Sau khi đã có cấu trúc hoàn chỉnh từ công cụ SWISS-MODEL, ta có thể sử dụng phần mềm MODELLER để kiểm tra lại những thông số đã đề cập ở phần lý thuyết ở trên. MODELLER là một phần mềm thông dụng mà ta có thể tải xuống miễn phí từ internet.
33
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1.Kết luận:
Dự đoán cấu trúc là một chủ đề nghiên cứu không còn mới trên thế giới. Đã có rất nhiều công trình nghiên cứu dựa trên chủ đề này. Hiện nay cũng có rất nhiều công cụ để thực hiện việc dự đoán cấu trúc protein. Ngân hàng protein thì ngày càng được mở rộng và nhờ internet mọi người trên thế giới đều có thể sử dụng những cấu trúc protein đã biết để mở rộng vốn hiểu biết của con người về protein. Nhưng thế giới chúng ta đang sống luôn thay đổi và tiến hoá. Sự thay đổi và tiến hoá này bắt đầu từ ngay những đại phân tử sinh học cấu thành nên vật chất thế giới. Chính điều đó đã làm cho kiến thức về protein của con người là không bao giờ hoàn thiện. Vì lí do đó, có lẽ chủ đề “ Dự đoán cấu trúc protein” sẽ rất lâu nữa mới là một đề tài nghiên cứu cũ đối với lĩnh vực công nghệ gen và tin sinh học.
Ngày nay đã có rất nhiều website và phần mềm máy tính được lập trình riêng cho công việc dự đoán cấu trúc nhưng mỗi phương và mỗi công cụ có những ưu điểm và khuyết điểm riêng. Do đó đòi hỏi người sử dụng phải biết kết hợp nhiều phương pháp và nhiều công cụ hỗ trợ khác nhau để thực hiện công việc 1 cách suôn sẻ.
Bên cạnh đó sự xuất hiện quá nhiều công cụ không chỉ tạo ra sự đa dạng về lựa chọn cho công việc và còn gây rối cho việc sử dụng đối với những người mới bắt đầu.
5.2.Kiến Nghị
Do thời gian hạn chế nên đồ án chỉ có thể cho một cái nhìn sơ lược về dự đoán cấu trúc protein và chưa thể giới thiệu đầy đủ hết về tất cả các công cụ phục vụ cho việc dự đoán cấu trúc protein.
Đối với chương trình học thì tin sinh học vẫn là một lĩnh vực mới mẻ chưa được giới thiệu ở bộ môn của chúng ta. Việc áp dụng tin sinh học vào công việc nghiên cứu và học tập ở bộ môn của ta chỉ dừng lại việc tìm kiếm tài liệu từ các ngân hàng dữ liệu sinh học trên thế giới. Em mong rằng sẽ có nhiều nghiên cứ và ứng dụng tin sinh học nhiều hơn và nghiên cứu và giảng dạy nhằm tạo sự tiếp cận đa dạng cho sinh viên.
34
CHƯƠNG 6. TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Nguyễn Văn Cách, 2005. Tin – Sinh Học. Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật Hà Nội. 144 trang
2. Hồ Huỳnh Thuỳ Dương, 1998. Sinh Học Phân Tử. Nhà xuất bản giáo dục. 311 trang
3. Nguyễn Tiến Thắng, Nguyễn Đình Huyên, 1998. Giáo Trình Sinh Hoá Hiện Đại. Nhà xuất bản giáo dục. 488 trang.
4. Bordoli, Lorenza, 2008. Protein structure homology modeling using SWISS- MODEL workspace. Nat. Protocols, 4:1-13.
5. Bowie, 1991. A method to identify protein sequences that fold into a known three- dimensional structure. Science, 253: 164-171
6. Chang, I. Cieplak, M. 2001. Protein threading by learning. Proc Natl Acad Sci U S A, 98: 14350-14355.
7. Chivian, D. Robertson, T. Bonneau, R. Baker, D.2003. Ab initio methods. Methods Biochem Anal, 44: 547-557.
8. Fiser, András, Do, Richard Kinh Gian, Šali, Andrej, 2000. Modeling of loops in protein structures. Protein Science, 9: 1753-1773.
9. Krieger, E. Nabuurs, S. B. Vriend, G. 2003. Homology modeling. Methods Biochem Anal, 44: 509-523 .
10. Mihăşan, M. 2010. Basic protein structure prediction for the biologist: A review. Archives of Biological Sciences, 62: 857-871.
11. Ramachandran, G. N. Ramakrishnan, C. Sasisekharan, V. 1963. Stereochemistry of polypeptide chain configurations. J Mol Biol, 7: 95-99.
12. Sippl, M. J. 1990. Calculation of conformational ensembles from potentials of mean force. An approach to the knowledge-based prediction of local structures in globular proteins. J Mol Biol, 213: 859-883.
13. Wiederstein, M. Sippl, M. J. 2007. ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 35: 407-410