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蛋白质结构研究现状与展望
新乡学院毕业论文
论文题目:
蛋白质结构研究现状与展望
学生姓名
孙雪
院（系）名称
化学与化工学院
专业名称
生物制药技术
年级班级
2009级2班
指导教师姓名
陈磊山
指导教师职称
副教授
内容摘要1
关键词1
Abstract1
Keywords1
前言2
1.蛋白质简介2
1.1蛋白质的作用2
1.2蛋白质的元素组成及分子组成2
2.蛋白质的研究3
2.1研究方法简介3
2.2蛋白质结构研究的方法4
3.蛋白质结构预测5
3.1蛋白质几何的表示方法6
3.2势能函数与势能搜索方法6
4.蛋白质结构6
4.1.蛋白质结构分类与比较7
4.2蛋白质结构确定7
5.蛋白质相互作用8
5.1酵母双杂交技术8
5.2串联亲和纯化技术8
5.3荧光共振能量转移技术9
6.蛋白质折叠机理的研究9
6.1分子生物学的中心法则与蛋白质折叠的研究概况9
6.2蛋白质折叠的热力学和动力学10
6.3蛋白质折叠与分子伴侣11
前景展望11
参考文献13
致谢14
内容摘要：
蛋白质是一种生物大分子，多是由20种氨基酸以肽键连接成肽链。
肽链再进一步空间卷曲折叠成为特定的空间结构，包括二级结构和三级结构。
有的蛋白质由多条肽链组成，每条肽链称为亚基，亚基之间又有特定的空间关系，称为蛋白质的四级结构。
因此蛋白质分子往往具有特定的复杂的空间结构。
对蛋白质结构的解析可以从根本上阐明蛋白质功能的分子机制和基础，同时也是研究蛋白质功能的一个重途径。
本文将对蛋白质结构的研究概况以及意义进行综述，并在此基础之上对今后蛋白质结构的研究提出了一些自己的看法。
关键词：
蛋白质结构研究相互作用折叠
Abstract:
Proteinsarebiologicalmacromolecules,mostlyfrom20kindsofaminoacidsconnectedbypeptidebondsintothepeptidechain.Furtherspaceinthepeptidechainfoldsintoaspecificspacecurledstructure,includingsecondaryandtertiarystructure.Someoftheproteinbythenumberofpeptidechains,calledsubunitsofeachpeptidechain,subunitshavespecificspatialrelationshipsbetweentheknownquaternarystructureofproteins.Sooftenwithaspecificproteincomplexspatialstructure.Forproteinstructureanalysiscanclarifythefundamentalmechanismofproteinfunctionandmolecularbasisofproteinfunctionisalsoanimportantway.Thispaperwilloverviewthestudyofproteinstructureandmeaningarereviewed,andonthisbasisforfuturestudiesofproteinstructurepresentedsomeofhisviews.
Keywords:
Proteinstructureinteractionfold
前言
人类进入21世纪之际，生命科学也迎来了一个崭新的时代。
2001年2月12日参与人类基因组计划的六国科学家共同向世人正式公布了人类基因组图谱及初步分析结果，这是生命科学史，也是人类科学史上的又一次飞跃，同时标志着后基因组时代的来临，但是随着大量生物体全基因组序列的获得，人们发现仅从基因组序列的角度根本无法完整、系统地阐明生物体的功能。
