結構生物化學/生物資訊學/結構比對/用於結構比對的程式
儘管結構比對中使用的程式和方法有些複雜，但它們卻非常有趣，並且蘊藏著大量的知識等待我們去學習。大多數程式都涉及矩陣和看似複雜的數學過程。儘管這些過程包含了複雜的數學知識，但看到蛋白質的結構比對是如何確定的，以及每種方法具體發現了什麼，仍然令人著迷。
結構比對技術的目的是比較單個結構、結構集或“全對全”比較資料庫，該資料庫測量蛋白質資料庫 (PDB) 中每對結構之間的差異。全球蛋白質資料庫可以在這裡找到 這個網站。 這些資料庫通常根據蛋白質的摺疊方式對其進行分類。
某些方法在對每個正確的蛋白質比對所賦予的點數和對每個錯誤的蛋白質比對所扣除的點數方面有所不同。例如，谷氨醯胺和天冬醯胺都是極性的，並且具有非常相似的疏水性指數，因此，如果谷氨醯胺出現在天冬醯胺應該出現的地方，則扣除的點數會比如果纈氨酸出現在那裡要少。這種方法允許對那些對蛋白質結構或功能改變最小的比對授予最大點數。對每個比對授予的點數可以與其他比對進行比較，以便更好地瞭解某些蛋白質在結構或功能上彼此之間的關係。
實際上比較兩個結構的一種方法是使用 VMD (http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd/)。VMD 代表虛擬分子動力學。可以使用 VMD 載入 pdb 檔案，然後轉到檔案->新增結構。VMD 使用 RMSD 結構比對來比較兩個結構。RMSD 代表均方根偏差，它比較原子的距離。兩個蛋白質的 RMSD 值越低，它們的比對度越高。
DALI 涉及將輸入的蛋白質結構分解為六肽片段，然後將這些片段輸入到一個距離矩陣中，該矩陣評估連續片段之間的接觸模式。DALI 方法已被用於確定結構鄰居和摺疊分類。
組合擴充套件 (CE) 將每個蛋白質分解成一系列片段，並試圖將它們重新組裝成完整的比對。該方法可用於結構疊加、殘基間距離、二級結構、溶劑暴露、氫鍵模式和二面角。
SSAP 使用雙重動態規劃，基於結構空間中的原子間向量來生成結構比對。在第一步中，SSAP 將執行殘基間距離向量和相鄰的非相關相鄰蛋白質。每個矩陣上的動態規劃產生區域性比對，然後將這些區域性比對記錄到一個摘要矩陣中，以確定總體結構比對。SSAP 分數範圍在 80-100 之間，說明結構高度相似，而分數範圍在 70-80 之間，說明結構略微相似，存在少量偏差。分數 60-70 可能包含相同的三級結構，但類別可能有所不同。
- Beiber*
*Beiber* 方法是一種用於蛋白質的非連續結構比對和資料庫相似性搜尋的組合演算法。該方法側重於二級結構，根據接觸圖評估兩種不同蛋白質結構之間的相似性。
MAMMOTH 的目的是最初為比較來自結構預測的模型而開發的，但現在也適用於實驗模型。MAMMOTH 已被用於建立包含 150 個基因組的未知蛋白質預測結構的大型資料庫，從而允許進行基因組規模的歸一化。
RAPIDO 是一個基於網路的程式，用於分析不同蛋白質分子在存在構象變化情況下的三維晶體結構。該方法涉及計算兩個不同蛋白質中結構相似的片段之間的差異距離矩陣。
SABERTOOTH 使用結構特徵來執行結構比對。與其他基於座標的已建立比對工具相比，該工具能夠識別結構相似性，並具有更高的準確性和質量。
BLOSUM 代表氨基酸替換矩陣的塊，它根據在比對相關的蛋白質中觀察到的這種發生頻率分配一個分數。某些分數可以新增正值或負值。然後，這個尺度由對數奇數比執行。本質上，兩個矩陣透過相似的或相同的序列的比率與一個矩陣中丟失的未知序列的比率進行比較和評估。
TOPOFIT 基於從主連結串列示中得出的三維德勞內三角剖分模式分析蛋白質結構。TOPOFIT 基於這樣一個事實來生成蛋白質的結構比對，即蛋白質具有一個共同的空間不變部分（一組四面體），這在數學上被描述為從德勞內鑲嵌 (DT) 中得出的三維接觸圖的共同空間子圖體積。
insightII 是由 Biosym 開發的分子建模軟體包。其中包含的程式包括 Insight II、BioPolymer、Analysis 和 Discover。因此，InsightII 是一款功能全面的程式，不僅可以構建任何類別的分子或分子系統，而且還可以使用分子力學程式 Discover 來操作這些相同的分子。
Insight II 主要用於視覺化。它建立、修改、操作、顯示和分析分子系統。Insight II 本質上提供了所有軟體模組的核心需求。Analysis 圍繞分子性質的數學和幾何建模展開。分子性質是互動式定義的，動態評估的，並透過電子表格、圖形和圖形表示互動式地視覺化。BioPolymer 構建了聚合物模型——肽、蛋白質、碳水化合物和核酸——用於視覺化複雜結構並用於進一步的模擬工作。CHARMM 是 Insight II 中可用的一個模擬程式，它使用能量函式來描述分子中原子上的力。這使得能夠計算相互作用和構象能量、自由能和振動頻率。
透過使用 Discover 程式，可以最佳化所觀察的分子或蛋白質的結構。這是因為它整合了一系列經過充分驗證的力場，用於動力學模擬、最小化和構象搜尋。這使得能夠推斷系統的結構、能量學和性質，無論是無機、有機、有機金屬還是生物系統。藉助該程式，可以從蛋白質序列推斷出基本的結構。Discover 還實現了程序間通訊，允許 Discover 將控制權移交給外部程式並檢索這些結果，將其整合到持續的 Discover 計算中。