معلومة

كيفية العثور على معرف PDB لتسلسل الأحماض الأمينية

كيفية العثور على معرف PDB لتسلسل الأحماض الأمينية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

افترض أن لدي تسلسل الأحماض الأمينية الذي معرف PDB غير معروف. هل يوجد في خادم عبر الإنترنت يمكنه العثور على معرف PDB لتسلسل الأحماض الأمينية المقابلة؟ هل يوجد أي موقع يمكنه العثور على pdb لبروتين أقرب إلى بروتين الاستعلام؟


تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في تشغيل بحث BLAST عن البروتين في NCBI حيث تحدد بنك بيانات البروتين كقاعدة بيانات ، كما في المثال الموضح أدناه:

ستكون النتائج كلها للبروتينات في PDB.


يمكنك أيضًا البحث عن تسلسل الأحماض الأمينية مباشرةً في مستودع PDB.


كيفية العثور على معرف PDB لتسلسل الأحماض الأمينية - علم الأحياء

لقطة بيانات تجريبية

  • الطريقة: & نبسبحيود الأشعة السينية
  • القرار: نبسب1.87
  • R-Value Free: & nbsp0.230 نبسب
  • R- قيمة العمل: & nbsp0.185 نبسب
  • R- القيمة المرصودة: & nbsp0.187 نبسب

التحقق من صحة wwPDBونبسب ونبسبتقرير ثلاثي الأبعاد وتقرير كامل

إنزيم Aminocaprolactam Racemase من Ochrobactrum anthropi مع نشاط منحل الأحماض الأمينية Ester Racemase.

  • PubMed: & nbsp29897155 & nbsp ابحث في PubMed
  • DOI: & nbsp10.1002 / cbic.201800265
  • الاقتباس الأساسي من الهياكل ذات الصلة: & nbsp
    6 جيو
  • ملخص PubMed: & nbsp

يعتبر الاستبانة الحركية لإسترات الأحماض الأمينية (AAEs) استراتيجية تركيبية مفيدة لإعداد الأحماض الأمينية أحادية الصبغي. إن تطوير عملية تحليل حركي ديناميكي إنزيمي (DKR) لـ AAEs ، والتي من شأنها أن تعطي عائدًا نظريًا بنسبة 100 ٪ من منتج enantiopure ، سيتطلب نظام سباقات إستر الأحماض الأمينية (AAER) ومع ذلك ، لم يتم وصف مثل هذا الإنزيم.

يعتبر الاستبانة الحركية لإسترات الأحماض الأمينية (AAEs) استراتيجية تركيبية مفيدة لإعداد الأحماض الأمينية أحادية الصبغي. إن تطوير عملية تحليل حركي ديناميكي إنزيمي (DKR) لـ AAEs ، والتي من شأنها أن تعطي عائدًا نظريًا بنسبة 100 ٪ من منتج enantiopure ، سيتطلب نظام سباقات إستر الأحماض الأمينية (AAER) ومع ذلك ، لم يتم وصف مثل هذا الإنزيم. لقد حددنا نشاط AAER منخفضًا يبلغ 15 وحدة مجم -1 في متماثل لماز α-amino ϵ-caprolactam Racemase (ACLR) المعتمد على PLP من Ochrobactrum anthropi. لقد حددنا بنية هذا الإنزيم ، OaACLR ، بدقة 1.87 Å ، وباستخدام طفرات التشبع الموجهة بالهيكل ، بالاقتران مع شاشة قياس الألوان لنشاط AAER ، حددنا متحولة ، L293C ، فيها AAER المختلط تم تحسين نشاط هذا الإنزيم تجاه L-phenylalanine methyl ester بمقدار 3.7 أضعاف.

الانتماء التنظيمي: نبسب

مختبر يورك للبيولوجيا الإنشائية ، قسم الكيمياء ، جامعة يورك ، هيسلينجتون ، يورك ، YO10 5DD ، المملكة المتحدة.


مقارنات تسلسل الأحماض الأمينية

جيفري جريفيث ، كلير سانسوم ، في كتاب حقائق الناقل ، 1998

تكشف مقارنات تسلسل الأحماض الأمينية أيضًا عن علاقات غير متوقعة بين ما يبدو مختلفًا العائلات من البروتينات. على سبيل المثال ، عناصر تسلسل الأحماض الأمينية المحفوظة بشكل كبير في الأسرة التي تحتوي على بروتينات نقل السكر التيسيرية للثدييات تحدث أيضًا في العائلة التي تحتوي على مضادات التتراسيكلين المعتمدة على البروتون للبكتيريا 8 ، 9. على الرغم من عدم وجود تشابه كبير بين جميع أفراد جميع هذه العائلات ، إلا أن هناك تشابهًا كبيرًا (& gt3 SD) بين العديد من أفراد العائلات المختلفة. عندما تكون متواليات الأحماض الأمينية لعائلات متعددة متشابهة بشكل كبير ، يُفترض أن العائلات مشتقة من سلف مشترك وتعتبر مجموعات فرعية من عائلة فائقة من ناقلات ذات صلة 8 ، 9 ، 11.


نتائج ومناقشة

تعتمد استراتيجيتنا على تحليل أزواج كوموتاتينج من الأحماض الأمينية لتحديد مجموعات المخلفات التي تطورت بشكل مفترض بطريقة متضافرة. يعد الكشف عن مثل هذه المجموعات المتغيرة أمرًا مهمًا لأنها ستعكس بشكل متوقع عمل القيود الهيكلية والوظيفية التي تعمل على نطاق أكبر من المجموعة الزوجية ، والتي يمكن فحصها بأناقة وفعالية من خلال طرق تحليل الاقتران المباشر (39 ، 42 ، 60). بالنظر إلى هذا التنظيم الممتد المتوقع لمثل هذه المجموعات المشتركة من الأحماض الأمينية ، سنشير إليها على أنها EDs. يتم تقديم عرض مفصل لطريقة البحث عن الضعف الجنسي في المواد والأساليب. من أجل الاكتمال ، ولجعل هذا القسم محددًا ذاتيًا ، نقدم ملخصًا موجزًا ​​للطريقة قبل مناقشة تطبيقاتها.

البحث عن EDs: نظرة عامة على المنهجية.

كما تم تلخيصه في الشكل 1أ، مدخلات إستراتيجية البحث عن الضعف الجنسي لبروتين معين هي مصفوفة الروابط الإحصائية بين أي زوجين من مواضع الأحماض الأمينية ضمن ترميز MSA النسبي لعائلة البروتين الخاصة به. طريقتنا في اختيار تحليل الاقتران هي نهج plmDCA الموضح في المرجع. 60 ، ولكن يمكن الحصول على نتائج مماثلة من خلال طرق أخرى ، مثل gplmDCA و plmDCA20 (42) (المواد والأساليب و الملحق SI).

(أ) رسم تخطيطي للخطوات التي تم إجراؤها لتحديد مجموعات المخلفات المشتركة (EDs) من بروتين MSA. (ب) تطبيق لأدينيلات كيناز. تتم مقارنة التقسيم التطوري مع التقسيمات الفرعية إلى DDs شبه الصلبة التي تم الحصول عليها من تحليل محاكاة MD باستخدام خادم الويب SPECTRUS (61). يوجه الحد الأقصى المحلي لدرجة الجودة اختيار التقسيمات الفرعية القائمة على التسلسل والديناميكيات ، الموضحة في تمثيلين مرمّزين بالألوان ، على كل من بنية البروتين وتسلسله.

