十日星期四从头预测法它要求方法本身可以指根据蛋白质的氨基酸从蛋白质序列预测空间结构是蛋白质结构预测的最终目标。

可细分为，二级结构预测超二级结构预测蛋白质结构类型预测蛋白质折叠模式预测详细的三维结构的直接预测等。

前已有的能量函数都采用经验势函数其次，由于蛋白质系统分子量和柔性都达到这个要求。

能严格区分蛋白质的天然构象和非天然构象的能量函数，使能量函数的全局极小点对应蛋白质天然结构。

目在利用分子力场建立能量函数的过程中，折叠类型预测的结果，考虑到结构间的立体化学性质，亲疏水性很大，所以在蛋白质的势能面上存在着极多的局部极小点，缺少种有效的全局优化算法也制约着这种方法的发展。

可细分为，二级结构预测超二级结构预测蛋白质结构类型预测蛋白质折叠模式预测详细的三维结构的直接预测等。

它的局限性是假定的蛋白质折叠类型是有限的。

目前已有的能量函数都采用经验势函数其次，由于蛋白质系统分子量和柔性都很大，所以在蛋白质的势能面上存在着极多的局部极小点，缺少种有效的全局优化算法也制约着这种方法的发展。

从蛋白质序列预测空间结构是蛋白质结构预测的最终目标。

从头预测法又可细分为，二级结构预测超二级结构预测蛋白质结构类型预测蛋白质折叠模式预测详细的三维结构的直接预测等。

从蛋白质序列预测空间结构是蛋白质结构预测的最终目标。

然而这种方法直受到两方面的困扰首先，难以找到个能严格区分蛋白质的天然构象和非天然构象的能量函数，使能量函数的全局极小点对应蛋白质天然结构。

目前已有的能量函数都采用经验势函数其次，由于蛋白质系统分子量和柔性都很大，所以在蛋白质的势能面上存在着极多的局部极小点，缺少种有效的全局优化算法也制约着这种方法的发展。

在利用分子力场建立能量函数的过程中，模型的准确性和模型的简化是需要权衡的基本矛盾然而，蛋白质的三维结构预测是蛋白质结构预测的最终目标。

目前还没有种预测方法能得到比较满意的结果。

才有可能预测出未知的蛋白质结构。

二〇〇年六月十日星期四从头预测法它要求方法本身可以指根据才有可能预测出未知的蛋白质结构。

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二〇〇年六月十日星期四从头预测法它要求方法本身可以指根据蛋白质的氨基酸序列来预测蛋白质的二级结构和高级结构，从理论上讲是最为理想的方法。

但现在所有的方法还不能完全达到这个要求。

从头预测法又可细分为，二级结构预测超二级结构预测蛋白质结构类型预测蛋白质折叠模式预测详细的三维结构的直接预测等。

从蛋白质序列预测空间结构是蛋白质结构预测的最终目标。

然而这种方法直受到两方面的困扰首先，难以找到个能严格区分蛋白质的天然构象和非天然构象的能量函数，使能量函数的全局极小点对应蛋白质天然结构。

目前已有的能量函数都采用经验势函数其次，由于蛋白质系统分子量和柔性都很大，所以在蛋白质的势能面上存在着极多的局部极星期四楚蛋白质级结构是如何决定其高级结构这个基本问题，将会使人们更系统和有效的实验手段，但是这些方法提供蛋白质三维结构的速度还远小于蛋白质序列信息的增长速度。

此外，这些方法还存在多种局限。

此时，理论模拟与结构预测就显示了重要性。

蛋白质结构预测问题就是如何从蛋白质的氨基他们的三维结构即空间构象。

与此同时，要设计药物也需要了解与药物相应的蛋白质受体的三维结构。

这是摆在科学家面前的紧迫任务。

当前，虽然射线晶体学技术二维电子衍射等为蛋白质空间结构测定提供了模式，为世纪药学专业的发展提供了强大的动力。

随着人类基因组计划和相关测序技术的发展，如今人们已经获得了大量蛋白质的级序列。

然而要了解这些蛋白质功能的分子基础，只有氨基酸序列知识是不够的，必须要知道他模式，为世纪药学专业的发展提供了强大的动力。

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然而要了解这些蛋白质功能的分子基础，只有氨基酸序列知识是不够的，必须要知道他们的三维结构即空间构象。

与此同时，要设计药物也需要了解与药物相应的蛋白质受体的三维结构。

这是摆在科学家面前的紧迫任务。

当前，虽然射线晶体学技术二维电子衍射等为蛋白质空间结构测定提供了有效的实验手段，但是这些方法提供蛋白质三维结构的速度还远小于蛋白质序列信息的增长速度。

此外，这些方法还存在多种局限。

此时，理论模拟与结构预测就显示了重要性。

蛋白质结构预测问题就是如何从蛋白质的氨基酸序列出发预测它的功能构象问题。

对蛋白质结构预测进行研究对基础理论和实际应用都有重大意义。

在理论上，如果弄清二〇〇年六月十日星期四楚蛋白质级结构是如何决定其高级结构这个基本问题，将会使人们更系统和完整地理解生物信息从到具有生物活性蛋白质的传递全过程，使中心法则得到更完整的阐明，从而对生命过程中的各现象有进步的深刻认识，最终推动生命科学的快速发展。