蛋白质作为生命体的主要组成成分和生命活动的主要执行者，正在成为新的研究热点；而蛋白质结构则是蛋白质研究领域中的一个重要环节。
以蛋白质为主体的生物大分子的功能主要取决于它们的三维结构、运动及相互作用。
只有全面了解相关蛋白质及其复合物、组装体的精细三维结构、运动和相互作用网络，及其在亚细胞、细胞层次上表现出来的生命活动的功能关系，才能最终阐释人类个体发育、生长、衰老和凋亡机理，才能在分子和原子水平上理解神经活动、认知等脑功能表现机理，细胞增殖、分化和凋亡机理，信息传递和作用机理，疾病发生、发展机理等一切生命科学问题。
1.蛋白质简介
1.1蛋白质的作用
蛋白质（Protein）是细胞组分中含量最为丰富、功能最多的高分子物质，在生命活动过程中起着各种生命功能执行者的作用，几乎没有一种生命活动能离开蛋白质，所以没有蛋白质就没有生命。
在人体中，蛋白质的主要生理作用表现在六个方面：
（1）构成和修复身体各种组织细胞的材料；
（2）构成酶、激素和抗体；（3）维持正常的血浆渗透压，使血浆和组织之间的物质交换保持平衡；（4）供给肌体能量；（5）维持肌体的酸碱平衡；（6）运输氧气及营养物质。
1.2蛋白质的元素组成及分子组成
蛋白质是化学结构复杂的一类有机化合物，是人体的必须营养素。
其主要是由碳、氢、氧、氮、硫、磷、碘、铁、锌等元素组成。
蛋白质分子的基本单位是氨基酸，它是由多种不同的氨基酸通过肽键相互连接而成。
蛋白质在受到酸、碱或酶的作用下最终水解成氨基酸。
组成自然界蛋白质的氨基酸主要有20种，其化学结构具有共同的特点，即在连接羧基的α-碳原子上，还有一个氨基，故称α-氨基酸。
可用下式表示：
不同的氨基酸其侧链（R）各异。
除甘氨酸外，其余氨基酸的α-碳原子均为不对称碳原子，故有L型或D型之分。
组成天然蛋白质的氨基酸，除甘氨酸外，都是L-α-氨基酸。
2.蛋白质的研究
2.1研究方法简介
目前蛋白质结构预测方法按照其对模板的依赖与否主要分为两类:
模板依赖模型以及从头预测方法（自由模型）。
模板依赖模型又可以分为两种模型:
同源模型（比较模型）和折叠识别模型（穿线法）。
两种方法的差别在于模板的同源度。
同源模型所使用的模板拥有较高的同源度,序列相似度一般大于30%；折叠识别模型所使用的模板为远程同源关系。
两种方法所采用的预测步骤基本一致:
（1）搜索结构模型的模板:
即为待预测的蛋白质序列寻找具有同源性的已知结构蛋白质作为模板。
（2）序列比对:
将目标蛋白质的序列与模板蛋白质序列进行比对,使目标序列的氨基酸残基与模板蛋白质的残基匹配。
（3）建立骨架:
将模板结构的坐标拷贝到目标序列,仅拷贝匹配残基的坐标。
通过这一步建立目标蛋白质的骨架。
（4）构建目标蛋白质的侧链及环区:
可将模板相同残基的坐标直接作为目标蛋白质的残基坐标,对于不完全匹配的残基,其侧链构象是不同的,需要进一步预测。
其中前两步是预测方法的关键。
当目标序列没有同源结构时,进行蛋白质三维结构预测就必须使用从头预测方法。
从头预测方法预测蛋白质三级结构一般由下列3个部分组成:
（1）一种蛋白质几何的表示方法:
由于表示和处理所有原子和溶剂环境的计算开销非常大,因此需要对蛋白质和溶剂的表示形式作近似处理,例如,使用一个或少数几个原子代表一个氨基酸残基;
（2）一种势能函数及其参数:
或者一个合理的构象得分函数,以便计算各种构象的能量;（3）一种构象空间搜索技术:
必须选择一个优化方法,以便对构象空间进行快速搜索,迅速找到与某一全局最小能量相对应的构象。
其中,构象空间搜索和能量函数的建立是从头预测方法的关键。
2.2蛋白质结构研究的方法
蛋白质结构测定方法主要包括X射线晶体学、核磁共振波谱学技术和三维电镜重构。
这三种方法都可以完整独立地在原子分辨水平上测定出蛋白质的三维空间结构。
2.2.1X-射线晶体学