يتم استخدام الارتباط التطوري المشفر بواسطة الاقتران الإحصائي لتعيين درجة تشابه (أو تقارب تطوري) بين أزواج من الأحماض الأمينية. التقسيم الفرعي للتسلسل الكامل في EDs المتعددة هو نتيجة إجراء التجميع ، التجميع الطيفي (62) ، والذي يُرجع مجموعة مثالية من المجموعات المتصلة بكثافة. لضمان تقسيم مجال فرعي قوي ، يتم تنظيم مصفوفة التشابه في رسم بياني لأقرب k من خلال الاحتفاظ بأعلى k = 7 أقوى وصلات تطورية لكل حمض أميني ، والتي تم العثور عليها لتعظيم خصائص التجميع لشبكة الاقتران (كما هو الحال مع الإرادة) يمكن مناقشتها في مسح على مستوى مجموعة البيانات). تم اختيار استراتيجية k-الأقرب للجيران لبساطتها ، لكننا نلاحظ أن النتائج النهائية لا تتأثر بشكل كبير باستراتيجية التوزيع المعينة المستخدمة لتنظيم مصفوفة التشابه (المواد والأساليب و الملحق SI).

لم يتم تحديد عدد التقسيمات الفرعية المستندة إلى التطور بشكل مسبق ولكن يتم تحديده من خلال تحليل ملف تعريف درجة الجودة التي تشير إلى أفضل تحلل للبروتين كدالة لعدد المجالات ، مما يوفر بالتالي وصفًا ثابتًا للبروتين على الصعيدين الكبير والصغير المقاييس ، على التوالي ، لأعداد منخفضة وعالية من العناقيد. تشبه استراتيجية التجميع تلك المستخدمة من قبل خوارزمية SPECTRUS (تقسيم الوحدات الصلبة القائمة على الطيف) (61) لتحديد المجالات الديناميكية وشبه الصلبة في البروتينات أو مجمعات البروتين.

حالة اختبار: Adenylate Kinase.

لتوضيح والتحقق من صحة تحليل ED القائم على التسلسل ، نطبقه أولاً الإشريكية القولونية adenylate kinase [معرف بنك بيانات البروتين (PDB) 4AKE] ، وهو معيار معياري لطرق تقسيم المجال. النتائج معطاة في الشكل 1ب. يوضح المنحنى الأحمر في الرسم البياني الأيسر العلوي درجة الجودة ، Q ، لتقسيمات الإنزيم إلى عدد متزايد من EDs. تعكس نقاط الجودة مدى الوضوح ، وفقًا لمقاييس التجميع ، في التقسيم الفرعي الأمثل الذي تم إرجاعه مقارنةً بالأقسام العشوائية. تم العثور على أعلى الدرجات للتقسيم المستند إلى التسلسل لـ Q = 3 و 6 و 9 EDs. التمثيلات الهيكلية والمتسلسلة للأقسام في س = 3 و 6 مجالات معطاة في الشكل 1ب. لاحظ أن EDs ، التي يمكن أن تمتد على عدة امتدادات مقسمة من التسلسل الأساسي ، هي مع ذلك مدمجة هيكليًا. هذه نتيجة جديرة بالملاحظة ومثيرة للاهتمام ، لأن التقسيمات التطورية تعتمد حصريًا على التسلسل ، مع عدم وجود مدخلات حول البنية الفعلية للبروتين.

في واقع الأمر ، فإن التقسيمات الفرعية المعادة قابلة للتطبيق من وجهة النظر الهيكلية والوظيفية. ينشأ هذا من مقارنتهم مع المجالات الديناميكية شبه الصلبة (DDs). تم تحديد هذه مع خادم الويب SPECTRUS (61) باستخدام التقلبات الهيكلية التي لوحظت في عمليات محاكاة MD واسعة النطاق لأدينيلات كيناز كمدخلات. كما هو مبين في الشكل 1ب، فإن التقسيمات الفرعية التطورية Q = 3 و Q = 6 متسقة جيدًا ، من الناحية الهيكلية والمتسلسلة ، مع التقسيمات شبه الصلبة عالية الدرجات إلى أعداد مماثلة من المجالات. على وجه الخصوص ، في كلتا الحالتين ، يتوافق التقسيم الفرعي Q = 3 مع التقسيم المعروف جيدًا إلى ثلاثة مجالات وظيفية رئيسية ، وهي موقع ربط ATP وموقع ربط AMP والنواة ، كما هو موضح على التوالي باللون الأحمر والرمادي و أزرق. بالإضافة إلى ذلك ، حتى أرقى الأقسام (Q = 9 و Q = 10 انظر الملحق SI، الشكل S1) توفر تحليلات متسقة في الحالتين وتسليط الضوء على العناصر الهيكلية التي يمكن القول إنها حاسمة للديناميات الوظيفية للبروتين.

والنتيجة جديرة بالملاحظة لأنه على الرغم من ترميز التسلسلات لكل من الخصائص الهيكلية والوظيفية ، فقد كان من الصعب توقع إمكانية الحصول على الأخير مباشرة من التسلسل الأساسي دون استخدام التشكل ثلاثي الأبعاد بالإضافة إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك ، على الرغم من أن DCA هي وسيلة قوية جدًا لاستخراج مؤشرات موثوقة لثنيات البروتين ، إلا أننا لسنا على دراية بالحالات الموثقة التي تم فيها استخدام المعلومات الهيكلية المشتقة من DCA لاستنتاج الحركات الوظيفية. تعزز هذه الاعتبارات أهمية إظهار أن المجالات الوظيفية والهيكلية يمكن استخلاصها بشكل مباشر وثقة من تحليل اقتران MSAs (انظر الملحق SI، الشكل S2).

مسح على مستوى مجموعة البيانات.

من أجل التوصيف المنهجي لـ EDs ، قمنا بعد ذلك بتوسيع التحليل إلى مجموعة بيانات من 813 MSAs تم تجميعها بواسطة Feinauer et al. (42). تم اختيار هذا لسببين رئيسيين. أولاً ، يوفر تغطية شاملة للعديد من عائلات البروتين ، بأحجام مختلفة من MSA (من 16 إلى 65000 مدخل) وأطوال البروتين (من 30 إلى 500 حمض أميني). ثانيًا ، يتوفر إدخال PDB لبروتين تمثيلي لكل عائلة / MSA. هذا عنصر أساسي في هذه الدراسة لأنه يسمح لنا بتقييم الضغط المكاني لتحلل ED ، والتي تعتمد حصريًا على التسلسلات التي تحدد كل MSA ، ومقارنتها بتقسيمات DDs.

الاقتران التطوري: تجميع الميل وهيكل المجتمع.

كخطوة أولية نحو تحديد EDs ، قمنا أولاً بالتحقيق في ما إذا كانت شبكات الإدخال الخاصة بالاقتران الإحصائي J i j ، التي تم الحصول عليها من التحليل التطوري المشترك ، تُظهر ميلًا جوهريًا إلى أن تكون منظمة بشكل كثيف ، وبالتالي يتم تجميعها. كما هو مفصل في المواد والأساليب، يتم التقاط هذا الميل بشكل ملائم بواسطة Δ C = C - C rand ، أي الفرق في معاملات التجميع للرسم البياني المجاور k الأقرب ، C ، والنسخة العشوائية المعاد ترتيبها ، C rand (63) ، وقياس احتمالية أن يكون جيران الرأس مرتبطين أيضًا ببعضهما البعض. كما هو مبين في الشكل 2أ، تثبت هذه الكمية أيضًا أنها مفيدة في اختيار k الأمثل ، نظرًا لأن الرسوم البيانية المختلفة تظهر عادةً حدًا أقصى لمعامل التجميع C عند k = 7 ، خاصة بالنسبة لـ MSA التي تحتوي على عدد كبير من التسلسلات (انظر أيضًا الملحق SIS3 لطرق الاستدلال الأخرى). الأهم من ذلك ، أن حجم MSA (محسوبًا على أنه عدد التسلسلات الفعالة ، N seqeff ، أي عدد التسلسلات في المجموعة التي تكون هويتها المتبادلة أصغر من 90٪) تؤثر بشكل حاسم على ميل التجميع لرسم بياني التشابه ، كما يتضح من الارتباط القوي بين هاتين الكميتين المبينتين في الشكل 2بالملحق SI، الشكل S4). وبالتالي ، عندما تتوفر مجموعة بيانات كبيرة وتكون إعادة بناء شبكة أدوات التوصيل أكثر موثوقية ، يُظهر الأخير ميلًا كبيرًا للتجمع وعددًا لا لبس فيه من الجيران "ذوي الصلة" (k = 7) ، مما يدل على وجود مجموعة متأصلة تنظيم أنماط التطور المشترك. اللافت للنظر أن هذا الرقم يتزامن مع متوسط ​​الجيران البنيويين المحيطين بكل بقايا في هياكل البروتين (6.75 ± 0.04 ، محسوبًا على هياكل PDB لمجموعة البيانات هذه باستخدام عتبة مسافة Cβ Cβ البالغة 8.5 Å كما في المرجع 42). نلاحظ أيضًا أنه بالنسبة إلى k = 7 ، فإن النسبة المئوية للاتصالات الحقيقية (بما في ذلك على طول التسلسل) أكبر بشكل منهجي من 50٪ ، خاصة بالنسبة لحجم MSA الأكبر (الملحق SI، التين. S5 و المواد والأساليب).

