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钙结合蛋白及作用位点的生物信息学研究-生物医学工程专业论文
华 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 II II 赖的蛋白结合(GO:0048306)和与其他蛋白质绑定(GO:0005515)等。另外,我们 从 Uniprot 数据库中下载了人、小鼠、果蝇、线虫、酵母和拟南芥六个具有代表性的 模式生物的序列信息,并对这六个物种进行了大规模预测,得到了与钙结合的蛋白 质数目分别为人 76.4%、小鼠 68.6%、果蝇 47.8%、线虫 23.2%、酵母 14.7%、拟南 芥 53.5%。从中可以得到两个结论:(1)钙结合蛋白在这六个物种中普遍存在;(2) 物种由低等到高等,钙结合蛋白的比例逐渐增加。 综上所述,我们对钙离子结合蛋白及作用位点进行了系统性分析,为进一步的 实验分析提供了潜在的数据资源。我们相信,计算预测与实验验证的有机结合可将 钙结合蛋白的研究带入一个新的发展阶段。 关键词:钙离子;钙结合蛋白;PSSM 算法;GO 统计分析;大规模预测 PAGE IV PAGE IV Abstract As a secondary messenger in cellular signal transduction of eukaryotic cells, calcium is one of the most important metals for the life, and implicated in a variety of biological processes, such as cell division, differentiation and apoptosis. Calcium carries out its functions by binding to specific Calcium receptors or Calcium-binding proteins (CaBPs). Based on the 3D structure, they were classified into two main subfamilies: the EF-hand CaBPs and the non-EF-hand CaBPs. The typical example of EF-hand CaBPs is calmodulin, which has been characterized by the presence of structural motifs called ‘EF-hands’. Non EF-hand CaBPs do not use this structural motif to bind calcium. Identifying calcium-binding sites in proteins is fundamental for understanding the molecular mechanisms and regulatory roles of calcium. Identification of calcium ion binding sites with conventionally experimental approaches is time-consuming, labor-intensive and expensive. Prediction of calcium binding sites in proteins with computational methods can efficiently narrow down the potential candidates, and provide useful information for further experimental studies. Due to the complexity and diversity of calcium-binding sites, a fast and accurate method for predicting and identifying calcium-binding protein is urgent needed. However, most of current computational analysis are 3D structure-based and can not be generally used. Here we developed a novel method to predict calcium-binding sites in proteins. From the scientific literature, we collected 369 experimentally iden
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