X-射线晶体学是最早也是最主要的测定蛋白质结构的方法，第一个蛋白质的三维结构——血红蛋白的结构就是通过X-射线晶体学方法解析的。
目前PDB中收录的蛋白质的结构85％左右是利用X射线晶体学方法解析的。
蛋白质晶体结构的X射线衍射分析包含样品制备、蛋白质结晶、衍射数据收集和处理、相位求解、模型建立和修正等五个主要步骤。
五个步骤彼此密切相关，每一个部分取得进展可以加快下一步的研究，同样任何一个部分的瓶颈也可以成为下一步的限速步骤。
其中样品制备和蛋白质结晶阶段是要获得足够量的蛋白样品以及可以用于衍射数据收集的高质量单晶，前者可以通过针对所选目的基因的特性构建和改造高效表达质粒，而后利用多种表达系统，高质量单晶的获得是蛋白质晶体结构研究的主要瓶颈之一，由于不同蛋白质的物理化学性质差别以及各种修饰和相互作用更增加了蛋白质的复杂性，所以不是所有的蛋白质都可以获得单晶的。
1990年以后，利用X-射线晶体学解析蛋白质结构取得了突飞猛进的发展，目前平均每天有15个蛋白质通过该方法获得结构。
X-射线晶体学的缺点是分子在晶体中往往是被锁定于某一状态，所得到的晶体往往是分子处于基态或不同构象的平均，而分子行使功能时多发生在激发态、过渡态、X-射线晶体技术很难捕捉到分子的动态信息[1]。
但是无论怎样，X-射线晶体学方法无论过去、现在或将来都会是蛋白质结构研究的主要方法。
2.2.2核磁共振波谱学
核磁共振波谱学是对X-射线晶体学的有力补充。
目前，该技术已经成为确定生物大分子溶液三维空间结构的主要手段[2]。
核磁共振波谱学技术在蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA等分子间的相互作用方面，具有高分辨率的特点，仅次于X-射线晶体学技术，可以在溶液中操作，在近似蛋白质生理环境下测定其结构，甚至可以对活细胞中的蛋白质进行分析，获得“活”的蛋白质结构。
核磁共振波谱学技术在分析蛋白质折叠稳定性、运动性和蛋白质复合体中各亚基的相互作用方面具有优势。
核磁共振波谱学技术的缺点是只能测定小蛋白和中等大小的蛋白质分子（相对分子质量一般在30000以下），并且图谱分析工作极为费时，往往需要数月到一年的时间，导致实验周期延长，速度缓慢；另外核磁共振衍射技术的反应是在溶液中进行的，研究对象必须是可溶的蛋白，对不溶蛋白的研究就比较困难；而且样品需要同位素标记等，这些在一定程度上制约了核磁共振波谱学技术的应用。
随着一些新技术的发现，如G矩阵傅立叶变换式核磁共振波谱学技术等，使得核磁共振波谱学的发展速度也很快，目前PDB中收录的蛋白质的结构15％左右是利用核磁共振波谱学方法解析的，其快速发展主要归功于以下几个方面：
仪器技术的不断发展，计算速度的飞速提升和实验方法上的不断创新和发展[3]。
1990年以前平均每年只能解10个结构，现在平均每天可以解2个结构，相信随着核磁共振波谱学技术不断的改进和发展，核磁共振波谱学技术在未来结构生物学上的贡献将会越来越大。
2.2.3三维电镜重构
电子显微镜在结构生物学中的应用近年来变得越来越重要，成为解析大型蛋白质复合体、病毒乃至细胞器的三维纳米分辨率结构的有力手段，同时电子显微镜二维晶体学在膜蛋白的三维精细结构解析上也有特殊的优势。
冷冻电镜三维重构的基本技术路线为：
利用快速冷冻技术对样品进行冷冻固定，然后利用冷冻电镜和低剂量成像技术对样品进行电子成像，利用高灵敏底片进行成像记录，利用高分辨率扫描仪对底片进行数字化，对数字化的图像进行二维图像分析——选点、分类、校正和平均，最后完成样品的三维重构计算。
自从1968年DeRosier和Klug第一次用电子显微镜对T4噬菌体的尾部进行了结构解析至今，已有140余种蛋白质通过该方法获得了结构，尤其是最近5年随着计算机图像处理技术和显微镜设备的不断发展，使得三维电镜重构技术成为继X-射线晶体学和核磁共振波谱学技术后，蛋白质结构研究的另一种重要方法。
三维重构技术的优势在于：
