蛋白質結構與功能預測

實習4：蛋白質結構與功能分析浙江加州國際納米技術研究院（ZCNI）阮陟陳曉龍胡杰峰劉秋香2實習一基因組數(shù)據注釋和功能分析實習二核苷酸序列分析實習三芯片的基本數(shù)據處理和分析實習四蛋白質結構與功能分析實習五蛋白質組學數(shù)據分析實習六系統(tǒng)生物學軟件實習實習課程內容基因組學轉錄組學蛋白質組學系統(tǒng)生物學3DNASequenceProteinSequenceProteinStructureProteinFunction4蛋白質結構分析蛋白質一級結構蛋白質基本理化性質分析蛋白質親疏水性分析蛋白質跨膜區(qū)結構預測蛋白質二級結構蛋白質二級結構預測（α螺旋，β折疊等）蛋白質超二級結構蛋白質結構域分析蛋白質三級結構蛋白質三維結構模擬蛋白質結構分析主要內容蛋白質結構預測過程5ORF翻譯實驗數(shù)據蛋白質序列蛋白質理化性質和一級結構數(shù)據庫搜索結構域匹配已知結構的同源蛋白？三維結構模型可用的折疊模型？同源建模有二級結構預測無串線法有從頭預測無6ExPASy(ExpertProteinAnalysisSystem)主頁/7一、蛋白質理化性質分析使用工具：ProtParam二、跨膜區(qū)分析使用工具：TMpred三、二級結構分析使用工具：PredictProtein四、結構域分析使用工具：InterProScan五、蛋白質三級結構分析使用工具：SWISS-MODEL/SWISS-PdbViewer數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt課程安排8一、蛋白質基本理化性質分析蛋白質理化性質是蛋白質研究的基礎蛋白質的基本性質：相對分子質量氨基酸組成等電點（pI）消光系數(shù)半衰期不穩(wěn)定系數(shù)總平均親水性……

實驗方法：相對分子質量的測定、等電點實驗、沉降實驗缺點：費時、耗資基于實驗經驗值的計算機分析方法工具網站備注AACompldent/tools/aacomp/利用未知蛋白質的氨基酸組成確認具有相同組成的已知蛋白ComputepI/Mw/tools/pi_tool.html計算蛋白質序列的等電點和分子量ProtParam/tools/protparam.html對氨基酸序列多個物理和化學參數(shù)（分子量、等電點、吸光系數(shù)等）進行計算PeptideMass/tools/peptide-mass.html計算相應肽段的pI和分子量SAPShttp://www.isrec.isb-sib.ch/software/SAPS_form.html利用蛋白質序列統(tǒng)計分析方法給出待測蛋白的物理化學信息9蛋白質理化性質分析工具10ProtParam工具簡介基于蛋白質序列的組分分析氨基酸親疏水性等分析為高級結構預測提供參考Expasy開發(fā)的針對蛋白質基本理化性質的分析：ProtParam

工具/tools/protparam.html計算以下物理化學性質：相對分子質量氨基酸組成等電點（pI）消光系數(shù)半衰期不穩(wěn)定系數(shù)總平均親水性……11主要選項/參數(shù)如果分析Swiss-Prot和TrEMBL數(shù)據庫中序列直接填寫Swiss-Prot/TrEMBLAC號(accessionnumber)如果分析新序列：直接在搜索框中粘貼氨基酸序列輸入Swiss-Prot/TrEMBLAC號將protein.txt蛋白質序列粘貼在文本框中12返回結果氨基酸數(shù)目相對分子質量理論pI值氨基酸組成正/負電荷殘基數(shù)13消光系數(shù)半衰期原子組成分子式總原子數(shù)E(Prot)=Num(Tyr)*Ext(Tyr)+Num(Trp)*Ext(Trp)+Num(Cystine)*Ext(Cystine)proteinsinwatermeasuredat280nm:Ext(Tyr)=1490,Ext(Trp)=5500,Ext(Cystine)=125Absorb(Prot)=E(Prot)/Molecular_weight14不穩(wěn)定系數(shù)脂肪系數(shù)總平均親水性<40stable>40unstable注意：ProtParam沒有考慮蛋白質翻譯后修飾、蛋白質多聚體等情況，故用戶在預測和分析此類特定蛋白質的基本理化性質時需要仔細審視反饋結果。