导读:本文包含了裂解位点论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:蛋白,病毒,血凝素,氨基酸,位点,流感,蛋白酶。
裂解位点论文文献综述
王艳红[1]（2018）在《新城疫病毒F蛋白的裂解位点氨基酸序列多样性及其它区段对细胞膜融合活性的影响》一文中研究指出新城疫病毒(Newcastle disease virus,NDV)是一种单股、不分节段、含有囊膜的负链RNA病毒,能够引起禽类新城疫(Newcastle disease,ND),给全球养禽业带来巨大的经济损失。NDV的致病性主要是由病毒的融合蛋白裂解位点(Fusion protein cleavage site,Fcs)氨基酸序列决定的。一般情况下,强毒和中等毒力毒株的Fcs包含多个碱性氨基酸,基序(Motif)为“R/K-R-Q/R/K-R/K-R↓F”;弱毒株Fcs则包含1个或2个碱性氨基酸,基序为“G/E-K/R-Q-G/E-R↓L”。Fcs中的氨基酸种类、性质及其所处的位置因毒株的不同而呈现一定的多样性。虽然已有报道Fcs中单个或多个氨基酸的突变会影响诱导细胞融合能力及病毒的致病性。但是,Fcs中所呈现的氨基酸序列多样性对病毒的影响至今不明。另外,有研究发现,虽然一些毒株的Fcs中氨基酸序列一致,但对诱导细胞融合能力及宿主的致病性有较大差异,说明除了Fcs外,F蛋白其它区段或位点的氨基酸也起着重要的作用。因此,本研究针对Fcs的氨基酸序列通过分析其多样性,分别以强毒株和弱毒株的F基因为骨架,构建Fcs突变体,利用体外细胞实验,探索Fcs的氨基酸序列多样性及特殊Fcs情况下F蛋白其它区段对诱导细胞融合能力的影响。具体研究内容及结果包括以下几个方面:1.NDV自然分离株Fcs氨基酸序列多样性的广泛性分析通过GenBank数据库及文献报道收集了1572株NDV的相关信息,利用软件Lasergene7.1对Fcs氨基酸序列多样性进行统计分析,我们将Fcs分为强毒Fcs(VFcs)和弱毒Fcs(AFcs)2大类,VFcs包含1073个毒株,AFcs包含499个毒株。其中,将VFcs又分为8种类型,毒株基本都属于Class II类基因型;将AFcs分为10种类型,毒株大多属于Class I类基因型,部分属于Class II的基因型I、II和X。通过分析毒株的流行病学,我们发现Fcs与禽的种类、时空分布之间存在显着的关联性,其中一些Fcs类型具有禽类种属依赖性及地域特性。2.Fcs氨基酸序列多样性对F蛋白诱导细胞膜融合能力的影响利用NDV强毒株F48E9和弱毒株La Sota的F蛋白为骨架,将其Fcs氨基酸序列分别突变为10种AFcs和8种VFcs,通过将F突变体和HN质粒共转染BHK-21细胞观察对诱导细胞膜融合活性的影响。结果显示,在VFcs中,当P3位是谷氨酰胺(Q)时,该F蛋白能显着提高细胞融合活性。在连续5个碱性氨基酸情况下,赖氨酸(K)对于细胞融合活性的增强起着重要的作用。VFcs-1和VFcs-2是F蛋白诱导细胞膜融合活性最强的两种类型,VFcs的8种类型对促细胞膜融合活性的作用依次为:VFcs-1、-2>VFcs-3、-4>VFcs-5、-6、-7、-8。在AFcs中,无胰蛋白酶存在时,除AFcs-10类型外,其它几种类型均不能引起合胞体产生;有胰蛋白酶存在时,除了含有P4位为中性氨基酸Q的AFcs-9类型的F蛋白不能诱导细胞膜融合现象,其它均产生程度相似的细胞膜融合效率。3.Fcs为“RRQRR↓L”的F蛋白其它区段对诱导细胞膜融合能力的影响在对Fcs氨基酸序列多样性研究时发现,Fcs“RRQRR↓L”为弱毒裂解位点(AFcs),通常认为拥有AFcs的无论强毒株还是弱毒株F蛋白都不能有效诱导细胞膜融合,但是,我们发现拥有此Fcs的强毒株F48E9的F蛋白具有很高的细胞膜融合诱导能力,而拥有此Fcs弱毒株LaSota的F蛋白不能有效诱导细胞膜融合。