基本HTML版本
医学遗传学与疾病研究
(
网络版
), 2012
年
,
第
1
卷
,
第
2
篇
,
第
6
-
14
页
Yixue Yichuanxue Yu Jibing Yanjiu (Online), 2012, Vol.1, No.2, 6
-
14
http://mgdr.5th.sophiapublisher.com
12
错义突变如果改变了氨基酸的性质，则该突变将会
影响蛋白在细胞膜上的表达或改变膜通道的通透
性。参照
Dai
等
(2009)
对
2 063
例
NSHL
患者中发
生了
GJB2
基因致病性错义突变的研究，从
58
例发
生致病性错义突变的患者中得到
10
种错义突变，
其中有
1
例患者同时发生了
W3X
和
R143W
突变，
另
1
例患者同时发生
Y152X
和
R127H
突变。经比
对，所检出的
10
种错义突变全部位于保守区，且
发生在跨膜区的突变
(R32C, S85P, T86R, R143W)
均
改变了氨基酸的性质，而在
1
号和
2
号非保守区均
未发现致病性错义突变，这一研究结果也验证了保
守性位点氨基酸的改变比非保守性位点更易致病，
在非保守区出现致病性突变的可能性就较小。
通过对
GJB2
系统发育、三维结构及
SOSUI
分
析，对
GJB2
分子进化特征有了进一步的理解，如
我们首次推测并提出了人类
GJB2
序列第
113
位和
第
123
位为“空间结构保守位点”的概念，并将继
续予以验证。在对多物种序列比对中，我们发现绵
羊与人类的序列比对得分较高
(score=96)
，但两者空
间结构存在一定的差异，这一结果与进化树中绵羊
与人类的亲缘关系较远相一致。同样，褐家鼠与人
类序列比对得分不如绵羊的高
(score=93)
，但其三维
结构却与人类几乎完全重叠，符合进化树中的亲缘
关系。这些结果也进一步丰富了
GJB2
的生物信息
学的资料。
目前，对
GJB2
致病突变性的研究大多采用基
因序列分析、电子晶体结构分析、细胞与分子生物
学等方法
(Choi et al., 2009; Ambrosi et al., 2010;
杨
中纯等
, 2010; Oshima et al., 2011)
，而结合系统生物
信息学方法的研究结果未见报道。本文利用生物信
息学，对
GJB2
基因进行序列同源搜索，建立了该
基因的物种序列库，对各物种基因进行多序列比
对、系统发育与蛋白质三维结构空间比对分析，鉴
定出序列保守位点和区域。并对保守位点
(
区域
)
、
功能性位点
(
区域
)
和致病突变分布规律进行关联性
分析，此为
GJB2
新致病性突变的预测以及突变致
病机制研究提供了有用的前瞻性信息，同时也为其
他疾病的相关研究提供了新的思路。
3
材料和方法
3.1
数据资料
从美国国立生物技术信息中心
(NCBI)
的数据
库中，通过
http//blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
查询
获得
17
个物种的
GJB2
蛋白完整的氨基酸序列。
3.2 GJB2
蛋白序列的生物信息学分析
3.2.1 ClustalW
多重序列比对分析
用
ClustalW2
软件
(www.ebi.al.uk/Tools/mas/
clustalw2)
对纳入研究的
17
个物种的
GJB2
蛋白序
列进行多重序列比对分析
(Thompson et al., 1994)
。
ClustalW
是目前使用最广泛的多序列比对软件，它
基于累进方法，采用两两比对、构建向导树、依次
加入序列比对三个步骤进行多序列比对。比对时，
先将多个序列两两比对构建距离矩阵；然后在根据
距离矩阵计算产生系统进化指导树，按关系密切程
度对序列进行加权；然后从最紧密的两条序列开
始，逐步加入临近的序列并不断重新构建比对，直
到所有序列都被加入为止。
3.2.2 GJB2
的进化分析
用
MEGA5.0
软件绘制出纳入研究的
17
个物种
的
GJB2
进化树，并且得到进化树中各结点处的祖
先序列以供进一步研究
(Jones et al., 1992; Tamura et
al., 2011)
。
Mega
是目前应用最广泛的进化分析软件
之一，在本研究中采用了
Maximum Likelihood
法。
3.2.3
蛋白质跨膜区与结构域分析
用
SMART (http://smart.embl--heidelberg.de)
对
GJB2
蛋白进行结构域功能分析
SMART
是能识别
并注释蛋白质结构域的在线软件
,
它能对蛋白质
的结构域进行研究和相互比较
(Schultz et al., 1998;
Letunic et al., 2009)
。
3.2.4
蛋白质跨膜区与结构域分析
用
SOSUI
对
GJB2
蛋白的跨膜区进行分析，
SOSUI (http://bp.nuap.nagoya-u.ac.jp/sosui)
是用于对
膜蛋白进行识别分析并预测其跨膜螺旋轮结构的
软件，其识别与预测精确度分别高达
99%
和
97%
(Hirokawam et al., 1998)
。
3.2.5
蛋白质三维同源模型构建与三维结构比较分析
用
SWISS-MODEL (http://swissmodel.expasy.org/)
对纳入研究的
17
条
GJB2
蛋白序列分别进行了同源
建模
(Guex and Peitsch, 1997; Schwede et al., 2003;
Arnold et al., 2006)
。然后，用
VMD1.9
软件
(Board
of Trustees of the University of Illinois and others)
对
序列与其对应的三维结构进行分析。蛋白质三维同
源模型构建法是蛋白质三维结构预测最常见的方
法之一，其原理是在蛋白质结构数据库中寻找未知
结构蛋白质的同源构型，再将同源蛋白质的结构优
化构建出预测的蛋白质三维结果。