋白质之前，我们首先需要了解它们的“身份证”：氨基酸序列。蛋白质是由二十种不同的氨基酸通过肽键连接而成的长链。氨基酸的排列顺序，即一级结构，是蛋白质最终三维结构和功能的基础。即使是微小的序列变化，也可能导致蛋白质功能的显著改变，甚至引发疾病。那么，一段看似简单的氨基酸序列，如何折叠成一个复杂而稳定的三维结构呢？这个过程，被称为蛋白质折叠，是自然界最令人着迷的现象之一。氨基酸之间的各种非共价相互作用，如氢键、范德华力、疏水作用以及二硫键，共同驱动着多肽链向其能量最低的天然构象（native conformation）折叠。这个过程受到环境因素（如pH值、温度、离子强度）的极大影响，也常常需要分子伴侣（chaperones）的协助，以确保蛋白质正确折叠，避免形成有害的错误折叠聚集体。对蛋白质三维结构的精确预测，一直是生物物理学和生物信息学的核心挑战。早期的研究依赖于实验手段，如X射线晶体学、核磁共振（NMR）波谱和冷冻电子显微镜（cryo-EM）。这些方法能够提供高分辨率的结构信息，但往往耗时耗力，且并非所有蛋白质都能成功结晶或获得高质量的信号。随着计算能力的飞速发展和算法的不断优化，基于序列预测结构的计算方法取得了突破性进展。通过机器学习、深度学习以及基于物理原理的模拟，科学家们能够以前所未有的精度，从氨基酸序列推断出蛋白质的三维结构，极大地加速了结构生物学的研究进程，为理解蛋白质功能提供了关键的结构基础。第二部分：功能万花筒——蛋白质的功能解析蛋白质的结构与其功能密不可分。特定的三维构象，尤其是活性位点（active site）的形成，赋予了蛋白质执行特定任务的能力。例如，酶（enzymes）的活性位点能够结合底物，加速化学反应；抗体（antibodies）的可变区能够识别并结合外来抗原；转运蛋白（transporters）的通道或载体结构能够选择性地介导分子跨膜运输。理解蛋白质的功能，需要将其置于更广阔的生物学背景下进行考察。这不仅包括对蛋白质催化活性、结合特异性等内在属性的研究，更重要的是，要了解它们在细胞信号传导通路、代谢网络、基因调控等复杂的生物过程中所扮演的角色。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在功能预测方面展现出巨大的潜力。通过分析海量的蛋白质组学数据（如基因表达谱、互作蛋白网络、表型数据），研究人员可以识别与特定功能相关的特征，从而预测未知功能的蛋白质。例如，利用已知的蛋白功能数据集训练的机器学习模型，可以根据新序列的氨基酸组成、保守区域、同源蛋白等信息，推断出其可能的酶类、受体、转录因子等身份。此外，通过分析蛋白质在不同条件下的表达模式变化，以及它们在疾病状态下的异常表现，也为功能研究提供了重要的线索。第三部分：生命网络——蛋白质的相互作用蛋白质并非孤立存在，它们在细胞内形成一个高度互联的“社交网络”，通过相互作用来协同完成复杂的生命活动。这种相互作用可以是直接的物理结合，也可以是通过信号分子的传递间接影响。蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interactions, PPIs）是生命活动的基础，它们参与了细胞内几乎所有的过程，包括信号转导、代谢调控、DNA复制与修复、细胞周期调控、免疫应答等。研究蛋白质相互作用，如同绘制细胞内的“关系图谱”，对于理解生命系统的整体运作至关重要。通过高通量筛选技术，如酵母双杂交（yeast two-hybrid, Y2H）、质谱技术（mass spectrometry）和邻近依赖性标记（proximity-dependent biotinylation, e.g., AP-MS），可以大规模地鉴定蛋白质之间的相互作用。这些实验数据，结合计算预测方法，构成了蛋白质互作网络的基石。计算预测 PPIs 的方法多种多样，包括基于序列同源性、结构比对、基因共表达、旁系同源物推断以及结合机器学习模型等。这些方法能够弥补实验技术的不足，预测未被实验验证的相互作用，并为实验设计提供指导。对蛋白质相互作用网络的深入分析，可以揭示关键的调控节点、信号通路中的重要蛋白以及可能存在疾病相关性的蛋白模块。例如，通过网络分析，可以识别出在特定疾病中异常活跃或功能失调的“hub proteins”（关键蛋白）或“disease modules”（疾病模块），为药物靶点的发现提供重要依据。融合与展望：预测的未来将蛋白质结构、功能和相互作用的预测融合起来，将为我们提供一个更加全面和动态的生命系统视角。想象一下，能够根据一个基因的序列，预测其编码蛋白质的三维结构，进而推断其在细胞内的所有潜在功能，以及它将与哪些其他蛋白质发生相互作用，并最终在整个生物体层面产生何种效应。这样的预测能力，将极大地推动我们对生命奥秘的理解，并为精准医疗、药物开发、农业育种等领域带来革命性的变革。未来的研究将更加侧重于：多模态数据整合：将基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学以及临床表型数据进行深度整合，利用更强大的AI模型，实现更精准的预测。动力学与环境适应性：蛋白质并非静止不变，它们的结构和功能会随着环境变化和与其他分子的动态相互作用而改变。未来的预测模型需要能够捕捉这种动态性。从单体到复合体：许多蛋白质功能需要在多蛋白复合物中实现。预测多蛋白复合物的组装、结构和功能将是重要的研究方向。可解释性AI：提升AI预测模型的可解释性，让科学家能够理解预测的依据，从而更好地指导实验验证和理论研究。个性化预测：结合个体基因组学和生理学特征，实现针对特定个体蛋白质行为的个性化预测，为精准医疗提供支持。总而言之，从氨基酸序列到蛋白质的复杂三维结构，再到其多样的功能以及在庞大互作网络中的角色，蛋白质的研究是一个充满挑战却又回报丰厚的领域。通过不断发展的计算工具和实验技术，我们正以前所未有的速度，逐步揭开蛋白质这一生命基本单元的层层奥秘，为理解生命的起源、演化和运作机制，以及应对人类健康和疾病等重大挑战，铺就坚实的科学基石。这并非仅仅是对分子世界的探索，更是对生命本身最深层逻辑的探求。