作者:Michael Remmert 来源:《自然—方法学》 发布时间:2011-12-29 9:50:25
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科学家发明蛋白序列比对新工具
 
来自德国慕尼黑大学的研究人员发表了题为“HHblits: lightning-fast iterative protein sequence searching by HMM-HMM alignment”的文章,介绍一种能提高蛋白序列比对分析的新工具:HHblits,这是一种能极大增加蛋白功能性分析技术的软件,能通过新颖的序列寻找方法,更快更准确的识别数据库中具有相似序列的蛋白,比现有的方法能快2500倍!相关成果公布在《自然—方法学》(Nature Methods)杂志上。
 
领导这一研究的是慕尼黑大学基因中心的Johannes Söding博士,他表示,“我们的方法能延伸序列分析的广度和力度,从而能方便之后的蛋白结构和功能的解析。”
 
蛋白存在于生命中几乎所有生化过程中,一个蛋白的功能很大程度上依赖于其20种氨基酸排列组合的顺序,以及氨基酸序列组成的三维空间结构。因此对于序列相似的蛋白来说,生物信息学方法能预测出其进化相关性,从而预测出相似的结构和功能。
 
所以蛋白结构分析是蛋白研究的一个重要方面,蛋白结构比对也成为了常规手段之一,研究人员常常在公众数据库中比对蛋白结构,通过分析这些相似的已知结构来分析蛋白的功能,Söding博士说,“这种序列分析方法是生物信息学领域的一种基础研究手段。”
 
序列寻找程序能通过计算配对方式来评估序列相似性——两个氨基酸序列被按照先后顺序排列,这是根据常见识别,或者同样方式的氨基酸配对。“也许比配对序列相似性更加重要的是,所谓的多序列比对,在这种情况下,研究人员可以寻找许多相关蛋白中的相似序列,或者将其安排进矩阵中——矩阵是指每个序列排列一行,相同单元中具有相同氨基酸”,Söding博士说。因为进化上相关蛋白的功能和结构都通常是保守的,比如说即使进化过程中出现突变,序列改变了,但是多序列比对能找到未知蛋白的结构和分子功能。
 
在过去的15年间,最流行的比对蛋白质序列的工具是PSI-BLAST,这是由于这一程序兼具速度和高灵敏度,以及精确度。
 
但这一新成果,Söding博士的这一最新HHblits方法在各方面更胜一筹,这主要体现在两个方面,首先研究人员能将兴趣蛋白的序列,与数据库中蛋白的序列相互转换,进入Hidden Markov Models (HMMs)模式,HMMs是一种能配合序列比对过程中出现的突变可能的统计模型,因此这一步能提升亚序列相似搜索的灵敏度和准确性。
 
其次,这一研究组还研发了一种能帮助降低筛选量,而又不损害搜索灵敏性的过滤成像,这种方法能将搜索时间提高2500倍,Söding博士强调这种HHblits方法,比较于之前的方法,能更快更精确预测蛋白功能和结构,其研究组已经着手更深入提升这一方法,这包括协同蛋白三维结构数据进行分析。(来源:生物通 张迪)
  
  
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