(أ) رسوم بيانية للحد الأقصى لمعامل التجميع المعدل C لطريقة plmDCA ، التي تم الحصول عليها عن طريق الاستبعاد التدريجي من مجموعة البيانات MSA التي تحتوي على عدد منخفض من التسلسلات. (ب) مخططات التبعثر C كدالة لحجم MSA المقابل (N s e q e f f ، العدد الفعال للتسلسلات ذات هوية التسلسل أقل من 90٪).

انضغاط المجالات التطورية.

استخدمنا شبكات أدوات التوصيل التطورية ، المشتقة من كل من 813 MSA ، كمدخلات لخوارزمية التجميع. للحصول على نظرة عامة أولية غير خاضعة للإشراف لمنظمة EDs ، حددنا التقسيمات الفرعية من Q = 2 إلى Q = 10 المجالات لكل عائلة بروتينية. بعد ذلك ، درسنا ما إذا كانت التقسيمات الفرعية القائمة على التسلسل تتوافق مع المجالات المضغوطة مكانيًا بمجرد تعيينها على هياكل PDB المتاحة لممثلي MSA. النتائج معطاة في الشكل 3.

(أ) توزيع متوسط ​​الانضغاط الهيكلي ⟨Ω⟩ Q على مجموعة بيانات MSA (باللون الأحمر) ، مقارنةً بتلك المحسوبة للتقسيمات العشوائية لتسلسل البروتين نفسه (باللون السماوي). (ب) مخطط مبعثر للضغط الهيكلي للـ EDs Ω ، محسوب لكل MSA مفرد ومتوسط ​​على التقسيمات الفرعية إلى Q = 2 ، ... ، 10 مجالات ، مقابل حجم MSA النسبي. يمثل الخط المتقطع متوسط ​​الانضغاط لمجموعة الأقسام العشوائية. (جه) التمثيلات الهيكلية لثلاثة أمثلة بارزة لتحلل ED ، والتي تتميز بمربعات زرقاء في ب. (ه) وجهات نظر عامل النسخ IIIA ، بصيغة apo ومعقدة مع 5S rRNA 55mer.

تين. 3أ يعرض التوزيع الاحتمالي لمعامل الانضغاط ، ، الذي يقيس جزء الأحماض الأمينية التي لا تزيد عن 10 Å من معظم المخلفات في نفس المجال (المواد والأساليب). من أجل الوضوح ، يتم تقديم النتائج مجمعة على القيم المدروسة لـ Q ، وتم تقديم تمثيلات غير مجمعة أكثر تفصيلاً ، بما في ذلك تلك الخاصة بطرق الاستدلال الأخرى ، في الملحق SI، تين. S7 – S9. Ω توزيع أقسام ED الأصلية في الشكل 3أ ينحرف بشدة نحو الحد Ω = 1. في الواقع ، القيمة المتوسطة هي 0.98 ، مما يشير إلى أنه ، على جميع MSAs المدروسة ومستويات التقسيم Q ، يتم عزل عدد قليل جدًا من الأحماض الأمينية ، أو على مسافة أكبر من 10 Å من الأعضاء الآخرين في المجالات الخاصة بهم. على النقيض من ذلك ، فإن الانضغاط المحسوب للتقسيم العشوائي لنفس الإدخالات ، وفي نفس النطاق من Q ، يتبع توزيعًا مختلفًا تمامًا يتم إزاحته نحو قيم الأقل (المتوسط ​​حوالي 0.57) بحيث لا يكون له تداخل يذكر مع ED واحد. مخطط التبعثر في الشكل 3ب يكشف بالإضافة إلى ذلك عن وجود علاقة قوية بين عدد التسلسلات في MSAs والضغط الملحوظ للـ EDs المستنتج ، على نحو مشابه لما لوحظ في معامل التجميع. في الواقع ، يلاحظ المرء أن القيم الموجودة في الذيل الأيسر للتوزيع توجد عادةً لـ MSA التي تضم أصغر عدد من الإدخالات ، 300 تسلسل أو أقل. نفسر هذه النتيجة على أنها إشارة غير مباشرة إلى أنه عندما يتم استخدام أقل من 300 تسلسل لاستنتاج أدوات التوصيل ، فإن الشبكة يتم إعادة بنائها بشكل أقل موثوقية وبالتالي تكون التقسيمات الفرعية ED أقل ضغطًا ، على الرغم من أن ضغطها لا يزال مرتفعًا بشكل ملحوظ مقارنة بالعشوائية قضية. يمكن استخلاص استنتاجات متشابهة ، ولكن مع وجود قيم أعلى للاكتناز ، عند تكرار التحليلات في الشكل 3. أ و ب للحصول على التحلل الأمثل في مجالات Q opt ، التي تم اختيارها وفقًا لدرجة جودة تحلل ED ، مما يدل على ملاءمتها للطريقة (انظر الملحق SI، الشكل S10).

لتوضيح المفاهيم التي تمت مناقشتها أعلاه في سياق هياكل البروتين المختارة ، نعرض بعض الأمثلة البارزة لأقسام ED في الشكل 3. ج و ه. المدخل في الشكل 3ج يتوافق مع MSA مع مجموعة كبيرة من التسلسلات (14080) ومتوسط ​​الانضغاط ⟨Ω⟩ Q = 0.96. الهيكل الموضح في الشكل هو إدخال PDB التمثيلي 1NE2 ، ويتوافق التقسيم الفرعي مع التقسيم الأمثل (Q = 7). يمكن إدراك درجة انضغاطها العالية ، Ω = 0.99 ، بسهولة من خلال فحص التقسيمات الفرعية التي ، باستثناء البقايا الطرفية ، تكون مضغوطة بشكل واضح في الفضاء. المثالان الآخران في الشكل 3 د و ه، على النقيض من ذلك ، تتعلق بالبروتينات التي يبلغ متوسط ​​انضغاطها ED حوالي 0.62 ± 0.02 ، أي على الجانب السفلي من التوزيع. المثال الأول هو بروتين الإيبولا الفيروسي 35 ، الذي يمثله إدخال PDB 3L28 ، والذي يحتوي على أقل عدد من MSA في مجموعة البيانات (تسعة متواليات فقط). يقدم هذا الإدخال تجزئة ملحوظة لكل مجال من مجالات Q = 6 ، وفي الواقع ، لا تختلف قيمة انضغاطها كثيرًا عن حالة الأقسام العشوائية.

المثال الثاني هو الأكثر إثارة للاهتمام ، لأنه يتوافق مع واحد من أكثر MSAs عددًا ، وعلى وجه التحديد ترميز عامل النسخ IIIA (TFIIIA) ، وهو بروتين إصبع من الزنك Cys2His2 (C2H2) يشارك في التعرف على الحمض النووي وتنظيمه (64). الهيكلان في الشكل 3ه تمثل الأصابع من 4 إلى 6 ، سواء في الحالة الحرة (65) (معرف PDB 2J7J) ، ومرتبطة بـ 5S rRNA 55mer (66) (معرف PDB 2HGH). TFIIIA جدير بالملاحظة بشكل خاص لأنه يحتوي على تسعة مجالات C2H2. كما تمت مناقشته بواسطة Espada et al. (67) ، في مثل هذه الحالات ، يمكن أن تعكس إشارات DCA الارتباطات بسبب الأصل المشترك للمجالات ، وكذلك الارتباطات بسبب أدوات التوصيل الهيكلية والوظيفية الحقيقية.

