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Blast的运行方式是先用目标序列建数据库（这种数据库称为database，里面的每一条序列称为subject），然后用待查序列（query）在database中搜索，每一条query与database中的每一条subject都要进行双序列比对，从而得出全部比对结果。Blast是一个继承的程序包，通过调用不同的比对模块，blast实现了物种可能的序列比对方式：
blastp：蛋白序列与蛋白库做比对。
blastx：核酸序列对蛋白库的比对，先将核酸序列翻译成蛋白序列（根据相位可以翻译成6种可能的蛋白序列），然后再与蛋白库作比对。
blastn：核酸序列对核算库的比对。
tblastn：蛋白序列对核算库的比对，将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，然后进行比对。
tblastx：核酸序列对核算库在蛋白级别的比对，将库和待查序列都翻译成蛋白序列，然后对蛋白序列进行比对。
Blast提供了核酸和蛋白序列之间所有可能的比对方式，同时具有较快的比对速度和较高的比对精度，因此在常规双序列比对分析中应用最为广泛，可以毫不夸张的说，blast是做比对基因组学乃至整个生物信息学研究所必须掌握的一种比对工具。
使用：
blast的运行分为两个步骤：第一，建立目标序列的数据库；第二，做blast比对。
1、运行建库程序formatdb:
建库的工程是建立目标序列的索引文件，所以程序是formatdb。程序允许的输入格式是FASTA或者ASN.1格式，通常我们使用的FASTA格式的序列作为输入。用于建库的FAST序列是db.seq, formatdb的基本命令是：
formatdb –i db.seq [-options]
常用参数：
-p (T/F): -p参数的意义是选择建库的类型，“T”表示蛋白库，“F”表示核算库，缺省值为“T”
-o(T/F): -o参数的意义是判断是否分析序列名并建立序列名索引。“T”表示建立序列名索引，“F”表示不建立序列索引。缺省值为“F”。
程序输出：
如果建立的是核算库，输出为db.seq.nhr、db.seq.nin、db.seq.nsq，三个文件，如果选择了“-o T”，还会同时输出db.seq.nsd、db.seq.nsi、db.seq.nni、db.seq.nnd四个文件，一共七个。
蛋白库和核算库的输出类似，相应的输出文件为：db.seq.nhr、db.seq.nin、db.seq.nsq和db.seq.nsd、db.seq.nsi、db.seq.nni、db.seq.nnd七个文件。
除了这个结果，程序还会输出LOG文件（默认为formatdb.log），里面记录了运行时间、版本号、序列数量等信息。
几点需要注意的问题：
1）、建库以后，做blast比对的输入文件就是建库所得的文件db.seq.n**或者db.seq.p**，而不是原始的FASTA序列，也就是说，建库以后，原始序列文件是可以删除的。
2）、如果命令行中选择了“-o T”，并且目标序列中好友gi号重复的序列名时，程序会停止建库并报错。
就是说库文件中不能出现重复的序列（标志是序列号，跟具体的序列没有关系）。
3）、如果输入序列不符合FASTA格式或者ASN.1格式，程序会自动退出，并报错。
[formatdb] ERROR: Could not open db.
