生物信息法分析恶臭假单胞L-天冬酰胺酶开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1.课题的意义

l-天冬酰胺酶可降解食品原料中的l-天冬酰胺，从根源上控制高热加工食品中丙烯酰胺形成，且不影响产品的外观、风味及营养，在食品加工领域中显示了巨大的应用价值。同时，l-天冬酰胺酶在临床治疗急性淋巴细胞白血病及霍金森病等方面也有不俗表现。目前，对于l-天冬酰胺酶的序列分析有很多，天冬酰胺酶的应用也很广泛，仍旧需酶的各种数据分析，打下进一步深入研究酶特性的基础，为今后开展该酶的实验做充足的准备。

2.国内外研究进展及动态

2. 研究的基本内容和问题

1研究目标

本文旨在利用生物信息学分析方法分析l-天冬酰胺酶蛋白序列，研究目标序列点突变前后三维结构的变化，并对酶功能做出相关分析讨论。

3. 研究的方法与方案

1研究方法

序列比对主要是为了寻找相似的序列，相似的序列往往起源于一个共同的祖先序列，它们很可能有相似的空间结构和生物学功能，因此对于一个已知序列但未知结构和功能的蛋白质，如果与它序列相似的某些蛋白质的机构和功能已知，则可以推测这个未知结构和功能的蛋白质的结构和功能。多重序列比对（multiple sequence alignment；msa）是对三个以上的生物学序列（biological sequence），如蛋白质序列、dna序列或rna序列所作的序列比对。一般来说，是输入一组假定拥有演化关系的序列。从msa的结果可推导出序列的同源性，而种系发生关系也可引导出这些序列共同的演化始祖。msa常用来研究序列的保守性（conservation），或是蛋白质结构域的三级结构与二级结构，甚至是个别的氨基酸或核苷酸。系统发育树，是生物信息学中描述不同生物之间的相关关系的方法。通过系统学分类分析可以帮助人们了解所有生物的进化历史过程。序列进化树的建立方法：建立数据模型（比对）、决定取代模型、建树方法（三种方法：距离树、最大节约法、最大似然法）、进化树搜索、确定树根、评估进化树和树根。其中距离树又称距离矩阵法，首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系；最大简约法(maximum parsimony,mp)最早源于形态性状研究，现在已经推广到分子序列的进化分析中，最大简约法的理论基础是奥卡姆（ockham）原则，这个原则认为：解释一个过程的最好理论是所需假设数目最少的那一个。对所有可能的拓扑结构进行计算，计算出所需替代数最小的那个拓扑结构，作为最优树；选取一个特定的替代模型来分析给定的一组序列数据，使得获得的每一个拓扑结构的似然率都为最大值，然后再挑出其中似然率最大的拓扑结构作为最优树。蛋白结构的可视化：可视化分析蛋白质的高级结构，有利于从原子间相互作用的层次理解生命活动过程的信息控制机制，更加有效地揭示分子在完成其功能过程中的演化情况，了解蛋白质分子结构和各种微观性质与宏观性质之间的定量关系。只要安装蛋白质分子图形学软件，并获得所需蛋白质结构数据，配以商业软件或免费的小分子图形设计系统，就可开展结构生物信息学的探索性工作。

4. 研究创新点

1.利用生物信息法分析l-天冬酰胺酶

2.利用pymol构建突变体三维结构

5. 研究计划与进展

2020年1月-2020年2月：查阅文献，确定课题基本的实验思路。

2020年2月-2020年3月：完成文献综述的撰写。