（1）可以直接获得分子的形貌信息，即使在较低分辨率下，电子显微学也可给出有意义的结构信息；
（2）适于解析那些不适合应用X-射线晶体学和核磁共振技术进行分析的样品，如难以结晶的膜蛋白、大分子复合体等；（3）适于捕捉动态结构变信息；（4）易同其他技术相结合得到分子复合体的高分辨率的结构信息；（5）电镜图像中包含相位信息，所以在相位确定上要比X-射线晶体学直接和方便[4]。
3.蛋白质结构预测
3.1蛋白质几何的表示方法
限制蛋白骨架构象中可采取的自由度是在模拟过程中简化蛋白质的一种方法，其中一种限制是Cα只允许位于二维或三维格子（网格）的位置上。
这种简化方法大大减少了一个蛋白质可以采取的构象数目。
于是，对于一个中等大小的多肽链，我们可以对它的构象空间进行穷举搜索，直到找到能量全局最小的构象。
而对于比较长的多肽链，简化的格点模型可以使非穷尽的搜索方法对所有可能的构象进行较大比例的取样，因此可以比较准确地估计出能量全局最小的构象虽然使用格点模型，本身所能达到的精确度比较低，但是其计算上的优点使其在低精度预测上依然有很大的发展。
3.2势能函数与势能搜索方法
势能函数的构建从本质上来讲可以分两类：
分子力学方法和统计学方法。
分子力学方法假设正确的蛋白质折叠对应于最低能量的构象。
分子力学势能是原子坐标的函数，其极小值对应于原子体系的局部能量最小点。
分子力学中的势能参数有各种来源，包括从头计算和半经验量子化学计算结果、氨基酸和小分子的实验观察结果等。
分子力学应用经验势函数，即力场方法模拟分子的结构，计算分子的性质。
尽管计算量很大,基于分子力学的势能函数在计算高分辨率结构方面依然有很大的应用。
另外一种方法就是根据一些已知结构的蛋白质构象为一个未知结构的蛋白设计一个经验性的伪能量函数。
通常，为得到这种经验性的能量函数表达式，我们首先要选择一系列已知结构的蛋白质，然后对于每一个氨基酸，采用统计学方法分析在三维空间上与其相邻的氨基酸。
可以根据不同氨基酸的相对位置得到一个得分矩阵。
依据这种方法在计算上非常高效，同样也可以被用于全原子模型。
对于势能的搜索有多种方法。
常用的方法是梯度下降法，其中最陡下降法是一种最基本的优化算法。
用这种方法可以迅速向极小点靠近，但接近极小点时，会产生振荡，收敛速度慢。
共轭梯度法也是一种基于梯度的方法，其收敛的速度快，但是更容易陷入能量局部极小点。
牛顿-拉普森方法是另一类能量优化方法。
梯度方法在计算时使用的是一阶微分，而牛顿-拉普森方法除使用一阶微分外还计算二阶微分。
应用该方法能够迅速收敛，但是计算量非常大。
蒙特卡罗算法是一种随机采样的方法，通过该方法可以期望找到非常接近于全局能量最优的构象。
4.蛋白质结构
4.1蛋白质结构分类
人类关于进化的知识及蛋白质结构相似性比较方法的研究使蛋白质结构分类成为可能，而且近年来取得的研究进展表明大部分蛋白质可以成功地分入到适当数目的家族中。
目前国际上流行的蛋白质结构分类数据库基本上采取两种不同的思路。
一种是数据库中储存所有结构两两比较的结果。
第二种思路是致力于构建非常正式的分类体系。
由于所有分类方法反映了各研究小组在探究这个重要领域的不同角度，所以这些方法是同等有效的。
目前,被广泛应用的四种分类标准是：
手工构造的层次分类数据库SCOP[5]，全自动分类的MMDB和FSSP[6]，和半手工半自动的CATH[7]。
蛋白质结构自动分类问题可以被纳入机器学习的范畴，通过提取分析蛋白质结构的关键特征，构造算法来学习蕴含于大量已知结构和分类的数据中的专家经验知识，来实现对未知蛋白质结构的分类预测。
目前，对蛋白质结构的不同层次分类，结果比较好的机器学习方法是：
神经网络多层感知器、支持向量机和隐马尔可夫模型。
支持向量机应用于分类问题最终归结于求解一个最优化问题。
上世纪90年代中期，隐马尔可夫模型与其他机器学习技术结合,高效地用于多重比对、数据挖掘和分类、结构分析和模式发现。