4）、核酸序列可以用于建核算库和蛋白库，但是蛋白序列不能用于建核算库，这个是显然的，密码子的问题哦！
其他参数介绍：
-l : “-l 文件名”用来改变LOG文件的命名
-n : “-n 文件名”可以自定义生成的库文件命名
-a : 输入文件为ASN.1格式
2、运行比对程序blastall:
Blast的主程序是blastall。程序的输入文件是query序列（- i参数）而和库文件（-d 参数），比对类型的选择（- p参数）和输出文件（- o 参数）由用户指定。其中“-p”参数有5中取值：
-p blastp：蛋白序列与蛋白库做比对。
-p blastx：核酸序列对蛋白库的比对。
-p blastn：核酸序列对核酸库的比对。
-p tblastn：蛋白序列对核酸库的比对。
-p tblastx：核酸序列对核酸库在蛋白级别的比对。
这些元素就构成了 blast 的基本运行命令（以 blastn 为例）：
blastall -i query.fa -d database -o blast.out -p blastn
其中如果"-o"参数缺省，则结果输出方式为屏幕输出。
参数：
仅仅运行blast的基本运行命令，得到的结果往往不能清晰准确的表示出有用的信息。最大的问题就是有太多的冗余，很多很短的比对都会出现在输出结果中，导致结果杂乱无章。为了处理杂乱无章的比对结果，满足各种比对需求，blast设置了很多参数来限制比对的范围和输出的形式。一下多数结果以blastn距离，如不做特殊说明，这些参数适合于所有比对方式。
-e 参数
-e（value）参数是用来过滤比对较差的结果的，用“-e”参数指定一个实数，blast会过滤掉期望值大于这个数的比对结果（就是说这个值越小比对结果就越好）。
blastall -i query.fa -d database -o blast.out -p blastn -e 1e-10
通常情况下，对于不同物种之间的比对，期望值设在1e-5左右即可；而对于同源性较高的物种或者同种的比对，可以适度将期望值调的更小来过滤垃圾结果。比对同一物种cDNA和染色体的比对，参数可用1e-10或更高。
-F 参数
-F（T/F）参数是用来屏蔽简单重复和低复杂度序列的。如果选“T”，程序在比对过程中会屏蔽掉query中的简单重复和低复杂度序列；选“F”则不会屏蔽。缺省值为“T”。
比较两个结果，我们看出使用缺省参数的比对结果损失了一部分信息，得到的统计结果也
出现失真，期望值和 identity 都没有反映出真实情况。有时较长的重复序列甚至会导致比对终止。加了"-F F"就保证了比对结果的完整性。通常在大规模、低精度的比对中，往往用缺省参数，这样能避免程序把过多的时间浪费在无意义的简单重复上，提高运行速度；而在小规模、高精度的比对中，需要加上参数"-F F"，保证比对的精确度和完整性。
-m 参数：
“-e”参数能够做到筛选适当的比对结果，但是即使如此，blast的输出结果仍然非常庞大并且难以处理。为了精简输出、节省存储空间、实现更多功能并使结果易于处理，blast 提供了参数“-m (integer)”来设定输出格式，可供选择的值为 0～11 之间的整数，缺省为 0。下面就通过实例逐个解析“-m”参数能够实现的输出功能。
-m 8 : 列表格式的比对结果。从做导游割裂的意义一次是：query名/subject名/identify/比对长度/错配数/空位数/query比对起始坐标/query比对终止坐标/subject比对起始坐标/subject比对终止坐标/期望值/比对得分
在 m8 格式中通过 subject 的比对起止位置可以判断出序列的比对方向。判断方法就是：query和subject的起始和终止坐标是否一致增减。
利用互联网预测cDNA蛋白质产物的结构和功能3王涤平综述 童坦君审校
(北京大学医学部生物化学与分子生物学系 北京100083)
摘要 人类基因组计划预计近两三年内即可完成，我们将会得到许多序列已知但未知功能的cDNA。本文简单介绍利用互联网上信息资源分析cDNA序列和预测它所编码的蛋白质的结构和功能的方法和常用工具。
关键词 互联网,cDNA，蛋白质，结构和功能预测
The protein product of cDNA:Predicting its structure and function using internet
W ANG Di2Ping,T ONG T an2Jun
(The H ealth Science Center,Peking Univer sity,Beijing100083,P.R.China)
Abstract The Human G ene Project will be completed in tw o or three years,biologist will obtain many cDNA sequences which functions are unknown.This article introduces s ome methods and tools in internet,by which we can analysis cDNA sequences and predict the structure and function of the proteins that are coded by them.