يتكون التقسيم الأمثل لـ TFIIIA ، أي الذي حصل على أعلى نقاط جودة ، من Q = 3 EDs. عندما يتم تراكب التقسيم الثلاثي المقابل لهيكل apo لإصبع الزنك ، فإنه ينتج مجالات مجزأة مكانيًا. ومع ذلك ، يختلف عن المثال السابق في الشكل 3د، فإن البقايا في كل مجال ليست مبعثرة بل يتم ترتيبها في أنماط هيكلية متماسكة. على وجه الخصوص ، يتم تكرار تقسيم إصبع زنك واحد باستمرار عبر الأشكال الثلاثة. في الواقع ، عندما يتم تراكب نفس التقسيم الفرعي على شكل هولو (ربط الحمض النووي الريبي) ، تكتسب المجالات تنظيمًا مكانيًا له معنى وظيفيًا. خاصة، (أنا) يحدد المجال الأحمر موقع الربط المكون من سيستين على دبوس الشعر β واثنين من الهيستدين في اللولب (مظلل في شكل apo باللونين الأصفر والأزرق السماوي ، على التوالي) الذي ينسق أيونات الزنك الحاسمة لتحقيق الاستقرار في الطية (66) (ثانيا) يحافظ المجال الأبيض على دبوس الشعر ويثبته على اللولب (لاحظ البقايا البيضاء المواجهة ، الموجودة باستمرار في جميع الحلزونات الثلاثة) وأخيراً ، (ثالثا) يحتوي الجزء الأزرق المتبقي من اللولب (المشار إليه باسم "حلزون التعرف") على بقايا تشكل جهات اتصال خاصة بالتسلسل مع أخدود الحمض النووي. لذلك ، يمكن إعادة تلخيص الطبيعة المجزأة على ما يبدو لهذا الخارج بطرق وظيفية أكثر تماسكًا في سياق الصورة المجسمة. يشير هذا إلى أنه حتى في الحالات الصعبة حيث يعكس DCA وجود مجالات متكررة ، لا يزال بإمكان تحليل ED استخراج علاقات وظيفية ذات مغزى واسع النطاق.

مقارنة مع المجالات الديناميكية.

بدافع من هذه الملاحظات ، أجرينا مقارنة منهجية بين EDs والمجالات شبه الصلبة (أو الديناميكية) (DDs) لكل من 813 MSA. تم الحصول على DDs من أداة التحليل SPECTRUS (61) ، بناءً على تحليل نموذج الشبكة المرنة (ENM) (68 ، 69) لهياكل PDB لإدخالات مرجعية MSA ، كما هو مفصل في المواد والأساليب. إن الطابع القائم على الهيكل والديناميكيات لتحليل DD هو تكملة ملائمة لواحد من EDs القائم على التسلسل. هذه الازدواجية تجعل المقارنة مثيرة للاهتمام وذات صلة بشكل خاص بتأطير علاقة دالة التسلسل → الهيكل →. تم قياس التداخل بين نوعي التقسيمات الفرعية للمجال من حيث المعلومات المتبادلة المعدلة (AMI) ، والتي تسمح بإجراء تقييم مباشر للأهمية الإحصائية لتداخل التقسيمات الفرعية ، كما هو موضح في الملحق SI ، الطرق التكميلية.

لتوضيح مراسلات EDs و DDs بشكل أفضل وإعطاء معنى فوري لقيمة AMI ، نناقش هنا مثالين. الشكل 4أ يُظهر نتائج بروتين SbmC (معرف PDB 1JYH ، N s e q e f f = 3 ، 707) مقسمًا إلى Q = 4 مجالات. تم النظر في هذا المستوى من التقسيم الفرعي لأنه يوفر أفضل نقاط جودة للمجالات الديناميكية. يتم نقل تناسق التقسيمات الفرعية ED و DD بوضوح شديد من خلال التمثيلات الهيكلية والتسلسلية ، والتي تتداخل بشكل مثالي تقريبًا. يمتد هذا الاتساق إلى كل من التقسيمات الفرعية الخشنة والدقيقة ، كما هو موضح في ملف تعريف AMI ، وهو مرتفع بشكل خاص (& gt 0.8) لـ Q = 2 و Q = 4 ، ويظل أكبر من 0.5 في جميع الحالات الأخرى أيضًا. وبالمثل ، على سبيل المثال في الشكل 4ب [ناقل شريط ربط ATP (ABC) ، معرف PDB 2ONK ، N s e q e f = 17 ، 503] ، لوحظ تداخل ثابت بين EDs و DDs على مستويات مختلفة من التقسيم الفرعي. على وجه الخصوص ، نلاحظ أنه حتى أقل قيمة AMI البالغة 0.5 ، التي تم الحصول عليها من أجل Q = 4 ، لا تزال تتوافق مع تناسق واضح ومرضٍ لنوعي التقسيمات الفرعية.

(أ و ب) تحلل ED و DD لبروتين SbmC (معرف PDB 1JYH: A) وبروتين نفاذية ناقل ABC (معرف PDB 2ONK: C). (ج) قطع مبعثر من الحد الأقصى (العلوي) ومتوسط ​​(أدنى) AMI ، على رقم المجال Q ، بين تحلل ED و DD ، كدالة لحجم MSA الفعال.

لتوسيع نطاق الاعتبارات لتشمل مجموعة البيانات بأكملها ، حسبنا لكل MSA متوسط ​​وأكبر AMI بين EDs و DDs ، لـ Q في النطاق [2،10]. يتم عرض النتائج كدالة لعدد متواليات MSA في مخططات الانتثار في الشكل 4ج. ومن المثير للاهتمام ، أننا نلاحظ مرة أخرى اعتمادًا قويًا على N seqeff: بالنسبة إلى MSAs مع 500 تسلسل أو أكثر ، فإن متوسط ​​قيم AMI max و ⟨AMI⟩ Q هي 0.62 و 0.47 ، مقارنة بالقيم المقابلة 0.49 و 0.35 ، على التوالي ، عندما N seqeff & lt 500. من الواضح أنه عندما تميل N s e q e f f إلى الصفر ، تختفي AMI ، مرة أخرى بما يتفق مع التقسيم العشوائي للتسلسل. لوحظت قيم أعلى قليلاً لـ AMI ، في المتوسط ​​، عند مقارنة المجالات عند رقم ED الأمثل Q opt ، على النحو الذي تحدده درجات الجودة الفردية. ومع ذلك ، فإن هذه المقارنة أكثر دقة ، لأن اختيار Q ذات الصلة لتحلل ED و DD لا يتطابق بشكل عام ، مما يجعل من المستحسن النظر في المتوسط ​​الأكثر استقرارًا ⟨AMI⟩ Q. لمزيد من التفاصيل ، انظر المناقشة في الملحق SI، الشكل S11.

يشير التداخل الجيد بين EDs و DDs على جميع مستويات التقسيم الفرعي إلى أن نهج التجميع لدينا يلتقط جميع الميزات الطوبولوجية ذات الصلة من شبكة أدوات التوصيل الإحصائية. وبالتالي فهو يشكل أداة قوية لاستنتاج العلاقات الهيكلية والوظيفية ذات المعنى ، كما تمت مناقشته في دراسة حالة: تحليل مقارن عبر عائلة 6TM من القنوات الأيونية.

دراسة حالة: تحليل مقارن عبر عائلة 6TM من القنوات الأيونية.

