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许伟明 (许伟明.) [1] | 王晓锋 (王晓锋.) [2] | 林娟 (林娟.) [3] (Scholars:林娟) | 蔡伟文 (蔡伟文.) [4] | 鄢仁祥 (鄢仁祥.) [5] (Scholars:鄢仁祥)

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G蛋白偶联受体( G protein?coupled receptor, GPCR)是含有七个跨膜螺旋的一类重要蛋白,是迄今为止发现的最大的多药物靶标受体超蛋白家族。例如,目前上市药物中有超过30%是以GPCR为靶点的。然而,与GPCR重要性形成强烈反差的是科学界对于其结构与功能的了解非常贫乏,主要原因是通过实验手段来获得GPCR的结构与功能信息极其困难。利用生物信息学方法从基因组规模的数据中识别GPCR并预测三维结构是可行途径之一。基于生物信息学的GPCR研究将为新型药物靶标的筛选和药物的开发提供一定的帮助。本文论述了几种较为典型的GPCR计算方法,并基于已有研究提出可能的创新性研究策略来解决GPCR蛋白识别、跨膜区定位、以及结构和功能预测等问题。

Keyword:

GPCR识别 G蛋白偶联受体 药物配体 蛋白结构预测 跨膜区预测

Community:

  • [ 1 ] [许伟明]福州大学
  • [ 2 ] [王晓锋]山西师范大学
  • [ 3 ] [林娟]福州大学
  • [ 4 ] [蔡伟文]福州大学
  • [ 5 ] [鄢仁祥]福州大学

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Source :

生物信息学

ISSN: 1672-5565

CN: 23-1513/Q

Year: 2016

Issue: 1

Volume: 14

Page: 31-38

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