15練習一：ProtParam預測蛋白質基本理化性質/tools/protparam.html數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt(a)-TypeImembraneprotein(b)-TypeIImembraneprotein(c)-Multipasstransmembraneproteins(d)-Lipidchain-anchoredmembraneproteins(e)-GPI-anchoredmembraneproteins16二、蛋白質跨膜區(qū)分析典型的跨膜螺旋區(qū)主要是由20~30個疏水性氨基酸（Leu、Ile、Val、Met、Gly、Ala等）組成；親水殘基往往出現(xiàn)在疏水殘基之間，對功能有重要的作用；基于親/疏水量和蛋白質跨膜區(qū)每個氨基酸的統(tǒng)計學分布偏好性。17蛋白質跨膜區(qū)特性跨膜蛋白序列“邊界”原則胞外末端：Asp（天冬氨酸）、Ser（絲氨酸）和Pro（脯氨酸）胞外-內分界區(qū)：Trp（色氨酸）跨膜區(qū)：Leu（亮氨酸）、Ile（異亮氨酸）、Val（纈氨酸）、Met（甲硫氨酸）、Phe（苯丙氨酸）、Trp（色氨酸）、Cys（半胱氨酸）、Ala（丙氨酸）、Pro（脯氨酸）和Gly（甘氨酸）胞內-外分界區(qū)：Tyr（絡氨酸）、Trp（色氨酸）和Phe（苯丙氨酸）胞內末端：Lys（賴氨酸）和Arg（精氨酸）1819常用蛋白質跨膜區(qū)域分析工具工具網站備注DAShttp://www.sbc.su.se/~miklos/DAS/用DenseAlignmentSurface（DAS）算法來預測無同源家族的蛋白跨膜區(qū)HMMTOPhttp://www.enzim.hu/hmmtop/由Enzymology研究所開發(fā)的蛋白質跨膜區(qū)和拓撲結構預測程序SOSUIhttp://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui/由Nagoya大學開發(fā)一個具有圖形顯示跨膜區(qū)的程序TMAPhttp://bioinfo.limbo.ifm.liu.se/tmap/基于多序列比對來預測跨膜區(qū)的程序TMHMMhttp://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0基于HMM方法的蛋白質跨膜區(qū)預測工具TMpred/software/TMPRED_form.html基于對TMbase數(shù)據庫的統(tǒng)計分析來預測蛋白質跨膜區(qū)和跨膜方向TopPredhttp://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/toppred.html是一個位于法國的蛋白質拓撲結構預測程序20TMpred工具簡介TMpred工具：/software/TMPRED_form.html依靠跨膜蛋白數(shù)據庫TMbase預測跨膜區(qū)和跨膜方向21主要參數(shù)/選項序列在線提交形式：直接貼入蛋白序列填寫SwissProt/TrEMBL/EMBL/EST的ID或AC輸出格式最短和最長的跨膜螺旋疏水區(qū)長度輸入序列名（可選）選擇序列的格式貼入protein.txt蛋白質序列22輸出結果包含四個部分可能的跨膜螺旋區(qū)相關性列表可能的跨膜螺旋區(qū)位置分值片段中點位置相關性列表23跨膜拓撲模型及圖示建議的跨膜拓撲模型最優(yōu)拓撲結構每一位置計算分值24http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM-2.0/TMHMM252627練習二：TMpred預測蛋白跨膜區(qū)/software/TMPRED_form.html數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt28三、蛋白質二級結構預測基本的二級結構α螺旋，β折疊，β轉角，無規(guī)則卷曲（coils）以及模序（motif）等蛋白質局部結構組件

分析方法：基于統(tǒng)計和機器學習方法進行預測Chou-Fasman算法PHD算法多序列列線預測基于神經網絡的序列預測基于已有知識的預測方法（knowledgebasedmethod）混合方法（hybridsystemmethod）29工具網站備注BCMSearchLauncher/包括了常見的蛋白質結構分析程序入口，一般分析可以以此服務器作為起點HNNhttp://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_nn.html基于神經網絡的分析工具，含序列到結構過程和結構到結構處理Jpredpbio.dundee.ac.uk/~www-jpred/submit.html基于Jnet神經網絡的分析程序，并采用PSI-BLAST來構建序列Profile進行預測，對于序列較短、結構單一的蛋白預測較好nnPredict/~nomi/nnpredict.html預測蛋白質序列中潛在的亮氨酸拉鏈結構和卷曲螺旋NNSSPhttp://