لمزيد من التقييم لقدرة تحلل الضعف الجنسي على تحديد الخصائص الوظيفية الهامة لعائلة البروتين ، نختتم من خلال تطبيق تحليل ED في سيناريو مقارن لفئة معينة من القنوات الأيونية ، عائلة الحلزونات ذات الغشاء الست (6 TM) ، والتي من أجلها العلاقة بين التسلسل والوظيفة قد تم التحقيق فيها بنشاط في عدد من الدراسات المنوية (70). تتميز هذه العائلة الفائقة بهندسة معمارية رباعية الدفع محفوظة بدقة. يظهر الأخير في الشكل 5أ حيث يتم استخدام ألوان مختلفة لتسليط الضوء على المجالات الوظيفية الرئيسية ، بما في ذلك مجال مستشعر الجهد لحزمة الحلزون الأربعة (VSD) ومسام مسار التوصيل الأيوني ، والذي يتضمن حلزوني غشائي ومسام عكسي للربط ، يحتوي على مرشح الانتقائية. هذا القالب الهيكلي الفردي الموروث من جين سلف قد أتاح ، من خلال التمايز ، انفجار في التباين الوظيفي. في الواقع ، تشارك القنوات في فئة 6TM ، على سبيل المثال ، في الإبلاغ عن الظروف البيئية الضارة ، وفي تشكيل جهد الفعل العصبي ، وفي مزامنة ضربات القلب (59). نظرًا لأن جميع هذه القنوات تشترك في نفس البنية ، فمن المحتمل أن تعكس التحليلات المختلفة في EDs في مجموعات النشوء والتطور المختلفة جوانب وظيفية مميزة بدلاً من الجوانب الهيكلية (51 ، 52).

EDs لقنوات Kv. (أ) تمثيل تخطيطي للتجمع الرباعي البيولوجي لقنوات 6 TM ، حيث يمثل كل لون وحدة فرعية أحادية أحادية (عرض علوي وجانبي). بالنسبة للوحدة الفرعية الزرقاء ، يتم تمييز VSD باللون السماوي. (ب) تمثيل أهم تقسيم فرعي أحادي ، Q = 2 ، كما هو موضح في سياق رباعي كامل انظر الملحق SI، الشكل S13 للحصول على نقاط الجودة. تظهر المخلفات المشحونة إيجابياً والمسؤولة عن استشعار الجهد في شكل كرات صفراء. (جه) تقسيمات أدق إلى أربعة وستة مجالات أحادية.

من أجل التحديد ، نركز على ثلاث عائلات مختلفة من 6 TM: القناة الانتقائية للبوتاسيوم ذات الجهد الكهربائي [Kv ، PDB ID 2R9R (71)] ، القناة البكتيرية الانتقائية للصوديوم ذات الجهد الكهربائي [BacNav ، PDB ID 4EKW (72)] ، وقنوات مستقبلات عابرة [TRP، PDB ID 3J5P (73)]. قمنا بتحليل MSAs للعائلات الثلاث استنادًا إلى مجموعة من 800 تسلسل ، لكل منها 200 موقع (74) حذفنا منها المناطق شديدة التباعد للمحاذاة (التي تحدث عادةً في حلقات بين حلزونات الغشاء الست). على الرغم من أن مجموعة البيانات 6TM التي استخدمناها هي الأكثر شمولاً المتوفرة في الوقت الحالي ، إلا أن حجمها محدود بشكل واضح بالمقارنة مع الحالات المأهولة بالسكان التي تمت مناقشتها سابقًا ، والتي تظهر درجة حرارة منخفضة جدًا (انظر الملحق SI، الشكل S12). لضمان تحليل قوي ، قررنا تحليل الرسم البياني المقابل للحد الأقصى C لكل MSA.

في الشكل 5 ب و ه، نقدم التقسيمات الفرعية المختلفة لعائلة Kv لعدد متزايد من المجالات (انظر الملحق SI، الشكل S13 للحصول على نقاط الجودة). التقسيم الفرعي لـ Q = 2 مفيد بالفعل بشكل غير متوقع ، حيث أن اللولب الرابع من VSD (يسمى S4) والمخلفات المواجهة له مرتبطة بمجال المسام بدلاً من بقية VSD. هذه نتيجة مثيرة للاهتمام لأن التقسيم الكلاسيكي المذكور أعلاه إلى مجالات هيكلية كان سيبقي هذه العناصر منفصلة. من وجهة نظر وظيفية ، ومع ذلك ، فإن التقسيم القائم على التسلسل للـ EDs الأساسي (Q = 2) له معنى. في الواقع ، إنها تتفق مع الاقتران الميكانيكي القوي بين منطقة المسام و S4 (75 –77). نتذكر أن الأخير يحتوي على البقايا الإيجابية (الكرات الصفراء في الشكل 5ب) هذا الإحساس بالاختلافات المحتملة عبر الغشاء وتحديد حركة هذا اللولب عبر الغشاء ، تنتقل هذه الحركة بدورها إلى مجال المسام للبوابة. التقسيم إلى Q = 4 EDs ، في الشكل 5ج، يلتقط المزيد من الميزات الوظيفية. يتوافق أحد المجالات إلى حد كبير مع المنطقة الانتقائية ، التي تتكون من جميع البقايا المبطنة للمسار الأيوني الضيق وعالي التوصيل (باللون الأصفر) ، والآخر مرتبط بمنطقة البوابة (باللون الأحمر) ، ويشتمل المجالان الآخران ، على التوالي ، على المجال الداخلي و المخلفات الخارجية لـ VSD. من الجدير بالذكر أنه تم العثور على تخصيص مجال مختلف للوجهين من اللولب المسامي ، حيث يدعم الجزء العلوي مرشح الانتقائية ويتصل الجزء السفلي بمجال البوابة. مثال Kv هذا مفيد أيضًا بشكل خاص فيما يتعلق بالوصف متعدد المستويات الذي يمكن أن توفره EDs حول ميزات البروتين المختلفة. تعيد التقسيمات الدقيقة (Q = 6) في الغالب العناصر الهيكلية الأساسية للنظام. في هذا التقسيم الفرعي ، يتم تخصيص مناطق استشعار المسام والجهد في الغالب إلى EDs مختلفة ، باستثناء الجزء خارج الخلية من القناة (المميز باللون الأزرق في الشكل 5). د و ه) ، والتي لا تزال جسوراً بين الاثنين. عند النظر إليها في سياق قناة tetramer ، يبدو من الطبيعي التكهن بأن هذه المنطقة مفيدة لانتشار الإشارة بين حلقات استشعار الجهد ومجالات المسام ، والتي يمكن بالفعل تعديلها عن طريق المنبهات الخارجية ، مثل ربط الترابط. وفقًا لذلك ، نعتقد أن الأحماض الأمينية في هذه المنطقة مرتبطة حقًا بالتطور لأسباب وظيفية.

تظهر العناصر الإضافية المتعلقة بالدور الوظيفي للـ EDs من مقارنات التقسيمات الفرعية Kv و BacNav و TRP ، والتي تم تقديمها في الشكل 6 وتم تفصيلها بشكل أكبر في الملحق SI، الشكل S13. تعكس المقارنة بين Kv و BacNav (عائلة أخرى ذات بوابات ذات جهد رباعي ، انتقائية للصوديوم) كيف شكلت القيود الوظيفية هاتين العائلتين على طول التطور ، بطريقة شبه قابلة للتركيب. في الواقع ، يفصل اللولب S4 مع الجزء السفلي من المسام ، ويشكلان معًا "مجال البوابة" (باللون الأحمر). وبالمثل ، يتم تقسيم حلزون المسام العائد إلى الوجوه العلوية والسفلية ، مع الحفاظ على مجال الانتقائية (باللون الأصفر) ، ويتم تجميع بقية VSD في بقايا داخلية وخارجية. وبدلاً من ذلك ، فإن تنظيم EDs لقنوات TRP مختلف تمامًا. في الواقع ، فإن عائلة القناة هذه ، التي تم تحديدها فقط في Eukaryota ، لها خصائص مميزة فيما يتعلق بالآخرين. على وجه التحديد ، إنها قناة كاتيون غير انتقائية محاطة بمحفزات متنوعة ، مثل درجة الحرارة ودرجة الحموضة وربط الروابط (78 ⇓ ⇓ –81). على وجه الخصوص ، ثبت أن هذه القنوات تمتلك منطقتين مختلفتين من البوابات (73 ، 82) ، والتي تم التقاطها جيدًا بالفعل بواسطة تحلل ED. يعد تقسيم S4 مقنعًا في هذا الصدد ، لأنه يتوافق مع عدم وجود الدور الديناميكي الذي يميزه ، بدلاً من ذلك ، في قنوات أيونية ذات جهد كهربائي: فقط بقايا C- الطرفية مرتبطة بمجال البوابة (باللون الأحمر) . يتم تقسيم الجزء العلوي من S4 ، بدلاً من ذلك ، طوليًا ، مع تجميع البقايا الداخلية مع الجزء العلوي من الجزء المتبقي من VSD. الجزء الخارجي من S4 ينتمي إلى المجال الأصفر الممتد: هذا الأخير يمثل بفعالية مجال بوابة عليا ثانٍ ، كما هو مقترح في المراجع. 73 و 82. من اللافت للنظر أن التجويف الأصفر المحدد بواسطة حلزوني المسام والجزء الخارجي من S4 يتوافق تمامًا مع موقع الجيب vannilloid (82 ⇓ ⇓ –86) ، والذي يمثل موقع الربط الرئيسي داخل الخلايا لمنشطات هذه القنوات.

