Alphafold预测蛋白结构预计蛋白突变分析原创

大家好，欢迎来到七叶听血翼的频道。在今天的教程中，我们将学习如何使用Alpha fod预测蛋白质结构，以及如何分析突变对蛋白质结构的影响。具体来说，本教程将学习预测。正常蛋白质的三维结构。在蛋白质序列中引入突变。然后预测突变体的结构。最后比较两种结构。这类分析广泛应用于。结构生物学、蛋白质工程、药物发现和疾病突变研究中。如你所知，蛋白质含有二级结构，包括Alpha螺旋和Beta折叠，三级结构是蛋白质的整体折叠，四级结构是多个蛋白质压机之间的相互作用。三维结构极其重要。因为蛋白质的功能取决于其结构，即使序列中单个氨基酸的突变。

有时也会影响蛋白质的折叠方式和功能。因此我们准备了本教程以分析。突变以及预测。蛋白质三维结构。我们将使用Alpha fod. 那么。Alphaod是什么？Alphaot是由deep mind开发的人工智能系统。能从氨基酸序列。预测蛋白质的三维结构。传统上，蛋白质结构。通过实验方法确定。如X射线晶体学。冷冻电镜或核磁共振。波普学，但这些方法可能需要数月甚至数年。因为需要对每一个。氨基酸逐个进行定位。Alfaford使这项工作变了。极其容易。Alpha four的使用深度学习算法在几分钟或几小时内就能预测蛋白质结构。那么让我们开始吧。首先打开Google。

Chrome, 然后登录你的。账户。你可以使用任何个mail账号。无论是学生邮箱、机构邮箱还是个人邮箱，我有我的。个人邮箱登录了。你可以看到这是我的个人邮箱账号，然后去Google搜索引擎输入。Alfd server GA haold.com打开这个链接。这是Alpha Ford服务器的。主页面点击continue with Google.你会被引导到下一页。这是你的账户信息，继续到服务条款。向下滚动。输入你的大学名称。或流控。点击这里，我接受Google的条款和条件，然后点击accept and continue.新窗口会弹出点击continue。

这样就完成了。现在你进入了。Alfa服务器，这就是它的页面。非常简单，首先这是你的个人资料，设置反馈和登出，这些是剩余的任务数。每天你可以运行30个任务。每天这些任务数会重置，你可以从这里获取更多。信息，比如任务最多可达5万个token。你可以在这里找到。更多细节，我one token取决于。氨基酸数量带预测蛋白质的大小，但对于一天来说相当够用了。如果你要处理的是正常大小的蛋白质。如果你要预测。正常大小蛋白质的结构。这里他们提供了同样的事例。如果你明白了，点击got it.点击后会打开一个新窗口，在这里你可以看到这是蛋白质，你也可以预测DNARNA。

配体离子或其他的。我们的主要目标是蛋白质拷贝数唯一，在这个序列框中，你需要粘贴蛋白质序列。你可以从unper或NCBI获取蛋白质序列。在今天的教程中，我将使用人类血红蛋白贝塔亚基。蛋白你可以输入。加上它的名称。点击continue，这就是。哦，抱歉。似乎进入了AI模式。我只需要点击all就能回到。主页面，所以这是HBB血红蛋白亚基蛋白。在新标签页中打开，你会看到UN蛋白质页面。这是蛋白质页面。你可以看到这是氨基酸序列。这里共147个氨基酸，只需进入序列区域，你会得到。

序列，这就是序列，你可以通过点击此按钮下载序列。或者直接复制序列，你可以点击这里，序列就会被复制。现在回到Alpha Ford服务器。将序列粘贴到这里，只需复制并粘贴序列。粘贴完序列后，点击3个点，这里可以看到。模板设置你可以更改。模板设置。如果你不太了解，就。保持默认。有时他还会。提供PTM翻译后修饰。你可以点击它，然后。选择你想要的氨基酸。比如这里它变成灰色，点击后。变成黄色，变成黄色后向下滚动，这是5T。

你可以将其改为。聚糖链。如果不需要直接删除，同样你可以选择任何其他。选项，比如这里。它变成黄色，然后这里有更多选项，你可以选择。翻译后修饰蛋白。你可以改为高半胱氨酸等。我不打算这样做。我只想。简单说明一下。我直接。删除它。你可以随意更改完成。这些修改后只需点击save按钮，我没有做任何更改，完成后点击。Continue and preview the job.这是你的日期和时间。输入下划线和。名称。比如HSB。Human heoglobs of unit Beta.

保持默认C的基本上。是任务检索条目的数量，但我通常不选它，就保持原样。这里显示剩余30的任务，确认并提交任务。我们的任务已成功启动。向下滚动可以看到30个任务减少了一个，现在剩余。29个任务。你可以看到这个任务正在运行。根据蛋白质大小。和结构复杂程度。可能需要几分钟。如果蛋白质非常大，可能需要。数小时才能完成我们的任务完成了，现在点击这个，它会跳转到。下一页。这是我们的结果页面。这是根据蛋白质序列。预测出的结构。你可以看到其中含有Alpha螺旋。

这是矩阵，这是蛋白质序列。这是图例。Al Ford还会给出。一个置信度评分称为PLDDT。DLDDT.表示预测的局部距离。差异检验。你可以看到图例，蓝色表示非常高的置信度。金色表示良好置信度。黄色。表示低置信度。而。红色表示非常低的置信度。90%为蓝色，90%~70%为青色，70%~50%为黄色。50%为红色。它还。提供了以爱为单位的。预期位置误差按残疾比对显示，这意味着这些事在预测过程中进行比对的。残疾。