此结果表明除了Fcs,强毒株F蛋白的其它区域触发了细胞膜融合。为了寻找此F蛋白的具体作用区域,我们将F蛋白的主要功能域划分成9个区段,然后将这些区段在强、弱毒株F蛋白之间进行相互替换,通过细胞转染实验分析F蛋白突变体之间对宿主细胞膜融合效率的影响,并根据鉴定结果进一步进行替换或突变,最终明确了在Fcs为“RRQRR↓L”时,F48E9-F蛋白上影响细胞膜融合能力的2个关键氨基酸,即D479,S486。4.一种检测NDV诱导细胞融合新方法的建立NDV感染可引起宿主细胞合胞体的产生,其诱导细胞融合的程度可作为一种衡量毒力强弱的指标。目前对细胞融合程度进行评估时,普遍采用人工计算合胞体中细胞核的平均数量的方法对其进行判定。此法虽然比更早采用的计算合胞体面积判断法要更精确,但费时费力,主观性强易出现较大的误差。为了探索更方便、有效的定量检测NDV诱导细胞融合效率的方法,本研究运用慢病毒转导技术成功筛选出两种荧光细胞系BHK-21/GFP和BHK-21/tRFP。将此两种细胞等比例混合后感染病毒,通过流式细胞技术检测形成合胞体(双荧光阳性)的数量来判定细胞的膜融合效率。结果表明,在不同剂量的NDV感染混合细胞系后,双荧光阳性细胞数所占比例能很好地反应出病毒感染剂量与形成合胞体数量之间的线性关系。本研究为开发方便、有效的定量检测细胞融合效率提供了新的技术手段。综上所述,本研究较为详细的阐明了NDV Fcs氨基酸序列多样性对细胞融合活性的影响,为研究Fcs氨基酸序列多样性对宿主致病性提供必要的理论依据。其次,除Fcs外,F蛋白其它区域在诱导细胞膜融合能力方面也起着重要作用,为NDV F蛋白触发的细胞膜融合作用提供了新的见解,并为设计抗病毒多肽药物提供了理论基础。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2018-05-01）
王亚楠[2]（2018）在《基于机器学习的蛋白酶裂解位点的预测研究》一文中研究指出在系统水平控制下,蛋白水解的调节在各种重要的细胞过程(如血液凝固、细胞增殖和细胞凋亡等)中起关键作用。确认和识别蛋白酶的真实底物蛋白是我们更好地理解这一过程的机制的关键所在。为了解决这个问题,基于之前开发的PROSPER工具,我们开发了PROSPER2.0,用于准确预测蛋白酶底物特异性及其切割位点。PROSPER 2.0旨在为蛋白质裂解位点预测覆盖更多的蛋白酶(多达38种蛋白酶)以及提供更好的预测性能。PROSPER 2.0在框架结构上整合了来自多个级别的异构的序列以及结构的特征,同时结合了两层的特征选择方法。交叉验证和独立测试的结果表明,PROSPER 2.0能够实现比现有通用工具更具竞争力的性能,并将促进假设驱动的新型底物发现。针对基质金属蛋白酶(MMP)的六种蛋白酶数据集,我们提出了基于知识迁移的计算框架,通过迁移其他MMPs的隐含的有用信息来增强底物裂解位点预测的性能。该框架使用支持向量机结合迁移学习的思想和特征选择的方法实现。结果表明该方法和传统的特征选择方法相比,在六个数据集上各有其优势,为MMP底物裂解位点的预测提供了有用的新的思路。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-01-01）