تحليل مقارن لـ EDs لقنوات Kv و BacNav و TRP ، المقابلة للتقسيم الفرعي س = 4 (انظر درجات الجودة في الملحق SI، الشكل S13). بينما يُظهر Kv و BacNav تنظيمًا مشابهًا ، متماسكًا مع متطلباتهما الوظيفية المماثلة ، يتميز TRP بنمط مجال مختلف ، بما يتوافق مع خصائصه ذات بوابات الربط وفقدان تلك ذات بوابات الجهد ، الخاصة بالقناتين الأخريين.

الإشارة من عائلة 6TM هي أن EDs يمكن أن تفرد المجالات التي ، بسبب طابعها الوظيفي المحدد ، تختلف عن التصورات الفرعية المصنوعة بمعايير هيكلية ثابتة.

مقارنة مع تحليل قطاعات البروتين.

يعد تحديد مجموعات من المخلفات المشتركة من أنماط الطفرات المترابطة قضية طويلة الأمد (48) تم تناولها من وجهات نظر مختلفة. من بين الأساليب الأكثر شهرة والأكثر أناقة تحليل قطاعات البروتين (49) و CoeViz (87) ، والذي يوفر نظرة ثاقبة على الطبيعة التعاونية للتطور المشترك للبقايا. ED analysis is mostly complementary to these techniques, because of several methodological differences. For instance, protein sectors analysis returns a nonexhaustive coverage of the protein residues. In fact, it uses the top eigenvectors of a conservation-weighted covariance matrix built from an MSA, and typically only 20% of residues with the largest component on one eigenvector determines a sector, i.e., a group of residues evolving concertedly. By construction, the method prioritizes the most conserved residues (88). Importantly, this nonexhaustive assignment is nonexclusive too, meaning that one residue can be part of distinct sectors. By contrast, the ED decomposition uses the entire DCA-based similarity to ensure a residue assignment that is both exhaustive and exclusive. The latter feature, in particular, is instrumental to the specific goal pursued here of comparing EDs with DDs.

DCA and statistical coupling analysis share nevertheless important conceptual similarities (89, 90), and, therefore, similarities between EDs and sectors can be expected in specific contexts. We therefore compared the two types of subdivisions for several case studies. We first considered the two datasets of ref. 49, which consist of the PDZ domain and the S1A serine protease families. The former dataset has 240 sequences and features one sector. The quality score profile of the ED analysis in Fig. 7أ has an overall decreasing trend, which is typical of datasets of this size, indicating meaningful division for Q = 2,3 . The first subdivision features a domain that totally includes the aforementioned sector (red spheres). In the finer ED subdivisions, the protein sector is resolved into smaller and spatially coherent EDs (red and gray domains in the sequence diagram), allowing a further comparison with DDs for Q = 3 : the highlighted residues (and corresponding EDs) overlap with two distinct dynamical partitions of the protein. The second dataset, with a larger number of sequences (1,388), yields three sectors. The EDs quality score profile in Fig. 7ب indicates that significant subdivisions are found for Q = 2 , 3,8 domains. Two of the three sectors (red and orange in the diagram) have a good correspondence with the EDs. They are compact and both contained in the red domain for Q = 2 , 3 , and then perfectly separated for Q = 8 . The other sector (in gray in Fig. 7ب) instead comprises scattered residues. This is consistent with previous studies that showed that this sector is more related to thermal stability than structural properties (49). Interestingly, when S1A sectors and EDs differ from DDs (again for Q = 3 ), they are still consistent with each other. In fact, one sees in Fig. 7 that the red ED includes the orange sector but both groups differ from the blue DD. Overall, the comparative analysis of these two families, whose MSAs contain homogeneous sets of sequences, shows that EDs and sectors have significant similarities.

Comparison of ED decomposition and protein sector analysis (49) for (أ) the PDZ domain (PDB ID 1BE9) and (ب) the S1A serine proteases family (PDB ID 3TGI), also with the corresponding division in DDs. The sectors are shown as spheres in the 3D representations, and EDs and DDs are shown as different colors also in the sequence diagram.

Remarkable differences, however, are observed in case of larger and more heterogeneous sets of sequences. في الملحق SI، تين. S14–S16, we illustrate three examples discussed previously, namely SbmC gyrase inhibitory protein, adenylate kinase, and ABC transporter, whose MSAs have been built by including the largest number of sequences (42). While, for SbmC ( N s e q e f f = 3,714), some similarity is still noticeable between two sectors (cyan and orange in الملحق SI, Fig. S14) and the subdivisions in two DDs and EDs, for the other datasets (adenylate kinase and the ABC transporter), it is not possible to relate sectors to EDs or DDs: Protein sector analysis on these large datasets (more than 14,000 effective sequences) returns groups of residues distant in both primary and tertiary structure (see الملحق SI، تين. S15 and S16). The fact that the differences between EDs and protein sectors are more pronounced for large datasets suggests that, when presented with highly heterogeneous sequence sets, these two algorithms highlight different aspects of residue–residue correlations. For instance, protein sectors analysis has been shown to effectively identify the groups of amino acids that experience the largest variations on passing from one phylogenetic group to another (91). On the other hand, DCA is seemingly less sensitive to the phylogenetic structure of the MSA analyzed (42). For this reason, we believe that the interpretation of EDs in terms of structural domains and DDs ought to be applicable in more general contexts, and particularly to large datasets.


How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

You can search for clones using various criteria

PLEASE LOG IN BEFORE SEARCHING FOR CLONES!

Search Method وصف
Human & Mouse Gene Our recommended method of searching the PlasmID database. Simply enter your gene of interest and query our database against the latest reference sequence!
Text Search Search by gene name, gene symbol, vector name, vector feature, author name, publication, or species.
Blast Search Search our database by a similarity alignment of your nucleotide or amino acid sequence.
Search by Clone Identifier Search by PlasmID, CloneID, FLH#, or other IDs.
Search by Vector Search based on the properties of the vector such as, assay type, cloning method or expression characteristics.
Empty Vectors View our full list of empty vectors. To narrow down the list view the search and order tool bar.
Available Collections View the full list of all of PlasmID's available collections. The collection overview includes common names for organisms in our collection.

الأحكام والشروط
2004-2018 Harvard Medical School
PlasmID was created and is maintained by the DF/HCC DNA Resource Core at Harvard Medical School


How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

Protein-RNA interactions play essential roles in a number of regulatory mechanisms of gene expression such as RNA splicing, transport, translation and post transcriptional control. As the number of available protein-RNA complex three-dimensional (3D) structures has increased, it is now possible to statistically examine protein-RNA interactions based on 3D structures.

We carry out computational analyses of 86 representative protein-RNA complexes retrieved from Protein Data Bank. Interface residue propensity, which gives a measure for the relative importance of different amino acid residues in the RNA interface, is calculated for each amino acid residue type (residue singlet interface propensity).

In addition to the residue singlet propensity, we introduce a new residue-based propensity, which gives a measure of residue pairing preferences in RNA interface of a protein (residue doublet interface propensity). The residue doublet interface propensity is found to have a significant amount of information as compared to the sum of singlet propensity alone of the residues in RNA interface.