K ey w ords internet,cDNA,protein,structural and functional prediction
人类基因组计划(Human G ene Project,HG P)进展非常迅速。1999年11月人类第22条染色体的测序全部完成，这是第一条完整测序的染色体[1]。2000年5月人类第21条染色体的测序也宣布完成[2]。到1999年底约有1P3的基因组序列已经测出，目前保守估计不迟于2003年底将全部完成，人类即将步入后基因组时代。(编者注：本文发排时HG P已全部完成)。然而HG P只是一个以测序为主的结构基因组学的研究，该计划完成之后的任务更加艰巨，要阐明整个基因组基因的功能可能是21世纪整个生物学界的中心任务。为了阐述新基因的功能，科学家已经提出了功能基因组学(functional genomics)、转录子组学(transcriptomics)、蛋白质组学(proteomics)的概念。但是目前由于各方面技术的限制其速度远远跟不上潮水般涌现的新基因的步伐。近年来cDNA 克隆和测序工作进展也很快，一方面短序列片段(EST)在数据库中大量涌现，另一方面越来越多的全长cDNA得以克隆和测序，许多新型cDNA文库也被大量构建，极大地扩展了cDNA文库的应用。这样，分子生物学工作者经常会遇到一个问题：在获取一条cDNA部分或全长序列后如何判断它是属于已知或未知的某个基因、如何知道它所编码的蛋白质的结构和功能。随着计算机网络技术和生物信息学的飞速发展，利用互联网上生物信息资源对cDNA序列及其蛋白质产物的结构和功能进行分析和预测已经成为一个快速、简单可行的方法。1 常用序列数据库
G enBank由NC BI(美国国立卫生研究院生物技术中心)创建并管理，是NC BI众多数据库中最重要的一个，能提供超过55000种不同生物的所有已知的核酸及蛋白质序列和相关文献及生物学注释[3]。它与E M BL P E BI(欧洲分子生物学实验室P欧洲生物信息学研究所)的E M BL数据库及日本国立遗传学研究所的DDB J数据库是最主要的3家DNA和蛋白质序列数据库。它们分别收集各自所在区域的序列信息，每天交换各自数据库新建立的记录，每隔两三个月完整地更新一次数据库信息，这样就保证了它们几乎包括了所有已知的核酸及蛋白质序列。dbEST数据库是G enBank的一部分，它包含了cDNA片段或EST的序列数据和其它相关信息。为了管理重复的EST数据和便于信息的提取,NC BI创建了Unigene系统，它能自动地将G enBank中包括EST序列在内的DNA序列进行系统分析，形成无重复的同一基因起源的序列簇(gene2oriented clusters)，每一个簇代表一个基因。NC BI现有人类、大鼠和小鼠三个Unigene库。至1999年末在人类的Unigene库中包含有超过150万个EST所形成的约83000个序列簇[4]。G S DB(G enome Sequence Database)是由NCG R(Na2 tional Center for G enome Res ources)创建管理的基因组数据库。从1999年秋开始G S DB不再接受个人实验室递交的数据，数据库的所有权转交给了G enBank。目前G S DB仍然能够提供
3国家自然科学基金重点项目(项目号39930170)与国家重点基础研究发展规划(项目号G2000057001)资助课题
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生物技术通讯
LETTERS I N BI OTECH NO LOGY V ol.12 N o.2 May2001
© 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
序列分析和查询服务。G DB (G enome Database )是约翰・霍普金斯大学医学院的人类基因组数据库，它包括人类基因组各方面的信息如基因、克隆、断裂位点(breakpoints )、细胞遗传学标志、脆弱位点、EST 、重复序列和重叠群，另外还有人类基因组图谱、基因组突变多型性以及等位基因组频率数据的信息。
PIR (Protein In formation Res ource )和SWISS 2PROT 因收录全
面、注释详尽、重复率低和与相关数据库的广泛连接等特点而成为最常用的蛋白质序列信息综合数据库。SWISS 2PROT 创建于1987年，现在由E M BL 和SI B (瑞士生物信息学研究所)联合管理，到1999年11月SWISS 2PROT 已有约81000条序列。在SWISS 2PROT 中每个序列条目下都有参考文献、分类数据和相关注释的信息，这些信息主要包括蛋白质的功能、翻译后修饰、结构域和位点、二级和四级结构、与其它蛋白质的同源性、相关疾病及序列变异等方面的信息。由于核酸序列爆炸性的增加而数据库的注释速度有限,E M BL 和
SI B 在1996年推出了SWISS 2PROT 的补充数据库T rE BM L ,T rE BM L 是由计算机将E M BL 数据库中除了编码SWISS 2PROT
中已有序列以外的所有编码序列(C DS )翻译并注释而形成的，所以其注释的准确性比SWISS 2PROT 低
[5]
。
现在互联网上生物信息数据库种类繁多，可谓五花八门，除上述的大的综合性数据库外还有许多专业方向特异的数据库如RNA 、酶、载体、转录因子、翻译信号及各种物种的数据库等等。由于生物信息学数据库的急剧增多，专门收集生物信息学数据库目录的数据库也应运而生。Dbcat (http :P P