孟慧芝,孙涛,岳志芹,王文斌[3]（2015）在《基于血凝素裂解位点的DNA条形码在A型流感病毒分型中的应用》一文中研究指出为了建立一种快速鉴别AIV的HA亚型的RT-PCR方法,本研究探讨了流感病毒血凝素裂解位点基因作为DNA条形码对A型流感病毒进行亚型鉴定的可行性。通过生物信息学方法对16种A型流感病毒的血凝素基因全长进行比对,在HA裂解位点的两端高度保守区设计一对DNA条形码引物,RT-PCR扩增获得约170bp的核苷酸片段。利用MEGA5.0软件构建N-J系统树并计算亚型间及亚型内平均遗传距离。结果显示,不同A型流感病毒裂解位点氨基酸具有单系性,每一亚型可分别形成各自独立的分支。不同亚型间平均遗传距离为0.277,相同亚型内平均遗传距离0.032。研究表明,利用DNA条形码技术可在A型流感病毒分型方面进行有效的分子分类鉴定。(本文来源于《中国动物检疫》期刊2015年07期）
丁丁,苗振华,王诏,方伟杰,王海彬[4]（2014）在《单克隆抗体A在液体制剂中铰链区裂解位点的鉴定》一文中研究指出目的:对治疗性单克隆抗体A在液体制剂储存中发生裂解的位点进行鉴定。方法:单克隆抗体A在pH 5.9以及pH 6.5条件下,40℃保存1个月后,利用分子排阻色谱法(SEC)对产生的碎片进行分离收集,并用电喷雾-四级杆-飞行时间质谱进行分析,确定其裂解位点。结果:未经还原处理时,利用SEC法收集到的碎片相对分子质量为100 565.30,100 726.27和100 886.57 Da,经还原处理后,测得的相对分子质量为23500.80,26623.75,26785.96,26943.65,50448.09,50609.62和50766.90 Da。上述结果显示,发生裂解的位点为重链铰链区224位赖氨酸以及225位苏氨酸。结论:单克隆抗体A在溶液中发生裂解的位点是铰链区赖氨酸以及苏氨酸之间,该降解现象可通过降低贮存溶液的pH值得到控制。(本文来源于《中国新药杂志》期刊2014年20期）
陈晓光,程琳,郭宁,姜华,张瑾[5]（2014）在《焦磷酸测序技术在检测甲型H1N1血凝素基因裂解位点突变中的应用》一文中研究指出目的基于焦磷酸测序技术建立甲型H1N1流感病毒血凝素(HA)基因裂解位点突变的快速检测方法,探讨其临床应用价值。方法采用RT-PCR扩增甲型H1N1病毒血凝素基因中的HA片段,在生物信息学分析的基础上,针对甲型H1N1病毒血凝素基因含有裂解位点序列片段,分别设计一套生物素标记的PCR引物和测序引物,运用焦磷酸测序技术对含甲型H1N1病毒裂解位点基因片段进行序列测定,同时分析青岛地区甲型H1N1流感病毒流行株的裂解位点基因特征。结果建立了基于焦磷酸测序技术检测甲型H1N1流感病毒裂解位点突变方法,实现甲型H1N1流感病毒HA基因裂解位点的高通量检测,青岛地区甲型H1N1流感病毒裂解位点344氨基酸序列没有发生变异。结论本研究所建立的方法具有自动化程度高和结果准确等特点,适用于甲型H1N1流感病毒裂解位点进行快速高通量检测。(本文来源于《中国国境卫生检疫杂志》期刊2014年03期）
吴云舟,安莹,孙田,何金娇,王卉[6]（2013）在《新城疫病毒疫苗株F蛋白裂解位点改造对诱导HepG2细胞发生自噬的影响》一文中研究指出新城疫病毒(NDV)通过启动不依赖p53的内源性凋亡通路特异性诱导肿瘤细胞凋亡。最新研究表明NDV可以引起U251肿瘤细胞发生自噬,并在后期导致细胞凋亡,但其机理尚不清楚。本研究通过反向遗传操作技术对NDV Clone30疫苗株F蛋白的碱性裂解位点进行突变,将F蛋白的裂解位点由弱毒株的GGRQGR↓L突变为强毒株的GRRQRR↓F基序,并成功拯救出突变改造病毒rC30-FmF。分别将Clone30野生型病毒株rC30-wt与rC30-FmF感染HepG2肝癌细胞,通过透射电镜检测细胞超微结构显示,rC30-FmF感染4 h后细胞内出现大量自噬小体及自噬溶酶体。通过western blot检测自噬标志蛋白LC-3 II表明,rC30-FmF感染4 h后LC3II表达量显着上调,与rC30-wt对照组相比差异极显着(p<0.01)。研究表明,rC30-FmF可以在感染早期增加HepG2细胞自噬程度。从而初步证明F蛋白的裂解位点在诱导HepG2细胞自噬过程中具有关键作用。(本文来源于《中国预防兽医学报》期刊2013年09期）