Prediction of RNA interface with two types of propensities plus a position-specific multiple sequence profile reaches specificity of about 80%.


How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

This tutorial includes running Blast sequence search and Modeller comparative modeling calculations from Chimera. Internet connectivity is required to fetch data and to access Blast, Modeller, and other web services. Although no software installation (other than Chimera itself) is needed to follow the tutorial, Modeller use requires a license key. Academic users can obtain a license key free of charge by registering at the Modeller website. See also: ways to generate comparative modeling inputs, mda

&larr Background and Caveats

In comparative (homology) modeling, theoretical models of a protein are built using at least one known related structure and a sequence alignment of the known and unknown structures. The protein to be modeled is the استهداف, and a related known structure used for modeling is a نموذج.

The target in this tutorial is the human &delta-opioid receptor, a G-protein-coupled receptor (GPCR). GPCRs are transmembrane proteins and have been relatively resistant to structure determination. Although recent advances have allowed solving the structures of several members of this large and biomedically important class of proteins, at the time of creating this tutorial (May 2012), no structure was available for the &delta-opioid receptor.

  • As database contents and web services are updated, the results of calculations are likely to differ from what is described here. However, this tutorial is meant to illustrate the general process rather than any specific result.
  • This tutorial is not meant to indicate the optimal parameter settings for comparative modeling, as these will vary depending on the system of interest and the information available at the time.
  • This tutorial describes only one of several equally valid approaches. For example, the sequence of the target could be read from a FASTA file instead of fetched from the UniProt database.
  • Modeller quality scores were developed for globular (soluble) proteins and may be less effective indicators of model quality for transmembrane proteins such as GPCRs.

&larr Blast Search for Templates

Start Chimera. A splash screen will appear, to be replaced in a few seconds by the main Chimera graphics window or Rapid Access interface (it does not matter which, the following instructions will work with either).

يختار File. Fetch by ID from the menu and use the resulting dialog to fetch the sequence of the target, the human &delta-opioid receptor: UniProt هوية شخصية oprd_human. If you want to verify the ID before fetching, click the Web Page button on the fetch dialog to see the corresponding page at UniProt. (One way to determine the ID in the first place is by searching at the UniProt site.)

The sequence is displayed in Multalign Viewer, and its UniProt feature annotations listed in the Region Browser. ال س column checkboxes in the Region Browser can be used to show feature annotations as colored boxes in the sequence window. Close the Region Browser it can be accessed any time from the sequence window Info قائمة.

The next step is to find a known protein structure suitable for use as a modeling template. We will use Chimera's Blast Protein tool to search the Protein Data Bank (PDB a database of known structures) for sequences similar to the target. From the sequence window menu, choose Info. Blast Protein، انقر OK ليستخدم oprd_human as the query, and OK again to perform the search using default settings, including pdb as the database to search. Searching the pdb sequences should take only a few seconds. Searching the لا database, which also contains a huge number of sequences without known structures, would take much longer.

In the Blast results dialog, the hits are listed from best to worst. Click the Columns button to reveal several checkboxes for controlling which columns of information are shown. Hide (uncheck) وصف, then show Resolution و Chain names. As shown in the figure, the two best hits are opioid receptors, followed by several other types of GPCRs. One technique for GPCR structure determination is to express the receptor as a fusion with some other protein that favors crystallization. The two best hits, PDB entries 4DKL and 4DJH, contain structures of opioid receptors fused with lysozyme.

It is possible to use multiple templates, but we will use just 4DKL_A (PDB entry 4DKL, chain A). ال Chain names information says to &ldquoSEE REMARK 999,&rdquo which we will do after opening the structure. In the Blast results dialog, click to highlight the corresponding row, then at the bottom of the dialog:

  1. انقر Show in MAV to display the query-hit sequence alignment from Blast in another Multalign Viewer (MAV) window
  2. انقر Load Structure to fetch 4DKL from the PDB and open it in Chimera
  3. انقر Quit to dismiss the Blast results dialog
  • يختار Favorites. Model Panel from the Chimera menu
  • في ال Model Panel، انقر attributes. to show the attributes of model 4DKL
  • at the bottom of the attributes dialog, click PDB Headers.
  • in the resulting dialog, scroll down to see the REMARK 999 lines: From this, we note:
    • the &mu-opioid receptor portion has UniProt ID p42866 (equivalent to oprm_mouse)
    • the lysozyme residues are numbered 1002-1161

    Show the Chimera Command Line (for example, with Favorites. Command Line), hide atoms, rainbow-color the ribbon, and make the lysozyme portion dark:

    عرض
    Command: rainbow
    Command: alias lyso :1002-1161
    Command: color dim gray lyso

    GPCRs have an extracellular N-terminus, seven transmembrane helices, and an intracellular C-terminus. Visually tracing the structure from N-terminus (blue) to C-terminus (red) reveals that lysozyme is inserted between the fifth and sixth transmembrane helices, in the third intracellular loop.

    &larr Verifying the Alignment

    Comparative modeling requires a template structure and a target-template sequence alignment. The sequence alignment is important it controls which residues in the template are used to model which residues in the target, and any inaccuracies in the alignment will result in the application of incorrect constraints during 3D modeling. Regardless of how the sequence alignment was obtained, it should be examined and adjusted as needed before initiating the more computationally intensive 3D modeling calculations.

    An alignment was generated above as a by-product of the Blast similarity search. However, Blast is meant to identify local similarities quickly rather than to give accurate full-length alignments. View the Blast alignment to see if it looks reasonable.

    In general, if a Chimera window or dialog is obscured by other windows, it can be accessed using its instance near the bottom of the Tools menu, or from the Active Dialogs section of the Rapid Access interface (itself shown by clicking the lightning bolt icon near the bottom of the main Chimera window).

    Use the sequence window الرؤوس menu to hide the Consensus و الحفاظ على lines, then scroll or resize the window to show the whole alignment. A large part of the query (target) sequence is not aligned. To understand what happened, try coloring the structure sequence to match the ribbon display: from the sequence window menu, choose Preferences. Appearance and in the resulting dialog, change the multiple alignments Color scheme إلى شريط. As shown in the figure, the coloring reveals that the alignment includes the first five transmembrane helices but cuts off in the lysozyme insertion. The rest of the structure sequence is omitted, leaving the rest of the query unaligned.

    Thus the alignment from Blast is not adequate for modeling purposes, and the target-template sequence alignment must be generated in some other way. انقر Quit to close the sequence alignment from Blast.

    To generate the target-template sequence alignment, we will return to the original oprd_human (target) sequence and use the Needleman-Wunsch global alignment algorithm to add the sequence of the &mu-opioid receptor (template). If the sequence window was closed, not to worry, the target sequence can be fetched again as described above or using a command:

    In similar situations, it would usually be fine to add the template sequence From Structure. However, in this special case of a chimeric template protein, the structure sequence includes residues from another protein (lysozyme) that should not be in the alignment. Even deleting the residues from the structure, as will be done below, does not remove them from the structure sequence.

    Instead, use the From UniProt tab and add ID p42866 (noted above for the &mu-opioid receptor part of the structure) using default alignment parameters. ال Region Browser will appear and can be closed.

    Delete the lysozyme part of the template structure since only the &mu-opioid receptor part is useful for modeling the &delta-opioid receptor:

    In the sequence window, the association is indicated with a tan box around the sequence name (tan is the default color of the structure). Red outline boxes enclose residues that are in the sequence but not in the associated structure. There are quite a few missing residues: stretches at both ends and a few in the third intracellular loop, which had been partly replaced by lysozyme. However, the residues that are present in the template structure, including all seven transmembrane helices, are well-aligned with the target.

    • highlighting residues in the sequence with the mouse selects them in the structure residues in the structure highlights them in the sequence (green boxes)
    • structure helix and strand assignments can be shown on the sequence with بنية. Secondary Structure. show actual

    &larr Running Modeller

    From the sequence window menu, choose بنية. Modeller (homology) to open the Chimera interface to comparative modeling with Modeller. The target should be set to oprd_human. انقر p42866 in the dialog to choose it as the template.