w w w.in fobiogen.fr P services P dbcat )有500个按不同领域(DNA 、RNA 、蛋白质、文献等)分类的生物学数据库以供检索。E BI P E M BL 新推出的SRS (Sequence Retrieval System )5.1版中也增
添了DAT ABANK S 数据库，其中含有约1300个生物学数据库，用户进入SRS 的主页(http :P P w w w.ebi.ac.uk P )选择“SRS
W orld Wide ”后即可检索DAT ABANK S
[6]
。
2 全长cDNA 的获取
在进行序列分析和结构功能预测时最好能利用全长
cDNA 序列。若只有部分cDNA 序列或EST 片段，传统方法
是通过RACE 法或重新筛选新的cDNA 文库。简单快捷的方法是通过硅片克隆(sililo cloning )的方法拼接出cDNA 全长。基本过程如下：从EST 开始利用同源性比较工具(BLAST 、
FAST A 等)在公共EST 数据库(如dbEST )中找出高度同源的EST ，通过EST 拼接，形成重叠群(contig )，然后将重叠群再次
进行BLAST 拼接直到没有新的重叠群发现即得到了完整的编码框。进入Unigene 数据库中只要输入EST 登录号就可以得到属于同一转录起始位点的其它序列。欲直接得到EST 簇及其重叠群可以登录T igem 网站(http :P P gcy.tigem.it P cgi 2
bin P uniestass.pl )的EST assembly machine ，利用EST 拼接程序(EST assembly program )即可。同样的程序还有ESTblast ，它更
为复杂和完善，该程序在HG MP 2RC (human genome mapping
project )服务器(http :P P w w w.hgmp.mrc.ac.uk P ESTblast P )上可以
提供。将含重叠群的EST 与数据库反复比较延伸就可能获得cDNA 全长。利用它就可以进一步进行序列分析和结构与功能预测。在得到cDNA 全长后就可以将其序列或数据库位名输入相应数据库或服务器进行检索、查询相关注释和预测其编码的蛋白质的结构和功能。在ESTblast 输出结果的界面上有与这些数据库和程序的超级链接，使用极为方便[7]。
3 网上序列分析和基因定位的工具
当得到一个完整的cDNA 序列后首先要进行对序列数据库的类似性检索，以鉴定是否为新基因及对基因的结构、定位及其编码的蛋白质的结构、功能进行研究。NC BI 的
BLAST 是目前广泛应用的同源性比较工具。BLAST 有5个
应用程序:Blastp 、Blastn 、Blastx 、tBlastn 、tBlastx ，应依照所需检索的和所检索的数据库是核酸或氨基酸序列及阅读框架的不同而使用，具体见表1。值得一提的是尽管许多服务器能把核酸与氨基酸序列互相转换，但是若已知氨基酸序列最好用氨基酸序列进行分析。因为DNA 序列存在阅读框架和非编码区等问题，而且氨基酸种类多，特异性识别容易。
BLAST 能对十几种指定的数据库(包括nr 、dbSTS 、dbEST 、PDB
等)进行比较。BLAST 的新版本有G apped BLAST 、PSI 2BLAST
(P osition S pecific Iterated BLAST )、BLAST 2sequences 、PHI 2BLAST (Pattern Hit Initiated BLAST )。与传统的BLAST 比较,G apped BLAST 允许在序列对排(alignment )中有部分插入或缺失，有
利于得到较大的同源片段，同时运行速度也提高了。PSI 2
BLAST 首先进行一次传统的BLAST 搜索产生序列对排从而
构建一个位置特异的轮廊(profile )，然后用此轮廓的矩阵
(matrix )代替起初的序列进行同源性搜索。PSI 2BLAST 大大
提高同源性搜索的敏感性，有助于发现蛋白质家族中的变异成员和确定新基因的功能[8]。BLAST 2sequences 通过产生一个代表序列对排的点状图(dot 2plot )来显示两个DNA 或肽序列之间的相似性。PHI 2BLAST 要求将所需查询的氨基酸序列和相应的模体一起输入，能够获得序列和结构都相对应的序列对排。另外,FAST A 和SSE ARCH 也是相似性比较程序，与BLAST 相比运行速度慢一些但效果更好。
Locus Link (http :P P w w w.ncbi.nlm.nih.g ov P Locus Link P )和RefSeq (http :P P w w w.ncbi.nlm.nih.g ov P Locus Link P reseq.html )是NC BI 新提供的方便快速的获取基因及其产物的详细信息及
基因定位的服务器。用户可以通过多种途径(基因的名称、缩写及序列等)搜索数据库就可以得到相应基因的LocusI D
(数据库位名)、简述及染色体定位。点击LocusI D 即能得到
关于该基因的更为详尽的说明，更方便的是每个基因都与P
(PubMed )、O (OMI M )、R (Refseq )、G (G enBank )、U (UniG ene )、V (dbS NP )数据库相连接，以利进一步查询和分析。其中Refseq
能提供该基因的名称、G enBank 中的I D 、详细的说明和所编码蛋白质的信息，并与相应的蛋白质数据库相链接[10]。
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841・生物技术通讯
LETTERS I N BI OTECH NO LOGY V ol.12 N o.2 May 2001
表1 BLAST的5种程序[9]