郑利[7]（2013）在《基于序列裂解位点的凋亡蛋白亚细胞定位方法研究》一文中研究指出凋亡蛋白对于物种发育和生物体内平衡的维持发挥着非常重要的作用。由于凋亡蛋白的功能与其所处的亚细胞位置紧密相关，因此对凋亡蛋白的亚细胞位点的准确预测有利于理解细胞程序性死亡的机理及其生物学功能。近年来，研究者们一直致力于蛋白质亚细胞定位预测方面的研究，取得了一些成果。但是在细胞凋亡蛋白的定位预测研究方面则涉及得较少。本文基于初始蛋白序列的裂解位点的预测提出了一种新的凋亡蛋白定位算法。在定位预测研究中，以往的研究者在提取蛋白质序列特征时往往忽略蛋白质了分选信号生物信息，其中一种就是信号肽。在新生蛋白质上都存在着信号肽，信号肽决定了蛋白质分子在细胞内的去向，如果合理利用蛋白质信号肽就能预测蛋白质亚细胞的定位。本文的研究工作如下：首先用信号肽预测工具得到裂解位点，将肽链分成N-端信号序列和成熟端序列,然后分别从N-端和成熟端提取特征。除了提取两端序列的氨基酸组分（ACC）作为特征之外，还必须考虑到蛋白质序列的整体排列顺序信息，即“伪氨基酸”组分（Pse-AAC）来代表氨基酸的顺序信息。其次，提取整个链的立体化学特性作为蛋白质序列的特征之一。基于泰勒氨基酸特性分类，根据单个氨基酸的亲疏水特性、大小、酸碱性、极性等其它物理化学性质及考虑到叁种较特殊的氨基酸，将20种氨基酸归为十类。这些特征信息完整地反映了蛋白质分子的生物学和理化性质等特征信息。最后，研究基于叁个目前使用比较广泛的凋亡蛋白基准数据集（ZD98,ZW225和CL317数据集），使用SVM作为预测工具，将凋亡蛋白在支持向量机（SVM）中的预测结果进行Jackknife验证。此外我们还利用了一个独立的非凋亡蛋白基准数据集(NNPSL数据集)来验证本文的方法，并对已有方法在真核和原核蛋白的预测准确度上进行了比较。(本文来源于《上海师范大学》期刊2013-04-20）
张毅,刘金华[8]（2012）在《H5N1亚型禽流感病毒血凝素蛋白裂解位点P6位氨基酸对病毒致病性的影响》一文中研究指出1前言H5N1亚型禽流感病毒HA蛋白裂解位点周围氨基酸对哺乳动物的致病性具有重要影响,但哪个氨基酸位点起到关键性的作用和其作用机制还不得而知。本研究对裂解位点P6位氨基酸对哺乳动物的致病性及作用机制进行了研究,结果证明该位点是影响H5N1病毒对哺乳动物致病性的关键氨基酸位点。2材料与方法2.1材料MDCK及293T细胞,PHW2000流感病毒反向遗传操作质粒,从外表健康禽群分离的H5N1亚型(本文来源于《中国畜牧兽医学会禽病学分会第十六次学术研讨会论文集》期刊2012-10-26）
郑利,秦玉芳,黄继风[9]（2012）在《利用预测的蛋白质序列裂解位点来定位凋亡蛋白》一文中研究指出凋亡蛋白对于物种发育和生物体内平衡的维持发挥着非常重要的作用。对凋亡蛋白的亚细胞位点的准确预测有利于理解细胞程序性死亡的机理和其生物学功能。本文利用SignalP得到的裂解位点将肽链分成N-端信号序列和成熟端序列。通过提取两端序列的氨基酸组分(ACC)、伪氨基酸组分(Pse-AAC)和整个链的立体化学特性来描述一条蛋白质序列。最后将得到的特征向量输入到支持向量机(SVM)中来预测其亚细胞位置。对叁个凋亡蛋白基准数据集进行Jackknife验证,得到的总体精度分别为93.9%,87.6%,91.5%。此外我们还利用了由Reinhardt和Hubbard构建的非凋亡蛋白基准测试数据集(NNPSL数据集)来验证本文的方法,对于真核和原核蛋白的预测准确度分别达到87.7%和94.8%。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2012年17期）