    Click the Advanced Options button to reveal additional settings. Run Modeller via web service indicates using a web service hosted by the UCSF RBVI. No local installation is required to run the web service, but it is necessary to enter a Modeller license key, available free of charge to academic users upon registration at the Modeller website. After entering the license key, click OK to launch the calculation with default settings. Five comparative models will be generated.

    The Modeller run may take several minutes and is handled as a background task. Clicking the information icon near the bottom of the Chimera window will bring up the Task Panel, in which the job can be canceled if desired.

    • GA341 - model score derived from statistical potentials a value > 0.7 generally indicates a reliable model, >95% probability of having the correct fold
    • zDOPE - normalized Discrete Optimized Protein Energy (DOPE), an atomic distance-dependent statistical score negative values indicate better models

    Although there is also a Chimera interface to Modeller for untemplated building and refinement, in this tutorial we will simply remove the termini and rescore the models.

    Click into the sequence window, then move the cursor over the residues to see the corresponding structure residue numbers near the bottom of the window. In the comparative models (#1.1-5), Leu-46 is aligned with the first residue in the template structure and Arg-334 is aligned with the last residue in the template structure. Delete the termini in the comparative models that extend beyond the template:

    To rescore the models, choose Fetch Scores. zDOPE and Estimated RMSD/Overlap من Model List قائمة. Rescoring uses a web service provided by the Sali lab at UCSF. After a minute or few, more favorable zDOPE values are obtained, along with the additional scores:

      - TSVMod-predicted C&alpha root-mean-square deviation (RMSD) of the model from the native structure - TSVMod-predicted native overlap (3.5 Å), fraction of C&alpha atoms in the model within 3.5 Å of the corresponding atoms in the native structure after rigid-body superposition

    modeldisp #0
    Command: disp
    Command:

    شريط
    Command: rangecol kdHydrophobicity min dodger blue mid white max orange red
    Command: preset apply pub 1
    Command: repr sphere


    Protein synthesis - biology

    Use your codon chart to determine the amino acid sequence. Remember to read through the strand and ONLY start on AUG and STOP when it tells you to stop. Follow example below:

    1. DNA  CCT CTT TAC ACA CGG AGG GTA CGC TAT TCT ATG ATT ACA CGG TTG CGA TCC ATA ATC

    mRNA  GCA, GAA, AUG ,UGU, GCC, UCC, CAU, GCG, AUA, AGA, UAC, UAA,UGU, BCC AAC GCU AGG UAU UAG protein  start - sys - ala - seri - hist - ala - il - arg - tyro - stop 2. DNA  AGA ACA TAA TAC CTC TTA ACA CTC TAA AGA CCA GCA CTC CGA TGA ACT GGA GCA mRNA  UCU, UGU, AUU, AUC, GAG, AAU, UGU, GAG, AUU, UCU, GGU, CGU, GAG, GCU, ACU, UGA, CCU, CGU protein  start - glu acid - spa - cos - glu acid - iso - seri - glyc - arg - glu acid - alan - thre - stop 3. DNA  TAC CTT GGG GAA TAT ACA CGC TGG CTT CGA TGA ATC CGT ACG GTA CTC GCC ATC mRNA  AUG, GAA, CCC, CUU, AUA, UGU, GCG, ACC, GAA, GCU, ACU, UAG, GCA, UGC, CAU, GAG, CGG, UAG protein  start - glu acid - pro - levc - iso - cys - alan - threa - glu acid - alan - threo - stop 4. DNA  TAA ACT CGG TAC CTA GCT TAG ATC TAA TTA CCC ATC mRNA  AUU, UGA, GCC, AUG, GAU, CGA, AUC, UAG, AUU, AAU, GGG, UAG protein  start - asp acid - arg - iso - stop 5. DNA  CTA TTA CGA TAC TAG AGC GAA TAG AAA CTT ATC ATC mRNA  GAU, AAU, GCU, AUG, AUC, UCG, CUU, AUC, UUU, GAA, UAG, UAG protein  start - iso - seri - levc - iso - phen - glu acid - stop 6. DNA  TAC CTT AGT TAT CCA TTG ACT CGA ATT GTG CGC TTG CTG ATC mRNA  AUG, GAA, UCA, AUA, GGU, AAC, UGA, GCU, UAA, CAC, GCG, AAC, GAC, UAG protein  start - glu acid - seri - iso - gyo - aspa - stop 7. DNA  ACC CGA TAC CTC TCT TAT AGC ATT ACA AAC CTC CGA GCG mRNA  UGG, GCU, AUG, GAG, AGA, AUA, UCG, UAA, UGU, UUG GAG, GCU, COC protein  start - glu acid - arg - iso - seri - stop 8. DNA  TAC AGA CGG CAA CTC TGG GTG CTT TGT TCT CTT CTC AGT ATC mRNA  AUG, UCU, GCC, GUU, GAG, ACC, CAC, GAA, ACA, AGA, GAA, GAG, UCA, UAG protein  start - seri - alan - yal - glu acid - threa - hist - glu acid - threa - arg - glu acid - glu acid - seri - stop

    Example: DNA  AGA CGG TAC CTC CGG TGG GTG CTT GTC TGT ATC CTT CTC AGT ATC mRNA  UCU GCC AUG GAG GCC ACC CAC GAA CAG ACA UAG GAA GAG UCA UAG protein  start - glu – ala –thre – hist – asp –glu – threo - stop acid acid


    Amino Acids with Neutral R-groups

    Amino acids are organic compounds which contain both an amino group and a carboxyl group. They are distinguished by the attached functional group R.

    Of the twenty amino acids that make up proteins, seven of them have neutral R-groups :

    * Amino acids which are essential amino acids which cannot be made by the human body and, therefore, must be obtained in the diet.

    Amino acids may be characterized in various ways. Important to the structure of proteins is whether they are hydrophobic or hydrophilic. These amino acids are for the most part hydrophilic. For details about the ways to classify amino acids, see the IMGT classes for amino acids. Index


    وصف الدورة التدريبية

    This course examines the chemical and physical properties of the cell and its building blocks, with special emphasis on the structures of proteins and principles of catalysis, as well as the chemistry of organic / inorganic cofactors required for chemical transformations within the cell. Topics encompass the basic principles of metabolism and regulation in pathways, including glycolysis, gluconeogenesis, fatty acid synthesis / degradation, pentose phosphate pathway, Krebs cycle and oxidative phosphorylation.

    تنسيق الدورة

    This OCW Scholar course, designed for independent study, is closely modeled on the course taught on the MIT campus. The on-campus course has two types of class sessions: Lectures and recitations. The lectures meet three times each week and recitations meet once a week. In recitations, an instructor or Teaching Assistant elaborates on concepts presented in lecture, working through new examples with student participation, and answers questions.

    MIT students who take the corresponding residential class typically report an average of 10&ndash15 hours spent each week, including lectures, recitations, readings, homework, and exams. All students are encouraged to supplement the textbooks and readings with their own research.
    The Scholar course has three major learning units, called Modules. Each module has been divided into a sequence of lecture sessions that include:

    • Textbook Readings
    • Lecture Notes or Storyboards
    • A video by Professor JoAnne Stubbe or Professor John Essigmann
    • Problem Sets and solutions

    To help guide your learning, each of these problem sets are accompanied by Problem Solving Videos where Dr. Bogdan Fedeles solves one of the problems from the set.


    شاهد الفيديو: مثال على ايجاد الشحنه النهائيه لاحماض امينيه مترابطه (يوليو 2022).


تعليقات:

  1. Horton

    وهناك ناتج آخر؟

  2. Goshura

    أعرف كيف أفعل ...

  3. Dwayne

    انا أنضم. يحدث ذلك. يمكننا التواصل حول هذا الموضوع.

  4. Watts

    بل إنها أكثر بهجة :)

  5. Halim

    برافو ، فكرة ممتازة وهي على النحو الواجب



اكتب رسالة