蛋白质二级结构拟合算法
早期的蛋白质或多肽的二级结构拟合计算方法中,主要采用多聚氨基酸为参考多肽。Greenfield 等
采用多聚L2赖氨酸作参考多肽,建立α2螺旋、β2折叠及无规卷曲等二级结构参考CD 光谱曲线,采用单
一波长法(208nm) 计算出α2螺旋含量后,然后假设不同的β2折叠含量( Xβ) 值,并假设CD 值是α2螺旋含
量( XH) 、β2折叠含量( Xβ) 和无规卷曲( XR) 三者贡献值的加和,即:
XH + Xβ + XR = 1 (2)
通过计算机算出不同波长的θ(λ) ,得出计算曲线。假设一些不同的Xβ 值,分别求出它们相应的计算曲
线,找出与实验曲线最接近的曲线,于是把相应于该最接近曲线的Xβ 及XR 认为是该蛋白质的相应结
构含量。这种方法简单便捷,仍然应用于蛋白质或多肽的二级结构变化的粗略比较中。但是,由于参考
蛋白体系过于简单,难免丢失其它二级结构的信息,不能较全面地反映二级结构信息。Chen 等[19 ,20 ] 在
这基础上增加了参考蛋白,并假设各个波长的[θ]值是由三种构象[θ]值的代数和,即:
[θ]λ, i = XH [θ]H,λ, j + Xβ[θ]β,λ, j + XR [θ]R ,λ, j (3)
利用已知参考蛋白(肌红蛋白、溶菌酶、乳酸脱氢酶、木瓜酶及核糖核酸酶) 的二级结构(已知XH 、Xβ 及
XR) ,用最小二乘法曲线计算拟合待测蛋白质的二级结构。Chen 等的方法对α2螺旋的数值比较可靠,
而β2折叠的结果不准确。随着园二色技术的发展,更多的蛋白质或多肽被作为测定未知蛋白质或多肽
的参考蛋白,并且在计算算法上也有了进一步的改进。现代的蛋白质CD 拟合二级结构的算法主要是,
采用最小二乘法、单值分解及神经网络方法等算法,以待测蛋白质代替参考蛋白体系中结构相似的某一
蛋白质,反复计算取代后的收敛性,从而计算拟合出未知待测蛋白质的二级结构组成。
