次结构预测是指预测生物大分子（如RNA和蛋白质）在不考虑其三维结构的情况下的局部折叠模式。次结构通常指二级结构，例如RNA中的碱基对或蛋白质中的α-螺旋和β-折叠。通过预测这些结构，我们可以更好地理解分子的功能和作用机制。
1. RNA二级结构预测
RNA二级结构 主要由碱基配对形成，包括发夹（hairpin）、茎环（stem-loop）、假结（pseudoknot）等结构。RNA二级结构预测可以帮助我们理解RNA的功能，如识别调控元件、转录终止信号等。
1.1 RNA二级结构预测方法
（1）自由能最小化：
- RNA分子倾向于采用自由能最低的构象。许多RNA二级结构预测算法基于这个原理，通过动态规划方法寻找能量最低的结构。
（2）协变分析：
- 利用多个同源序列的比对信息，识别保守的碱基对，帮助预测RNA的二级结构。
（3）机器学习：
- 近年来，机器学习模型（如深度学习）被应用于RNA二级结构预测，利用大量已知结构训练模型，以提高预测的准确性。
1.2 Python案例：使用ViennaRNA库进行RNA二级结构预测
ViennaRNA是一个著名的RNA结构预测工具包，支持RNA二级结构预测。我们可以使用ViennaRNA提供的Python接口来预测RNA的二级结构。
代码示例：
conda install -c bioconda viennarna
import RNA# 输入RNA序列
sequence = "GCGCUUCGCCGCGCGCCUUCGGCG"# 创建一个fold_compound对象
fc = RNA.fold_compound(sequence)# 预测RNA二级结构
(ss, mfe) = fc.mfe()# 输出结果
print("RNA Sequence:", sequence)
print("Predicted Structure:", ss)
print("Minimum Free Energy:", mfe)
结果分析：
- RNA Sequence: 输入的RNA序列。
- Predicted Structure: 预测的RNA二级结构，用括号表示碱基对，"."表示未配对的碱基。
- Minimum Free Energy: 预测的结构的最小自由能，越低的能量表示结构越稳定。
2. 蛋白质二级结构预测
蛋白质二级结构 由多肽链的局部折叠形成，包括α-螺旋、β-折叠和无规卷曲。这些二级结构单元是蛋白质结构的重要组成部分，决定了蛋白质的功能。
2.1 蛋白质二级结构预测方法
（1）Chou-Fasman方法：
- 早期的蛋白质二级结构预测方法，基于统计学分析，预测特定氨基酸序列形成α-螺旋或β-折叠的概率。
（2）神经网络：
- 现代的蛋白质二级结构预测方法，使用神经网络模型，通过大量已知的蛋白质结构数据进行训练，以提高预测准确性。
（3）隐马尔可夫模型（HMM）：
- 利用HMM模型，基于已知的氨基酸序列模式预测二级结构。
2.2 Python案例：使用BioPython和PSIPRED进行蛋白质二级结构预测
PSIPRED是一个高效的蛋白质二级结构预测工具，我们可以通过Python调用PSIPRED工具进行预测。
代码示例：
假设你已经安装了PSIPRED并下载了蛋白质序列文件protein.fasta。
import subprocess# 调用PSIPRED工具进行二级结构预测
subprocess.call(["runpsipred", "protein.fasta"])# 解析PSIPRED输出
with open("protein.horiz", "r") as file:for line in file:if line.startswith("Conf:"):print("Confidence:", line.strip().split(":")[1])elif line.startswith("Pred:"):print("Predicted Structure:", line.strip().split(":")[1])elif line.startswith(" AA:"):print("Amino Acids:", line.strip().split(":")[1])
结果分析：
- Amino Acids: 输入的氨基酸序列。
- Predicted Structure: 预测的二级结构，用"H"表示α-螺旋，"E"表示β-折叠，"C"表示无规卷曲。
- Confidence: 每个位置预测结果的置信度，数值越高表示预测结果越可靠。
3. 总结
次结构预测在理解RNA和蛋白质的功能中起着关键作用。通过预测RNA的二级结构，我们可以识别重要的调控区域；通过预测蛋白质的二级结构，我们可以推测蛋白质的功能和作用机制。本次讲解展示了如何使用Python和现有工具进行RNA和蛋白质二级结构预测，并对预测结果进行分析。
