此位豊偏好酪胺酸(Tyr)‵晡胺酸(Pro)‵夭門冬醯胺(Asn)及賴胺酸(Lys)。這些對胺基酸組成之偏好性似乎反應了在胜狀中形成雙硫鍵時 ' 結構輿功能上的一些特性。 必須指出的是'根據跖(或是23)個序列責料

 串聯的質譜分析 CD光譜分析 X光晶體繞射法 4. 蛋白質結構的預測Anfinsen等人的實驗證明“蛋白質的一級構造決定其立體結構”，而蛋白質的立體結構又與其功能息息 相關，因此如能由蛋白質的一級構造預測蛋白質的立體結構，胺基酸則蛋白質體計劃的研究將大大加速 蛋白質二級構造的預測- 目前多以分析已知結構的蛋白質中，各類二級構造中所出現的胺基酸種類為準* - 由Chou與Fasman於1974年提出，對每一種胺基酸

固四指出在環狀序列中脯胺酸佃叫 ‵夭門冬醯胺(ASn)及酪胺酸(Tyr)出現之機率較高。約簡後的結果更突顯脯胺酸(Pm)之出現頻率。相對的 】甲硫胺酸(Met) ‵麩胺酸醯胺(G】n)及麩胺酸(G】u)在環狀序列中出現之頻 環狀胜肱胺基酸組成之偏好性生物資訊在生物化學課程 中之應用 5 率最低。環狀序列內也可見到其他的半胱胺酸(Cys)與環外之半胱胺酸(Cys)形成雙硫鍵。造成環狀序列相互交錯的情況。 若自 23 個經過約簡之資科中去除產生交錯之序列】可得到 12個具有單ˊ環狀結構之胜狀口分析這 12 筆資料結果顯示(囝五)'單環內最常出現的胺基酸則為為賴胺酸(Lys)。脯胺酸(Pr0)二欠之。而蘇胺酸(Thr)與苯丙胺酸(Phe)出現之頻率相對提高。相反的 '卻完全不見組胺酸(…5)之出現。 圖六記錄了 23 個約簡後的環狀序列中 '在形成雙硫鍵之半胱胺酸(Cys)旁的位置對胺基酸之偏好0 圖中數據顯示，大部份產生交錯環狀序列之半胱胺酸(Cys)處在相鄰的位置〝 無論是否考慮環交錯﹐ 酪胺酸(Tyr)出現在形成雙硫鍵的半胱胺酸(Cys)旁之機率也很高。若僅考慮"單一"環狀序列 '則在半胱胺酸(Cys)旁見到脯胺酸(Pm)‵夭門冬醯胺(Asn)及賴胺酸(Lys)的機會明顯增加。相對的' 甲硫胺酸(Met)‵麩胺酸醯胺(Gln)及組胺酸(His)均不會出現在與半胱胺酸(Cys)接鄰的位置上。 五 ‵結語上述分析結果顯示，若不考慮半胱胺酸(Cys) ，胜狀中環狀序列內出現機率較大之胺基酸為脯胺酸(Pro)‵ 夭門冬醯胺(Asn)及酪胺酸(Tyr)。而出現在形成雙硫鍵之半胱胺酸(Cys)鄰位的胺基酸則具有相當明顯的保留度。此位豊偏好酪胺酸(Tyr)‵晡胺酸(Pro)‵夭門冬醯胺(Asn)及賴胺酸(Lys)。這些對胺基酸組成之偏好性似乎反應了在胜狀中形成雙硫鍵時 ' 結構輿功能上的一些特性。 必須指出的是'根據跖(或是23)個序列責料所做出的胺基酸偏好性分析】並不具有代表性，但卻多 多少少反應了總序列長度在 20 個殘基長度以下胜狀之某些特質。若要得到較完整之責訊'應按總序列長度逐步增加搜尋範圍。如此，不僅可以獲得吏具代表性的結果，也同時能觀察總序列長度對胺基酸偏好性之影響。以上之搜尋僅為使用蛋白質責料厙進行搜尋提供示範。此實作課程之設計，可使學員學習下列知識與技術: l. 認識胺基酸在小型蛋白質中扮演的角色。 Z﹒ 蛋白質資料庫之使用 。

在此情況下，個別多肽鏈不管相同與否都不會被視為次單元，一般只當它是整個蛋白質結構中的一條鏈而已。 每種多肽均具特有之精氨酸組成將胜肽或蛋白質進行酸水解將生成游離 α-胺基酸之混合物。當完全水解時，每種蛋白質分別會產生特定比例之含有不同胺基酸之混合物。 所列為將牛細胞色素 c (Bovine cytochrome c)與胰凝乳蛋白酶原(Bovine chymotrypsinogen)（消化道酵素胰凝乳蛋白酶之不活化前驅物）完全水解後所得之胺基酸組成，兩者性質差異甚大，其胺基酸組成之差異也很顯著。 兩個蛋白質之胺基酸組成部分蛋白質含有胺基酸以外之化學基團許多蛋白質，如核糖核酸酶 A 與胰凝乳蛋白酶原

血紅素為一種異位蛋白(allosteric protein)，具有活性部位與調節部位 - Allos (希臘文意為“other”)，Stereos (希臘文意為“shape”) - 胺基酸活性部位是血紅素與O2接合的部位(相當於酵素的受質接合部位)，與O2的接合具有協同性 - 調節部位是調節劑接合的部位，如2,3-BPG、H+與CO2等阻礙劑對血紅素的影響阻礙劑，另尚有活化劑

顯示利用蛋白質之等電點差異進行分離。  先添加適當兩性電解質以製備 pH 值穩定均勻之膠體，精氨酸待測蛋白質混合樣品則置入膠體中之樣品槽，通以電流後各種蛋白質則進入膠體並開始緩慢移動；當移動到與其 pI 值相同之 pH 值才停止。 圖 3-21 等電焦集法。 表 3-6 一些蛋白質之等電點  將等電焦集法與 SDS 電泳組合而成之實驗流程稱為二維電泳（two-dimensional electrophoresis）。  此方法用於分析複雜蛋白質混合物時可大幅提高其解析度（圖3-22）。