深绿色表示它们完美比对，如果看到很浅的颜色，意味着预测中可能存在。一些。误差，所以你可以看到。这个颜色。相对较深率，说明这是一个非趁的预测。以上就是关于结果的内容。你可以通过点击这个按钮。下载结果。这些是我的结果。以zip文件夹形式下载。如果检查。Zip文件夹。可以看到基本上是服务器用来。预测结构的模板文件以及完整的Jason数据文件。然后是模型文件，总共5个模型，从MODEL0到MODEL4。还有summary confidence文件。最常用和。最重要的文件就是这些。模型文件，让我展示一下，例如我直接复制这个文件。

放到另一个位置。现在我要使用POL。如果。你不熟悉PML？可以直接去下载。页面。抱歉，你可以去Google Chrome搜索POL，这是POL的官方网站。点击这个。图标会跳转到这个页面。点击download呢按钮，这里有Mac。Linux和Windows安装程序。你可以下载并安装POL。就能得到这个软件。它对学术用途是免费的。你可以用POL进行可视化，只需进入file。点击open按钮。据桌面我有一个文件夹。桌面上有alphaold文件夹。

这是我的结构。Alpha fold modeling.我刚预测的那个。你可以看到这是我预测的模型。他预测的很。完美。如果你想查看序列。这就是钙蛋白质的序列。第一部分蛋白质预测完成了，这是我得到的同一序列。现在我要随机引入突变。只需复制这段蛋白质序列。再次粘贴我。输入new。New TD.你可以随机突变任何氨基酸。序列。无论是。姨妈突变还是碘突变？我随机选择第5到第7个氨基酸。

并将其替换为。这些。脯氨酸。脯氨酸基本上是芳香族氨基酸。我假设它会引起。蛋白质结构。的重大变化只是一个想法，看看会发生什么。突变后复制这段。序列。再次回到Alpha fod服务器。点击。这里的科尔清空后。内容会清楚。詹天，你做了。突变的锌蛋白质序列。它提示有无效字符。可能是我们家了。空格。是的，是空格，去掉空格后蛋白质就正常了。如果你需要，翻译后修饰，再次进入PTM，如果不需要，我们只是在这里引入了突变。只需点击continue and preview the job更改名称。

When you mutated.Alphao DB.下划线mutate，然后确认并提交任务。第二个任务有完成了，只需点击它。点击3个点下载。文件，如果想查看，双击它。就会显示结果。你可以看到结果，比如这里可以看到骨架发生了扭曲，Alpha螺旋结构被破坏了。你可以看到这些交叉符号及主要残疾的破坏。这清晰的表明。突变后，蛋白质结构发生了变形。当蛋白质结构变形时，其功能也必然发生改变。

现在我们将比较并叠加。突变和未突变的蛋白质。看看差异。这是突变体的文件夹。从这个文件夹中。我要复制。突变体的MODEL0，也就是第一个。粘贴到。文件夹中我要重新命名，第一个是。原始未突变蛋白质。为proteintina。突变蛋白质为protein b.现在我的为突变蛋白质是proteinna sif.突变蛋白质是。Protein杯thief。SF基本上是晶体学。信息框架文件。现在我去拍m Mol.同时打开突变和未突变的文件。

Proteinna是为突变的。Protein b是突变的，我改了一下名称以简化。因为下一步我要。运行命令来叠加。2个蛋白质。同时打开这两个蛋白质，你可以看到。这两个蛋白质都可见。我隐藏序列，所以。粉色的蛋白质是protein b.青色的蛋白质是proteinna。接下来我要。也加2个蛋白质看看。它们之间的结构差异。这是叠加的命令。Alan, 空格，第一个蛋白质名称。逗号空格第二个蛋白质名称，我的蛋白质名称是protein内。和protein币。我复制这条命令。或者直接在这里输入。这是命令行真天，并按回车。

他说，Invalid name protein a.哦，我拼写错了，让我改正。Protein.我改正了，我要删除这些蛋白质，删除所有。然后重新上传蛋白质。Protein name.Protein b.打开它们。打开后复制这条命令。粘贴到命令行哺。回车。你可以看到两个蛋白质已经叠加了大部分区域。是重叠的。来看这个区域在这里。黄色的蛋白质。呈螺旋状。

而浅粉色蛋白质呈直线。意味着它没有形成螺旋。我调整了视角，一遍更好的观察，你可以看到这里是螺旋，但这里的螺旋被破坏了。你可以看到。蛋白质结构已被改变。发生了突变。结构被改变了。一旦蛋白质结构。发生改变其功能。也会改变。受损。意味着它不能正常工作。这种突变研究在疾病研究中非常重要。许多疾病。通常是由蛋白质突变引起的。它在药物发现中也很重要。突变可能影响药物结合位点。比如，如果有人想用自己的。蛋白质。看到配体靶向结合位点。

然后突变蛋白质。再次，观察配体的结合情况。看看有什么不同？也就是说，你有一个天然。未改变的蛋白质与配体对接病观察结果。然后取该蛋白质的。改变形式，再次对接。你会看到天然蛋白质和对接蛋白质之间的差异。学生可以做。这类课题。突变研究已可用于。合理的突变设计，以改善蛋白质的稳定性或功能。你可以对蛋白质不同位置进行点突变看看。哪种突变像蛋白质最稳定？这就是它的好处。使用Alpha for的结构可以。在进行实验之前，快速评估突变可能产生的结构效应。这节省了大量时间。总结一下，在本教程中，我们学习了如何使用alphaat预测蛋白质结构，然后学习了如何在蛋白质序列中引入突变。

以及如何比较野生型核。突变型蛋白质结构。这种方法对结构生物学和生物信息学研究。非常有用。如果你喜欢这个视频。请点赞和订阅。感谢观看。