蛋白质结构预测方法和算法简介——Introduction to Protein Structure Prediction Methods and Algorithms
作者：Huzefa Rangwala, George Karypis
出版：Wiley
索书号：Q51/I-61r/2010/Y
ISBN: 978-0-470-47059-6
藏书地点：武大外教中心
蛋白质是组成人体一切细胞、组织的重要成分。机体所有重要的组成部分都需要有蛋白质的参与。一般说，蛋白质约占人体全部质量的18%，最重要的还是其与生命现象有关。蛋白质分子是由氨基酸首尾相连缩合而成的共价多肽链，但是天然蛋白质分子并不是走向随机的松散多肽链。每一种天然蛋白质都有自己特有的空间结构或称三维结构，这种三维结构通常被称为蛋白质的构象，即蛋白质的结构。
蛋白质的一级结构就是蛋白质多肽链中氨基酸残基的排列顺序，也是蛋白质最基本的结构。它是由基因上遗传密码的排列顺序所决定的。各种氨基酸按遗传密码的顺序，通过肽键连接起来，成为多肽链，故肽键是蛋白质结构中的主键。迄今已有约一千种左右蛋白质的一级结构被研究确定，如胰岛素，胰核糖核酸酶、胰蛋白酶等。蛋白质的一级结构决定了蛋白质的二级、三级等高级结构，成百亿的天然蛋白质各有其特殊的生物学活性，决定每一种蛋白质的生物学活性的结构特点，首先在于其肽链的氨基酸序列，由于组成蛋白质的20种氨基酸各具特殊的侧链，侧链基团的理化性质和空间排布各不相同，当它们按照不同的序列关系组合时，就可形成多种多样的空间结构和不同生物学活性的蛋白质分子。
蛋白质的二级结构是指多肽链中主链原子的局部空间排布即构象，不涉及侧链部分的构象。蛋白质的二级结构有α-螺旋，Pauling等人对α-角蛋白进行了X线衍射分析，从衍射图中看到有0.5~0.55nm的重复单位，故推测蛋白质分子中有重复性结构，并认为这种重复性结构为α-螺旋。β-片层结构，Astbury等人曾对β-角蛋白进行X线衍射分析，发现具有0.7nm的重复单位。如将毛发α-角蛋白在湿热条件下拉伸，可拉长到原长二倍，这种α-螺旋的X线衍射图可改变为与β-角蛋白类似的衍射图。说明β-角蛋白中的结构和α-螺旋拉长伸展后结构相同。两段以上的这种折叠成锯齿状的肽链，通过氢键相连而平行成片层状的结构称为β-片层结构或称β-折迭。蛋白质分子中，肽链经常会出现180°的回折，在这种回折角处的构象就是β-转角(β-turn或β-bend)。β-转角中，第一个氨基酸残基的C=O与第四个残基的N-H之间形成氢键，从而使结构稳定。没有确定规律性的部分肽链构象，肽链中肽键平面不规则排列，属于松散的无规卷曲。
蛋白质的多肽链在各种二级结构的基础上再进一步盘曲或折迭形成具有一定规律的三维空间结构，称为蛋白质的三级结构。蛋白质三级结构的稳定主要靠次级键，包括氢键、疏水键、盐键以及范德华力等。这些次级键可存在于一级结构序号相隔很远的氨基酸残基的R基团之间，因此蛋白质的三级结构主要指氨基酸残基的侧链间的结合。次级键都是非共价键，易受环境中pH、温度、离子强度等的影响，有变动的可能性。二硫键不属于次级键，但在某些肽链中能使远隔的二个肽段联系在一起，这对于蛋白质三级结构的稳定上起着重要作用。
具有二条或二条以上独立三级结构的多肽链组成的蛋白质，其多肽链间通过次级键相互组合而形成的空间结构称为蛋白质的四级结构。其中，每个具有独立三级结构的多肽链单位称为亚基。四级结构实际上是指亚基的立体排布、相互作用及接触部位的布局。亚基之间不含共价键，亚基间次级键的结合比二、三级结构疏松，因此在一定的条件下，四级结构的蛋白质可分离为其组成的亚基，而亚基本身构象仍可不变。
蛋白质分子的多肽链并非呈线形伸展，而是折叠和盘曲构成特有的比较稳定的空间结构。蛋白质的生物学活性和理化性质主要决定于空间结构的完整，因此仅仅测定蛋白质分子的氨基酸组成和它们的排列顺序并不能完全了解蛋白质分子的生物学活性和理化性质。
《蛋白质结构预测方法和算法简介》一书于2010年由Wiley出版，作者是Huzefa Rangwala和 George Karypis。
《蛋白质结构预测方法和算法简介》一书，作者展现了蛋白质结构研究领域中的一些最新研究，讨论的主题主要包括通常用于蛋白质结构预测的数据库和资源。结构预测旗舰评估(Casp)和蛋白质结构倡议(Psi)。重复子结构的定义和用于解决序列问题的计算方法、接触图预测的困难以及复杂的机器学习方法如何解决这些问题。结构预测方法依赖于同源性建模、线程处理，实现高分辨率蛋白质结构的片段组装、杂交方法。蛋白质结构中可能保守并与其他生物分子相互作用的部分。如何利用循环预测问题来改进建模的结构，确定的计算模型。《蛋白质结构预测方法和算法简介》旨在为蛋白质结构研究的人员介绍预测蛋白质结构的方法和模型。
