三、基于结构的功能分析

1. 基于结构相似性的功能预测
原理：结构相似的蛋白质通常具有相似的功能，即使序列相似度很低。
结构比对工具：
- DALI：基于分子内距离矩阵的比较
- TM-align：基于TM-score的结构相似性度量
- FATCAT：允许柔性旋转的结构比对
结构比对评估：
- RMSD（Root Mean Square Deviation）：结构叠合后的原子坐标偏差，<2Å为高度相似
- TM-score（Template Modeling Score）：0-1之间，>0.5表示相同折叠，>0.9表示高度相似
- GDT_TS：与CASP评估类似，用于结构相似性度量
2. 基于结构的功能预测工具
ProFunc：
- 整合多种序列和结构分析方法
- 包括序列同源性搜索、结构相似性搜索、残基保守性分析、表面分析等
- 输出综合功能注释
COFACTOR：
- 基于结构比对的功能注释系统
- 将待测蛋白结构比对到已知功能模板库
- 预测配体结合位点、酶学分类（EC号）、GO注释
3. 基于分子对接的功能分析
分子对接原理：
- 搜索配体在受体结合口袋中的最佳位置和取向
- 评估结合模式的亲和力（打分函数）
- 预测配体-受体相互作用
对接类型：
- 刚性对接：受体和配体构象均固定，适用于大分子对接（如蛋白质-蛋白质）
- 半柔性对接：配体构象可变化，受体固定，适用于小分子-蛋白质对接
- 柔性对接：受体和配体构象均可变化，精度高但计算成本高
对接流程：
1. 受体准备：从PDB获取结构，添加氢原子，确定质子化状态，定义结合口袋
2. 配体准备：生成3D构象，添加电荷，确定可旋转键
3. 构象搜索：系统搜索、遗传算法、蒙特卡罗模拟等方法
4. 打分评估：基于力场、经验公式或知识的打分函数
5. 结果分析：聚类相似构象，选择最佳结合模式
常用对接软件：
- AutoDock Vina：快速开源对接软件，基于经验打分函数
- GOLD：商业软件，基于遗传算法，高精度
- Glide：Schrödinger软件包，基于网格搜索
- rDOCK：基于力场的对接和打分
虚拟筛选（Virtual Screening）：
- 将大型化合物库（如数百万分子）与靶蛋白对接
- 筛选结合打分最高的候选化合物
- 用于药物发现的早期阶段，大幅降低实验筛选成本
4. 结合自由能计算
MM-PBSA/MM-GBSA：
- 基于分子力学和泊松-玻尔兹曼/广义Born溶剂化模型
- 计算结合自由能：ΔG_bind = ΔH - TΔS ≈ ΔE_MM + ΔG_solvation - TΔS
- 适用于快速估算相对结合亲和力
自由能微扰（FEP）：
- 通过一系列"炼金术"变换（逐渐改变配体A为配体B）计算相对结合自由能
- 精度高（<1 kcal/mol），但计算成本高
- 适用于先导化合物优化
热力学积分（TI）：
- 类似FEP，但使用积分而非微扰计算自由能差
- 适用于化学变化较大的体系