具体的讲，蛋白质结构预测的理论预测方法可分为三大类，同源建模法同源建模法比较建模法是基于知识的蛋白质结构预测方法。

这方法目前主要是指同源结构预测。

它是在未知蛋白质中有同源结构可以参考的情况下应用的种技术。

它可以根据同源结构中保守的部分搭建出未知蛋白质的结构骨架。

它是现在最为成熟的预测方法。

蛋白质根据序列同源性可以分成不同的家族。

般认为序列同源性大于的蛋白质可能由同祖先进化而来，称为同源蛋白质。

同源蛋白质具有相似的结构和功能。

小点，缺少种有效的全局优化算法也制约着这种方法的发展。

在利用分子力场建立能量函数的过程中，模型的准确性和模型的简化是需要权衡的基本矛盾然而，蛋白质的三维结构预测是蛋白质结构预测的最终目标。

目前还没有种预测方法能得到比较满意的结果。

蛋白质的三维结构预测是根据二级结构预测的结果以及蛋白质结构类型和折叠类型预测的结果，考虑到结构间的立体化学性质，亲疏水性很大，所以在蛋白质的势能面上存在着极多的局部极小点，缺少种有效的全局优化算法也制约着这种方法的发展。

在利用分子力场建立能量函数的过程中，模型的准确性和模型的简化是需要权衡的基本矛盾然而，蛋白质的三维直受到两方面的困扰首先，难以找到个能严格区分蛋白质的天然构象和非天然构象的能量函数，使能量函数的全局极小点对应蛋白质天然结构。

目前已有的能量函数都采用经验势函数其次，由于蛋白质系统分子量和柔性都达到这个要求。

从头预测法又可细分为，二级结构预测超二级结构预测蛋白质结构类型预测蛋白质折叠模式预测详细的三维结构的直接预测等。

从蛋白质序列预测空间结构是蛋白质结构预测的最终目标。

然而这种方法才有可能预测出未知的蛋白质结构。

二〇〇年六月十日星期四从头预测法它要求方法本身可以指根据蛋白质的氨基酸序列来预测蛋白质的二级结构和高级结构，从理论上讲是最为理想的方法。

但现在所有的方法还不能完全配的模板，然后经过对现有的数据库的学习，总结出可以区分正误结构的平均势函数作为判别标准，来选择出最佳的匹配方式。

它的局限性是假定的蛋白质折叠类型是有限的。

所以只有未知蛋白质和已知蛋白质结构相像的时候，是种有潜力的预测方法。

它的主要原理是把未知蛋白质的序列和已知的这种结构进行匹配，找出种或几种匹配最好的结构作为未知蛋白质的预测结构。

它的实现过程是总结出已知的独立的蛋白质结构模式作为未知结构进行匹模型。

传统的序列分的蛋白质难以得到理想的结构模型。

折叠识别法它可以应用到没有同源结构的情况中，且不需要预测二级结构，即可直接预测三维结构，从而可以绕过现阶段二级结构预测准确性不超过的限度，因此模建侧链的安装和优化对模建结构进行优化和评估。

序列匹配对建立精确的结构模型起着关键作用。

般地，序列同源性越差，匹配的准确程度越低，建立的模型精度也越差序列同源性低于的蛋白质难以得到理想的结构方法。

同源模建的基本过程包括六部分目标序列与模板序列的匹配根据同源蛋白质的多重序列匹配结果，确定同源蛋白质的结构保守区以及相应的框架结构目标蛋白质结构保守区的主链模建目标蛋白质结构变异区的主链结构和功能。

所以利用结构已知的同源蛋白质可以建立目标蛋白质的结构模型，然后用理论计算方法进行优化。

利用同源模建方法建立的蛋白质模型是以已知的同源蛋白质结构为基础的，所以这是种基于现代生物学知识的预测中保守的部分搭建出未知蛋白质的结构骨架。

它是现在最为成熟的预测方法。

蛋白质根据序列同源性可以分成不同的家族。

般认为序列同源性大于的蛋白质可能由同祖先进化而来，称为同源蛋白质。

同源蛋白质具有相似的分为三大类，同源建模法同源建模法比较建模法是基于知识的蛋白质结构预测方法。

这方法目前主要是指同源结构预测。

它是在未知蛋白质中有同源结构可以参考的情况下应用的种技术。

它可以根据同源结构完整地理解生物信息从到具有生物活性蛋白质的传递全过程，使中心法则得到更完整的阐明，从而对生命过程中的各现象有进步的深刻认识，最终推动生命科学的快速发展。

具体的讲，蛋白质结构预测的理论预测方法可酸序列出发预测它的功能构象问题。

对蛋白质结构预测进行研究对基础理论和实际应用都有重大意义。

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