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/nnssp-simple.html基于雙層前反饋神經網絡為算法，還考慮到蛋白質結構分類信息PREDATORhttp://bioweb.pasteur.fr/seqanal/interfaces/predator-simple.html預測時考慮了氨基酸殘基間的氫鍵蛋白質二級結構分析工具工具網站備注PredictProtein/提供多項蛋白質性質分析，并有較好準確性Profhttp://www.aber.ac.uk/~phiwww/prof/基于多重序列比對預測工具PSIpredhttp://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/psiform.html提供跨膜蛋白拓撲結構預測和蛋白profile折疊結構識別工具SOPMAhttp://npsa-pbil.ibcp.fr/cgi-bin/npsa_automat.pl?page=npsa_sopma.html可以比較各種分析方法得到的結果，也可輸出

“一致性結果”SSPREDhttp://coot.embl.de/~fmilpetz/SSPRED/sspred.html基于數(shù)據庫搜索相似蛋白并構建多重序列比對30蛋白質二級結構分析工具（續(xù)）31PredictProtein工具簡介PredictProtein/可以獲得功能預測、二級結構、基序、二硫鍵結構、結構域等許多蛋白質序列的結構信息。該方法的平均準確率超過72%，最佳殘基預測準確率達90%以上。因此，被視為蛋白質二級結構預測的標準。用戶需要注冊ID、驗證E-mail

后，才能使用PredictProtein工具。如何使用PredictProtein工具32PredictProtein提交界面將protein.txt蛋白質序列粘貼在文本框中35PredictProtein分析方法簡介分析方法重要的算法：PROFsec（α螺旋，β折疊等基本二級結構預測）PHDhtm（典型跨膜螺旋區(qū)預測）ProSite（特征Motif識別方法）361D序列預測PROFsec（默認）基于輪廓（profile）的神經網絡算法預測蛋白質二級結構PROFacc（默認）基于輪廓（profile）的神經網絡算法預測殘基溶劑可及性PHDhtm（默認）基于多序列比對預測跨膜區(qū)位置和拓撲結構ASP（默認）識別二級結構中構型變化的氨基酸COILS（默認）識別卷曲螺旋PROFtmb（默認）識別革蘭氏陰性菌膜Beta桶蛋白結構序列基序識別ProSite（默認）搜索序列中保守基序SEG（默認）過濾序列中低復雜區(qū)域二硫鍵識別DISULFIND（默認）識別序列中二硫鍵位置定位識別PredictNLS（默認）基于實驗數(shù)據預測序列核定位區(qū)域LOCtree（默認）基于支持向量機預測蛋白質亞細胞學定位殘基接觸預測PROFcon預測單鏈中原子殘基接觸性殘基無序性預測PROFbval（默認）基于標準化B值的殘基無序性預測MetaDisorder（默認）基于Meta算法的殘基無序性預測UCON預測在正常條件下無典型三維結構的序列蛋白質相互作用識別ISIS（默認）預測蛋白質與蛋白質的相互作用位點DISIS（默認）預測蛋白質與DNA的結合位點PredictProtein分析方法詳解PredictProtein分析結果詳解37結果名稱說明SecondaryStructure蛋白質二級結構預測Transmembrane典型跨膜螺旋區(qū)預測CoiledCoils卷曲螺旋預測Lowcomplexitysegments低復雜區(qū)域識別Non-OrdinarySecondaryStructure非典型二級結構預測Localization蛋白質定位預測DisulphideBonds二硫鍵位置預測Trans-MembraneBeta-Barrelβ-桶狀跨膜區(qū)預測（細菌）ProteinDisorder蛋白質結果無序性分析AmbivalentSwitches識別構象變化的氨基酸Protein-Proteinbinding蛋白質-蛋白質結合位點識別Protein-DNAbinding蛋白質-DNA結合位點識別Globular球狀蛋白預測結果Prosite基序（Motif）識別和分類AlignmnetPSI-BLAST分析ProSite模體搜索結果PROSITE中的ID號Motif名稱Motif模式提交序列中出現(xiàn)該Motif的位置二硫鍵位置預測結果39置信度二硫鍵位置PHD跨膜螺旋區(qū)預測結果40跨膜螺旋區(qū)非跨膜螺旋區(qū)PROF二級結構預測結果41螺旋結構片層結構無規(guī)則卷曲42練習三：PredictProtein預測蛋白質二級結構/數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt43四、蛋白質結構域預測結構域是蛋白序列的功能、結構和進化單元分析方法序列比對單條蛋白質序列可以包含一個或多個結構域基本類型：