《蛋白质结构预测方法和算法简介》一书作为分子生物学专业研究读物，观点新颖独到，介绍专业，除此之外，还包括一些其他的特点：
1、研究预测蛋白质结构的方法和算法，深入了解蛋白质的功能和结构对于生物学和生命科学的发展以及研发更好的药物、高产作物甚至合成生物燃料至关重要。为此，本参考文献阐明了蛋白质结构预测的方法，揭示了模型结构的关键应用。这本书涵盖了模拟蛋白质结构的应用，揭示了纯序列信息与三维结构之间的关系，这仍然是分子生物学中最大的挑战之一。
2、本书详细介绍了蛋白质结构的研究和预测等相关方面内容的介绍，每一个章节都全面的介绍了其中的一小部分的内容，每一章都是由蛋白质结构研究领域的专业人士所撰写，做到了详细和专业。
3、本书的最后还有涉及到专业名词的索引，方便读者更加方便的查找自己需要的内容。
总的说来，《蛋白质结构预测方法和算法简介》一书为想要了解蛋白质预测方法的人员提供了清晰的导读路径，作为蛋白质结构研究领域的一本前沿研究图书，是一本值得为想要涉足该领域的人员推荐的专业书籍。
本书目录：
前言
贡献者列表
1. 蛋白质结构预测的介绍 (Huzefa Rangwala and George Karypis).
2 . CASP: 蛋白质结构建模的驱动力 (Andriy Kryshtafovych, Krzysztof Fidelis, and John Moult).
3. 蛋白质预测方法 (Andras Fiser, Adam Godzik, Christine Orengo, and Burkhard Rost).
4. 应用集成神经网络预测蛋白质的一维结构性质(Yaoqi Zhou and Eshel Faraggi).
5. 局部结构字母表 (Agnel Praveen Joseph, Aurélie Bornot, and Alexandre G. de Brevern).
6. 跨膜拓扑上的优点 (Gábor E. Tusnády and István Simon).
7. 基于机器的接触图预测 (Alberto J.M. Martin, Catherine Mooney, Ian Walsh, and Gianluca Pollastri).
8. 远程同源性检测与折叠识别方法综述 (Huzefa Rangwala).
9. 基于对齐和机器的交互式蛋白质折叠识别 (Allison N. Tegge, Zheng Wang, and Jianlin Cheng).
10. 基于塔赛尔的蛋白质结构预测 (Shashi Bhushan Pandit, Hongyi Zhou, and Jeffrey Skolnick).
11. 蛋白质三级结构预测的复合方法：以I-Tasser为例 (Ambrish Roy, Sitao Wu, and Yang Zhang).
12. 蛋白质结构预测的混合方法 (Dmitri Mourado, Bostjan Kobe, Nicholas E. Dixon, and Thomas Huber).
13. 蛋白质结构的建模循环 (Narcis Fernandez-Fuentes, Andras Fiser).
14. 使用侧链环境观点的统计程序进行模型质量评估 (Genki Terashi, Mayuko Takeda-Shitaka, Kazuhiko Kanou and Hideaki Umeyama).
15. 模型质量预测(Liam J. McGuffin).
16. 配体结合残基预测 (Chris Kauffman and George Karypis).
17. 跨膜蛋白结构的建模与验证 (Maya Schushan and Nir Ben-Tal).
18. 计算诱变的基于结构的机器学习模型 (Majid Masso and Iosif I. Vaisman).
19. 蛋白质本机状态的构象搜索 (Amarda Shehu).
20. 用MEDUSA和离散分子动力学模拟蛋白质突变 (Shuangye Yin, Feng Ding, and Nikolay V. Dokholyan).
索引