程序查询序列数据库比较用 途
blastn blastp blastx tblastn tblastx DNA
蛋白质
DNA
蛋白质
DNA
DNA
蛋白质
蛋白质
DNA
DNA
DNA水平
蛋白质水平
蛋白质水平
蛋白质水平
蛋白质水平
寻找同源DNA序列和剪接模式
发现同源蛋白质
分析新DNA以寻找同源基因和蛋白质
在未注释的DNA中寻找基因
发现基因结构
4 蛋白质结构分析和同源性模建
PDB(Protein Data Bank)是由BN L(Brookhaven National Lab2 oratories)建立的蛋白质结构数据库,1998年10月管理权移交给了RCS B(Research C ollaboratory for S tructure Bioin formatics)。现在PDB除收集蛋白质和多肽的三维结构外，还收集酶、病毒、碳水化合物和核酸的晶体结构数据。新的PDBsum内容更加广泛，是几乎所有核酸和蛋白质结构数据的总集[11]。虽然Marcotte和Enright分别提出通过综合进化相关、表达类型、代谢途径以及复合物结构之间的联系和结构域融合的方法来分析和预测蛋白质功能的新方法[12,13]，网上常用蛋白质结构和功能分析方法的基础仍然是依据氨基酸序列的相似性，通过结构域和模体的比较进行分析。PROSITE、P fam、BLOCK S、PRI NTS是常用的结构域或模体数据库。PROSITE 收集的是有生物学意义的蛋白质模型和序列对排。P fam收录了一系列的多重序列对排和H M M(Hidden Markov M odel)模型。BLOCK S存储的是模体和profiles。PRI NTS是收集蛋白质家族指纹(fingerprint)的数据库，指纹是指一群模体的线性整合，运用它来比较、运算比单个模体更准确有效[14]。C ATH 也是一个蛋白质分类数据库，它把蛋白质按不同等级水平分成Class、Architecture、T opology、H om olog ous(C ATH)超家族。SC OP(S tructural Classification of Proteins database)按照家族、超家族、普通折叠和类分层次地组织蛋白质结构数据。SC OP BLAST2sequences现在可以通过以下途径检索：其一是通过浏览SC OP的树状分类结构；其二是利用氨基酸序列检索；其三是关键词检索；其四是通过PDB identifier，最后也可以通过PDB收录或出版的日期检索[15]。
从结构数据库中检索得到的只是原子坐标数据，必须用图像显示软件才能将三维结构呈现出来。RAS M O L是常用的显示蛋白质三维结构的软件之一，利用它可以显示各种不同的图像，包括棍棒、空间填充、α2碳原子骨架折叠和带型等等，各部分可以单独或组合显示，原子、亚基、残基可以着色，图像可以旋转，结果可以存盘。2000年8月最新推出的Pro2 tein Explorer(PE)是从RAS M O L的基础上发展而来，功能更加强大、使用起来更加方便、图像更加形象直观、具有更多的解释说明。两者均可以从RAS M O L主页免费下载后安装在用户的计算机上使用。其它如M AGE和NC BI的C D3n也是很好的三维结构显示软件，也可以从相应的站点下载。了解蛋白质的四级结构对于完整地理解蛋白质的结构和功能是十分必要的，蛋白质四级结构预测服务器PQS能提供PDB中所有蛋白质可能的四级结构的信息[16]。ExPASy服务器是瑞士日内瓦大学开发的专家蛋白分析系统。它可以进行几乎所有的蛋白质序列分析作业，包括理化特性分析、氨基酸组成和分子量分析、序列统计学分析、序列类似性检索、双重和多重序列对排、模式和位点分析、二级结构预测及跨膜区和蛋白质定向的预测。
S wiss2M odel是一个能自动进行蛋白质模型构建的服务器，它能把用户输入的氨基酸序列根据序列同源性模拟构建成蛋白质模型。由于运算系统仍然有许多难以克服的缺陷，并不是所有模建都能得到完美的结果，特别是在靶蛋白质与模板序列之间的相同率较低的区域。事实上，当相同率低于40%时预测的准确率很低。因此,S wiss2M odel提供了两种模式供用户选择。First Approach m ode界面简单，只有当靶蛋白质与模板序列之间的相同率大于25%时自动模建过程才能进行，否则结果将完全不可靠。这时就应选择Optimise m ode，它能修正和优化第一种模式的结果。模建过程一般需要15～60分钟，模建结果(包括最后模型的原子坐标及3D2 profiles)将通过电子邮件发送给用户。需要提醒的是任何一种模建方法的结果都是非实验性的，与该蛋白质的真实结构可能会有出入[17]。
网上各种数据库数据来源不同、丰度不一、数据分类处理方法各异，服务器计算方法也不尽相同，它们各具优缺点，同一序列通过不同数据库或服务器往往会得到不尽相同的结果[18]。因此最好先根据所需信息的类型选择合适的数据库和程序，另外尽量多用几个不同数据库和程序以获取最准确的信息。表2是一些常用的生物学数据库和服务器的网址。虽然生物信息学的方法能预测基因及其蛋白质产物的结构、功能和定位，但是所有预测在未被实验证实以前都是不可靠的。因此必须把二者有机地结合起来，在生物信息学方法提供的信息的基础上指导实验设计，实验所得结果才是最准确的。
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王涤平等：利用互联网预测cDNA蛋白质产物的结构和功能
表2 常用的生物学数据库和服务器的网址
数据库或服务器
网址
G enBank http :P P w w w.ncbi.nlm.nih.g ov P W eb P G enbank P E M BL http :P P w w w.ebi.ac.uk P DDB J http :P P w w w.nig.ac.jp P