多层感知器即误差反向传播神经网络，它是在各种人工神经网络模型中，在机器学习中应用最多且最成功的采用BP学习算法的分类器[8]。
4.2蛋白质结构的确定
蛋白质三维空间结构确定的主要手段是：
X-射线晶体衍分析和核磁共振。
蛋白质数据库PDB中80%的蛋白质结构是由X-射线衍射分析得到的，约15%的蛋白质结构是由核磁共振这种新的结构测定方法得到。
X-射线衍射法的分辨率可达到原子的水平，使它可以测定亚基的空间结构、各亚基间的相对拓扑布局，还可清楚的描述配体存在与否对蛋白质的影响。
多维核磁共振波谱技术已成为确定蛋白质和核酸等生物分子溶液三维结构的唯一有效手段[9]。
核磁共振波谱学技术最大的优点是在于它能对溶液中和非晶态的蛋白质进行测量。
在晶体结构分析中给定大量结构因子，确定电子密度分布函数的位相的问题其实就是从图像分析得到结构坐标数据过程中出现的数学问题。
当给定蛋白质结构中部分原子的距离时，求解原子坐标的方法是将距离空间的约束矩阵转化为坐标空间的矩阵，由坐标空间矩阵构建蛋白质分子的初始矩阵，运用模拟退火等算法对初始结构进行优化，经分子动力学进行能量最小化，由此得到一组收敛的蛋白质三维结构的坐标。
关于蛋白质的氨基酸序列分析，到目前为止，最经典的蛋白质的氨基酸序列分析方法是，Sanger等人基于Edman降解原理研制的液相蛋白质序列仪，及后来发展的固相和气相的蛋白质序列分析仪。
人们通过串联质谱技术和源后衰减基质辅助的激光解析离子化，就可以从质谱分析中获得肽及蛋白质的结构信息。
5.蛋白质相互作用
机体细胞内每个蛋白质并不是独立发挥作用,通常与其他蛋白质相互作用形成较大复合体,在特定的时间和空间内行使特定的功能,构成各项生命活动的基础，因此解决蛋白质相互作用问题具有举足轻重的意义。
目前,用于研究蛋白质间相互作用的方法非常多,包括酵母双杂交技术、串联亲和纯化技术、荧光共振能量转移技术、蛋白质芯片技术、噬菌体表面展示技术、表面胞质团共振技术、免疫共沉淀等等。
5.1酵母双杂交技术
酵母双杂交系统是由Field和Song在1989年研究真核基因转录调控时首次发明,是一种在酵母中利用转录激活物的重组来鉴定蛋白质之间相互作用的方法,在蛋白质相互作用方面扮演着重要角色。
真核生长转录因子具有两个不同的结构域：
DNA结合结构域和转录激活结构域,分别与诱饵蛋白及可能与诱饵蛋白相互作用的猎物蛋白相连,并共同转入酵母细胞。
如果两个蛋白能够发生相互作用就能使转录因子原来分开的两部分结合,从而激活下游报告基因。
通过检测报告基因的表达产物就可判断两种蛋白是否发生相互作用[10]。
双杂交系统是研究蛋白分子间两两相互作用的传统技术,其假阳性率和假阴性率比较高,所以必须与其他技术联用加以鉴定。
5.2串联亲和纯化技术
串联亲和纯化是近些年来发展起来的新技术，与酵母双杂交系统不同,此方法可在生理条件下研究多种蛋白质复合物的相互作用，兼具融合蛋白亲和色谱法和免疫共沉淀两种生化方法的优点，通过两步特异性的亲和纯化可获得与目的蛋白结合的高纯度蛋白质复合物。
该方法首先对目的蛋白进行TAP标签标记，标签包括3个部分：
蛋白A、钙调素结合多肽和中间连接的TEV酶识别的酶切位点。
在蛋白复合物的分离纯化中，第一步利用与蛋白标签具有亲和作用的色谱柱，采用TEV蛋白酶断裂TEV蛋白酶切位点的方式洗脱；第二步利用与钙调蛋白结合肽具有亲和作用的钙调蛋白色谱柱，将蛋白复合物和TEV蛋白酶分开，纯化出的蛋白复合物用凝胶电泳、质谱技术或Edman降解法进行鉴定[11]。
TAP技术的优点是利用酶切的方法进行洗脱，条件温和，不破坏复合物的结构，并且经两步洗脱，去除了杂蛋白的干扰，提高了蛋白质相互作用结果的可靠性、特异性，远远超越了酵母双杂交传统技术。
5.3荧光共振能量转移技术
荧光共振能量转移技术的基本原理是处于激活状态的供体能在足够近的距离（小于10nm）将本身的荧光传递到受体上。