44α折疊β折疊α/β折疊α+β折疊45工具網站備注CDD/sites/entrez?db=cdd通過比較目標序列和一組位置特異性打分矩陣進行RPS-BLAST來確定目標序列中的保守結構域HAMAP/sprot/hamap/families.html通過專家預測系統(tǒng)產生的微生物家族同源蛋白數(shù)據InterProhttp://www.ebi.ac.uk/interpro/蛋白質家族、結構域和功能位點的聯(lián)合資源數(shù)據庫，整合了多個數(shù)據庫和工具的結果，并提供相應的鏈接Pfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/每個蛋白家族包含了多序列比對、profile-HMMs和注釋文件ProDomhttp://prodom.prabi.fr/從SWISS-PROT/TrEMBL數(shù)據庫中的非片段蛋白序列數(shù)據構成，每條記錄包含一個同源結構域多重比對和家族保守一致性序列SMARThttp://smart.embl-heidelberg.de/由EMBL建立，集成了大部分已知蛋白功能域數(shù)據，注釋包括了功能類型、三維結構、分類信息蛋白質結構域數(shù)據庫46工具網站備注TIGRFAMs/TIGRFAMs/由TIGR實驗室維護的蛋白質家族和結構域數(shù)據庫PRINTShttp://umber.sbs.man.ac.uk/dbbrowser/PRINTS/蛋白質模體指紋數(shù)據庫，提供了FingerPRINTScan、FPScan和GRAPHScan等指紋識別工具DOMO/srs71bin/cgi-bin/wgetz?+LibInfo+-lib+DOMO同源蛋白結構域家族數(shù)據庫，有多個鏡像網站BLOCKS/收錄了通過高度保守蛋白區(qū)域比對出的無空位片段eMOTIF/distributions/emotif/由斯坦福大學維護。從BLOCKS+數(shù)據庫和PRINTS數(shù)據庫中收集了生物功能高度保守的高特異性蛋白序列蛋白質結構域數(shù)據庫（續(xù)）InterPro數(shù)據庫簡介InterPro:http://www.ebi.ac.uk/interpro/InterPro數(shù)據庫由EBI開發(fā)，整合蛋白質家族、結構域和功能位點等資源。整合UniProt、PROSITE、Pfam等12個成員數(shù)據庫，檢索結果準確。目前最新的InterPro34.0版本包含22245個條目，涵蓋6309個結構域、14854個蛋白質家族（截至2011年11月底）。InterPro數(shù)據庫數(shù)據庫網站備注UniProthttp://www.ebi.ac.uk/uniprot/整合Swiss-Prot、TrEMBL和PIR數(shù)據庫中有關的蛋白序列和功能信息PROSITEhttp://www.expasy.ch/prosite/有關蛋白質家族和結構域的數(shù)據庫HAMAPhttp://www.expasy.ch/sprot/hamap/有關微生物蛋白質組自動、人工注釋的高質量數(shù)據庫Pfamhttp://pfam.sanger.ac.uk/收集了大量的覆蓋眾多蛋白質結構域的多序列比對數(shù)據和隱馬爾科夫模型PRINTShttp://www.bioinf.man.ac.uk/dbbrowser/PRINTS/蛋白質指紋圖譜數(shù)據庫，提供識別蛋白質家族的保守模序ProDomhttp://prodes.toulouse.inra.fr/prodom/current/html/home.php基于PSI-BLAST的同源蛋白結構域數(shù)據庫SMARThttp://smart.embl-heidelberg.de/用于鑒定和注釋可移動結構域并分析其結構TIGRFAMS/TIGRFAMs/index.shtml基于隱馬爾科夫模型搜索蛋白質家族的工具PIRSF/iproclass/提供從超家族到亞家族多層次蛋白質分類系統(tǒng)網Superfamilyhttp://supfam.cs.bris.ac.uk/SUPERFAMILY/對所有完成基因組測序的蛋白質，基于SCOP數(shù)據庫的結構和功能注釋Gene3Dhttp://gene3d.biochem.ucl.ac.uk/Gene3D/描述全基因組蛋白質家族和結構域PANTER/根據家族功能特異性區(qū)分蛋白家族和亞家族，基于規(guī)范的術語和代謝途徑確定更精確功能49序列提交框InterProScan工具簡介InterProScan:http://www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/提供在線提交和本地分析工具（Linux系統(tǒng)）分析工具InterProScan工具結果反饋50圖形化結果（VisualOutput）以示意圖的形式顯示保守區(qū)和結構域表格式結果（SummaryTable）顯示保守區(qū)和結構域的具體位置以及蛋白家族信息和GO分類號保守區(qū)示意圖52保守區(qū)位置InterPro蛋白家族信息AC號，家族名稱蛋白家族信息其他數(shù)據庫中的收錄情況相關的其他家族條目類型InterPro蛋白家族信息（續(xù)）GO術語注釋說明結構鏈接數(shù)據庫鏈接InterPro蛋白家族信息（續(xù)）該家族蛋白在不同種類生物體中出現(xiàn)情況其他家族與該家族的重疊情況56練習四：InterProScan工具分析蛋白質結構域http://www.ebi.ac.uk/Tools/pfa/iprscan/數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\protein.txt57五、蛋白質三維結構預測方法特點工具同源建模法(Homology/Comparativemodelling)基于序列同源比對，對于序列相似度>30％的序列模擬比較有效，最常用的方法SWISS-MODELCPHmodels

串線法/折疊識別法

(Threading/Foldrecognition)“穿”入已知的各種蛋白質折疊骨架內，適于對蛋白質核心結構進行預測，計算量大THREADER3D-PSSM從頭預測法(Abinitio/Denovomethods)基于分子動力學，尋找能量最低的構象，計算量大，只能做小分子預測HMMSTRROSSETA58蛋白質結構預測精度59同源建模法分析步驟：多序列比對與已有晶體結構的蛋白質序列比對確定是否有可以使用的模板序列相似度>30%序列相似度<30%，結合功能，蛋白質一級序列、二級結構或結構域信息構建三維模型三維模型準確性檢驗Whatcheck程序Ramachandranplot計算檢驗手工調整多序列比對，重新擬合，構建新的模型6061常用三維結構數(shù)據庫數(shù)據庫網站備注PDB/pdb/home/home.do主要的蛋白質三維結構數(shù)據庫MMDB/Structure/MMDB/mmdb.shtmlNCBI維護的蛋白質結構數(shù)據庫Psdb/~deerfiel/PSdb/從PDB和NRL-3D數(shù)據庫中衍生出的數(shù)據庫，含二級結構和三維結構信息3DinSighthttp://gibk26.bse.kyutech.ac.jp/jouhou/3dinsight/3DinSight.html整合了結構、性質（氨基酸組成、熱力學參數(shù)等）、生物學功能（突變點，相互作用等）的綜合數(shù)據庫FSSPhttp://www.ebi.ac.uk/dali//fssp/根據結構比對的蛋白質結構分類數(shù)據庫SCOPhttp://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/蛋白質結構分類數(shù)據庫，將已知結構蛋白進行有層次地分類CATH/latest/index.html另一個有名的蛋白質結構和結構域主要結構分類庫MODBASE/modbase-cgi/index.cgi用同源比對法生成的模型結構數(shù)據庫EnzymeStructurehttp://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/databases/enzymes/從PDB數(shù)據庫中整理已知結構的酶蛋白數(shù)據庫HSSPhttp://www.sander.ebi.ac.uk/hssp/根據同源性到處的蛋白質結構數(shù)據庫62模板搜索與比對數(shù)據庫工具網站備注PSI-BLAST/BLAST/位置特異性疊代BLAST，可用來搜索遠源家族序列FASTA3http://www.ebi.ac.uk/fasta33/位于EBI的序列比對工具SSEARCHrs.fr/bin/ssearch-guess.cgi采用Smith/Waterman法來進行序列比對ClustalWhttp://www.ebi.ac.uk/Tools/clustalw/index.html多序列比對工具，位于EBIT-Coffeehttp://www.ebi.ac.uk/t-coffee/用多種方法（如ClustalW、DIalign等）來構建多序列比對Multalinhttp://bioinfo.genopole-toulouse