G S DB http :P P w w w.ncgr.org P tdb P tdb.html Unigene http :P P w w w.ncbi.nlm.nih.g ov P Unigene P G DB http :P P w w w.gdb.org
PIR
http :P P w w w.gdb.nbrf.georgetown.edu P pri P SWISS 2PROT P T rE M BL http :P P w w w.expasy.ch P sprot PDB http :P P w w w.rcsb.org P pdb P
PDBsum http :P P w w w.biochem.ucl.ac.uk P bsml P pdbsum P PROSITE http :P P w w w.expasy.ch P prosite P P fam http :P P w w w.sanger.ac.uk P s oftware P P fam P BLOCK S http :P P w w w.blocks.fhcrc.org
PRINTS http :P P w w w.biochem.ucl.ac.uk P bsm P dbbrower P PRINTS P printscontents.html SCOP http :P P w w w.mrc 2lmb.cam.ac.uk P scop P CATH http :P P w w w.biochem.ucl.ac.uk P bsm P cath P BLAST http :P P w w w.ncbi.nlm.nih.g ov P BLAST P FAST A http :P P w w w2.ebi.ac.uk P fasta3P SSE ARCH http :P P sss.stan ford.edu P sss P
RAMS O L http :P P w w w.umass.edu P microbio P rasm ol P
SWISS 2M ODE L http :w w w.expasy.ch P swissm od P SWISS 2M ODE L.html ExPaSy http :P P expasy.hcuge.ch P PQS
http :P P w w w.pqs.ebi.ac.uk P
参考文献
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4 Wheeler D L ,Chsppey C ,Lash AE et al .Nucleic Acids Res ,2000,28:
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for com plete genomes based on gene fusion events.Nature ,1999,402:86
14 Attw ood TK,Croning M DR ,Flower DR et al .PRINTS 2S :the database
formerly known as PRINTS.Nucleic Acids Res ,2000,28:22515 C onte LC ,Ailey B ,Hubbard T JP et al .SCOP :a structural classifica 2
tion of proteins database.Nucleic Acids Res ,2000,28:257
16 Henrick K Thornton JM.PQS :a protein quaternary structure file server.
T rends Biochem ,Sci ,1998,23:358
17 G uex N ,Diemand A ,Peitsch MC.Protein m odeling for all.T rends
Biochem Sci ,1999,24:364
18 Bouck J ,W ei Y u ,G ibbs R et al .C om paris on of gene indexing databas 2
es.T rends G enetic ,1999,15:159
(2000209225收稿)
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051・生物技术通讯LETTERS I N BI OTECH NO LOGY V ol.12 N o.2 May 2001
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王涤平综述 童坦君审校
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摘要 人类基因组计划预计近两三年内即可完成，我们将会得到许多序列已知但未知功能的cDNA。本文简单介绍利用互联网上信息资源分析cDNA序列和预测它所编码的蛋白质的结构和功能的方法和常用工具。
关键词 互联网,cDNA，蛋白质，结构和功能预测
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(The H ealth Science Center,Peking Univer sity,Beijing100083,P.R.China)
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