因此，用荧光标记的蛋白质，可以通过荧光体的能量传递来检测两蛋白质的相互作用。
此技术的优点是可以在生理条件下无损伤、动态地研究蛋白质的相互作用，同时还能检测蛋白质在细胞内的定位。
但是，该方法受荧光发色基团空间距离的限制，只能用于研究分子量小于200kD的蛋白[12]。
目前随着计算机技术的发展，很多研究者运用计算分析和构建相互作用模型的方法来预测蛋白质相互作用，从而发现更多未发现有相互作用的蛋白，但这些发现的蛋白需要利用以上提到的方法进行鉴定。
总之，用于研究蛋白质相互作用的方法很多，所有方法都各有千秋，但至今尚无十分理想的方法可以大规模获得蛋白质相互作用的数据，故相互作用图谱有赖于各种研究方法的综合分析。
6.蛋白质折叠机理的研究
长期以来关于蛋白质折叠，形成了自组装的主导学说，因此，在研究新生肽段的折叠时，就很自然的把在体外蛋白质折叠研究中得到的规律推广到体内，用变性蛋白的复性作为新生肽段折叠的模型，并认为细胞中新合成的多肽链，不需要别的分子的帮助，不需要额外能量的补充，就应该能够自发的折叠而形成它的功能状态。
九十年代一类具有新的生物功能的蛋白，分子伴侣的发现，以及在更广泛意义上说的帮助蛋白质折叠的辅助蛋白的提出，说明细胞内新生肽段的折叠一般意义上说是需要帮助的，而不是自发进行的。
6.1分子生物学的中心法则与蛋白质折叠的研究概况
根据分子生物学中心法则，生物遗传信息的传递是由DNA到RNA、RNA到蛋白质多肽链、再由多肽链形成具有生物活性的蛋白质进行的。
目前对前两者的过程已有相当深入和清晰的了解，但对后者尚不十分清楚。
因此可以说蛋白质折叠是生物学中心法则中至今尚未解决的一个重大生物学问题。
通过蛋白质折叠的研究发现一级结构和空间结构之间存在某种确定的关系，那么是否像核苷酸通过“三联密码”决定氨基酸顺序那样有一套密码呢？
有人把这设想的一级结构决定空间结构的密码叫作“第二遗传密码”。
现已经观察出mRNA的二级结构单元数与其编码的蛋白质二级结构（α－螺旋与β－折叠）单元数之间存在明显的相关性，二者的总符合率为97.3%，相关系数达0.99；其次，mRNA二级结构中5ˊ端至3ˊ端的每一发夹或复合发夹与PDB数据库所提供的蛋白质N端至C端的每一个α－螺旋或β－折叠之间存在几乎是一一对应的现象。
通过上述数据可以看出，mRNA的三维结构和蛋白质的三维结构中确实存在某种相关[13]。
我们知道，多数蛋白质在体外是不稳定的，外界环境的变化，如温度、酸度等，都可以导致空间结构的破坏和生物活性的丧失，但却并不破坏它的一级结构，这称为蛋白质的变性。
变性的蛋白质往往成为一条伸展的肽链，由于一级结构仍然完整，根据Anfinsen[14]原理它应该可以在一定的条件下重新折叠成原有的空间结构并恢复原有的活性。
这就是长时间来在体外研究蛋白质折叠的基本模型。
目前的实验和理论研究多以小分子量、单链蛋白质为模拟体系，这类蛋白质通常采用稀释法折叠、复性，其中研究最多的模型蛋白是溶菌酶[15]。
6.2蛋白质折叠的热力学和动力学
蛋白质折叠根本的科学问题是具有完整一级结构的多肽链又是如何折叠成为它特定的高级结构？
这是一个折叠的动力学的问题，长期以来，主要用体外的实验方法研究，虽然已有四五十年，但至今尚未解决。
由Anfinsen[14]等根据对RNase复性研究的经典实验提出的“热力学假说”认为一级结构决定高级结构。
他们认为天然蛋白质多肽链所采取的构象是在一定环境条件下热力学上最稳定的结果，采取天然构象的多肽链和它所处的一定溶液组分、PH、温度、离子强度等环境条件下整个系统的总自由能最低，所以处于变性状态的多肽链在一定的环境条件下能自发折叠成天然构象。
“热力学假说”提出后，得到了许多实验证据的证明，因此得到广泛支持。
Bakei，D.等认为，对某些蛋白质而言，天然构象也许
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