.prd.fr/multalin/multalin.html一個老牌的多序列比對工具Dalihttp://www.ebi.ac.uk/dali/三維結構比對網絡服務器VAST/Structure/VAST/vast.shtml基于向量并列分析算法的三維結構比對工具SAM-T99/research/compbio/sam.html用HMM法搜索蛋白質遠源同源序列63同源建模法工具網站備注SWISS-MODEL/完整建模程序，采用同源性鑒定來確定模板蛋白，用戶也可以自定義模板進行分析CPHmodelshttp://www.cbs.dtu.dk/services/CPHmodels/基于神經網絡的同源建模工具，用戶只需提交序列，無高級選項EsyPred3Dhttp://www.fundp.ac.be/urbm/bioinfo/esypred/采用神經網絡來提高同源建模準確性的預測工具3Djigsawhttp://www.bmm.icnet.uk/servers/3djigsaw/根據同源已知結構蛋白來建模的預測工具MODELLER/modeller/一個廣泛使用的同源建模軟件，需要用戶對腳本有一定的了解串線法工具網站備注3D-PSSMhttp://www.sbg.bio.ic.ac.uk/~3dpssm/index2.html第一個運用1D-3D序列profile來預測蛋白質折疊結構的網絡服務器Fuguehttp://www-cryst.bioc.cam.ac.uk/~fugue/以序列—結構比對搜索數(shù)據庫來預測蛋白質折疊HHpredhttp://toolkit.tuebingen.mpg.de/hhpred基于HMM-HMM比對搜索多個數(shù)據庫來預測給定序列的的折疊結構LOOPP/loopp.aspx學習、觀察和輸出蛋白質模式和結構工具THREADERhttp://bioinf.cs.ucl.ac.uk/threader/一個老牌的線索分析軟件，對搜索遠源蛋白序列較敏感PROSPECT/structure/prospect/index.html蛋白質結構預測和評價工具包，能以一種非常簡單的方式運行，對于高級用戶，也提供了很多的可選項123D+http://123/123D+.html結合了序列概形，二級結構信息和接觸勢能來將待測蛋白“穿入”一系列結構來預測結構SAM-T02/research/compbio/HMM-apps/T02-query.html基于HMM方法的蛋白質結構預測GenThreaderhttp://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/psiform.html使用結構評分和基于神經網絡序列比對來也測蛋白折疊結構65SWISS-MODEL工具簡介SWISS-MODEL工具/同源建模方法與PDB數(shù)據庫已知結構的蛋白質序列比對進行預測自動模式比對模式工程模式SWISS-MODEL工作模式67主要參數(shù)/選項粘貼SWISS-MODEL.txt中的蛋白質序列輸入用戶E-mail（選填）68模型和模板信息下載pdb格式文件模型和模板信息模型質量參數(shù)69與模板序列比對結果并顯示二級結構區(qū)域比對結果70模型評估71練習五：SWISS-MODEL工具預測蛋白質三維結構/數(shù)據：C:\ZCNI\shixi4\SWISS-MODEL.txt參考：/course/course-index.htm72工具網站備注Swiss-PdbViewer/spdbv/一個界面非常友好的工具，可以分析蛋白質的結構性質，比較活性位點或突變點Jmol/一個基于Java語言開發(fā)的三維觀察工具，大多是作為一個內嵌式網頁工具快速游覽結構數(shù)據庫數(shù)據MolMolhttp://www.mol.biol.ethz.ch/wuthrich/software/molmol/免費的PDB三維分子觀察軟件，可以通過處理生成很漂亮的圖形文件PyMol/一個基于開源的三維觀察工具，有很多額外的插件來提升功能Rasmol/software/rasmol/很有名的三維觀察軟件，操作界面簡介，用命令行實現(xiàn)多種功能VMD/Research/vmd/用內建的腳本來瀏覽、分析三維結構，還可以以動畫的形式模擬蛋白質結構Chime/products/framework/chime/index.jsp網絡游覽器插件，可以在網頁中直接觀察PDB格式的文件Chimera/chimera/index.html免費分子模擬顯示程序，還包括結構比對、藥物篩選等功能ICM-Browser/icm_browser.html三維分子游覽工具，有序列比對顯示功能，由MolSodt公司免費推出常用蛋白質三維結構觀察和修改工具73PDB格式文件簡介記錄類型

說明END結束HEA