隋修锟,李刚,程朝飞,马震原[10]（2012）在《鸽Ⅰ型副粘病毒与鸡新城疫病毒的F0裂解位点生物信息学分析比较》一文中研究指出为进一步探究鸽Ⅰ型副粘病毒与鸡源新城疫F0裂解位点附近序列存在的差异,利用生物信息学软件对分离的鸽Ⅰ型副粘病毒与GenBank已发表的标准鸡新城疫毒株相应F0裂解位点附近序列进行分析。结果表明:鸽Ⅰ型副粘病毒与鸡新城疫核苷酸序列的同源性相对较低,而对鸽Ⅰ型副粘病毒与鸡新城疫的疏水性比较可以看出,二者也存在较大的差别。(本文来源于《中国畜牧兽医学会信息技术分会2012年学术研讨会论文集》期刊2012-08-13）
裂解位点论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在系统水平控制下,蛋白水解的调节在各种重要的细胞过程(如血液凝固、细胞增殖和细胞凋亡等)中起关键作用。确认和识别蛋白酶的真实底物蛋白是我们更好地理解这一过程的机制的关键所在。为了解决这个问题,基于之前开发的PROSPER工具,我们开发了PROSPER2.0,用于准确预测蛋白酶底物特异性及其切割位点。PROSPER 2.0旨在为蛋白质裂解位点预测覆盖更多的蛋白酶(多达38种蛋白酶)以及提供更好的预测性能。PROSPER 2.0在框架结构上整合了来自多个级别的异构的序列以及结构的特征,同时结合了两层的特征选择方法。交叉验证和独立测试的结果表明,PROSPER 2.0能够实现比现有通用工具更具竞争力的性能,并将促进假设驱动的新型底物发现。针对基质金属蛋白酶(MMP)的六种蛋白酶数据集,我们提出了基于知识迁移的计算框架,通过迁移其他MMPs的隐含的有用信息来增强底物裂解位点预测的性能。该框架使用支持向量机结合迁移学习的思想和特征选择的方法实现。结果表明该方法和传统的特征选择方法相比,在六个数据集上各有其优势,为MMP底物裂解位点的预测提供了有用的新的思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
裂解位点论文参考文献
[1].王艳红.新城疫病毒F蛋白的裂解位点氨基酸序列多样性及其它区段对细胞膜融合活性的影响[D].西北农林科技大学.2018
[2].王亚楠.基于机器学习的蛋白酶裂解位点的预测研究[D].上海交通大学.2018
[3].孟慧芝,孙涛,岳志芹,王文斌.基于血凝素裂解位点的DNA条形码在A型流感病毒分型中的应用[J].中国动物检疫.2015
[4].丁丁,苗振华,王诏,方伟杰,王海彬.单克隆抗体A在液体制剂中铰链区裂解位点的鉴定[J].中国新药杂志.2014
[5].陈晓光,程琳,郭宁,姜华,张瑾.焦磷酸测序技术在检测甲型H1N1血凝素基因裂解位点突变中的应用[J].中国国境卫生检疫杂志.2014
[6].吴云舟,安莹,孙田,何金娇,王卉.新城疫病毒疫苗株F蛋白裂解位点改造对诱导HepG2细胞发生自噬的影响[J].中国预防兽医学报.2013
[7].郑利.基于序列裂解位点的凋亡蛋白亚细胞定位方法研究[D].上海师范大学.2013
[8].张毅,刘金华.H5N1亚型禽流感病毒血凝素蛋白裂解位点P6位氨基酸对病毒致病性的影响[C].中国畜牧兽医学会禽病学分会第十六次学术研讨会论文集.2012
[9].郑利,秦玉芳,黄继风.利用预测的蛋白质序列裂解位点来定位凋亡蛋白[J].计算机光盘软件与应用.2012
[10].隋修锟,李刚,程朝飞,马震原.鸽Ⅰ型副粘病毒与鸡新城疫病毒的F0裂解位点生物信息学分析比较[C].中国畜牧兽医学会信息技术分会2012年学术研讨会论文集.2012
论文知识图
