Informatie

Lijst van eiwitten op aantal aminozuren / ketenlengte


Is er een eiwitdatabase online waar ik een lijst met eiwitten kan krijgen, gerangschikt op de lengte van hun ketens / aantal aminozuren, beginnend bij de kortste, en om hun aminozuursequenties te zien?

Ik wil graag beginnen met de korte en eenvoudige eiwitstructuren om te zien hoe hun specifieke sequenties van aminozuren zich vertalen in hun vouwvorm, en wat die korte ketens kunnen doen in organismen. (Ik heb gehoord over de LIL's, maar ze zijn kunstmatig gegenereerd en bestaan ​​uit slechts twee aminozuren, lysine en isoleucine, dus er is niet veel variatie om daarin te studeren:q)

Maar ik ben vrij nieuw in deze databases, ze bieden veel details, maar meestal niet degene die ik zoek, en je moet eerst weten waar je naar moet zoeken om zinvolle informatie te krijgen: q


U vindt de gegevens die u nodig heeft in de Eiwitdatabank.

Sinds 1971 heeft het Protein Data Bank-archief (PDB) gediend als de enige opslagplaats van informatie over de 3D-structuren van eiwitten, nucleïnezuren en complexe samenstellingen.

De organisatie Worldwide PDB (wwPDB) beheert het PDB-archief en zorgt ervoor dat de PDB vrij en openbaar beschikbaar is voor de wereldwijde gemeenschap.

Elk van de lidorganisaties van het VOB levert dezelfde gegevens met een andere interface:

  • PDBe,
  • PDBj,
  • RCSB.

Over het algemeen doorzoekt u de database via een van de webinterfaces, of u downloadt alle gegevens en zoekt deze lokaal op. In dit geval heeft de RCSB-website de optie waar je naar vroeg (sorteren op residugetal):

U kunt ook het volgende downloaden: ftp://ftp.wwpdb.org/pub/pdb/derived_data/pdb_seqres.txt en het ontleden en sorteren zoals u wilt. Dit bestand heeft reeksen van alle ketens in de PDB-items.

Maar aangezien het uw doel is om de relatie tussen de sequentie en de gevouwen structuur te vinden, moet u waarschijnlijk beginnen met lezen over het eiwitvouwprobleem en over methoden die worden gebruikt bij het voorspellen van de eiwitstructuur.


In de UniProt Knowledgebase kunt u uw eiwitten sorteren op eiwitlengte, b.v. in deze zoekopdracht voor alle menselijke eiwitten met een kruisverwijzing naar VOB:

https://www.uniprot.org/uniprot/?query=database%3A(type%3Apdb)%20AND%20organism%3A%22Homo%20sapiens%20(Human)%20%5B9606%5D%22&columns=id%2Centry %20name%2Creviewed%2Cprotein%20names%2Cgenes%2Clength&sort=length

Standaard sorteren is op queryscore, maar als u op de zwarte driehoekjes in de tabelkoppen klikt, b.v. voor reekslengte kunt u ze sorteren op andere criteria.


Hoeveel aminozuren zijn er - 20, 22 of 200?

Een tijdje werd gedacht dat er slechts 20 aminozuren waren, en veel websites weerspiegelen dit vandaag de dag nog steeds, maar in feite zijn er een paar nieuwe aminozuren ontdekt die in totaal 22 aminozuren maken.

Maar hoeveel aminozuren zijn er eigenlijk? De echte vraag is hoeveel aminozuren er meer zijn dan de 22 die we tot nu toe kennen, en hoe zit het met andere soorten aminozuren?

De realiteit is dat aminozuren, die de basisbouwstenen van het lichaam zijn, in overvloed aanwezig zijn in het lichaam. Het zijn energiebronnen zoals koolhydraten en vetten, behalve dat aminozuren stikstof (N) bevatten, hierdoor spelen ze een rol bij de vorming van spieren, weefsels, organen, huid en zelfs haar. Er zijn 20 aminozuren in onze standaard genetische code, en de extra 2 aminozuren bevinden zich buiten dit domein. Deze bestaan ​​uit de aminozuren selenocysteïne en pyrrolysine. Deze aminozuren werden respectievelijk slechts ongeveer drie decennia en twee decennia geleden ontdekt. Negen essentiële aminozuren fungeren als de voorlopers van neurotransmitters in de hersenen en enzymen die helpen bij lichaamsfuncties zoals de spijsvertering. Deze aminozuren zijn essentieel voor de gezondheid en reguleren de stofwisselingsprocessen van het lichaam. Bovendien transporteren ze zuurstof en voedingsstoffen in het lichaam.


Circulair dichroïsme van hypofysehormonen

3 disulfidebindingen

De meeste bolvormige eiwitten bevatten interne covalente verknopingen in de vorm van disulfidebindingen (cystineresiduen). Er is relatief vrije rotatie rond de disulfidebinding in eenvoudige verbindingen, zoals dimethyldisulfide. Hogere gesubstitueerde versies, waaronder het vrije aminozuur cystine, ervaren echter een aanzienlijke sterische belemmering voor rotatie, tot wel 3-10 kcal/mol (Winnewisser et al., 1968 ). Vanwege deze hoge barrière voor interne rotatie, bestaan ​​de meeste disulfiden, inclusief die gevonden in polypeptiden en eiwitten, in slechts een van de twee mogelijke rotatie-isomere vormen. Deze twee geometrieën worden getoond in Fig. 6 . De twee bindingen die R . verbindenx en R2 de zwavelatomen, samen met de disulfidebinding zelf, definiëren twee vlakken waarvan de relatieve oriëntatie gemakkelijk kan worden beschreven door de tweevlakshoek (ϕ) ertussen. In de meeste disulfiden is deze hoek bijna ±90°. In het geval van eiwitten, R1 en R2 zullen niet equivalent zijn en de twee rotameervormen zullen intrinsiek asymmetrisch zijn. Deze asymmetrie wordt behouden door de niet-roterende aard van de S-S-binding. Dienovereenkomstig zijn de elektronische overgangen van de disulfidebindingen, die zwakke absorptiebanden tussen 250 en 300 nm produceren, ook in staat tot optische activiteit.

Afb. 6 . De twee mogelijke roterende conformeren van de disulfidebinding. Ze zijn voorlopig de M (min) en P (plus) vormen genoemd volgens de heliciteitsregel van Cahn et al., (1966) .

Uit studies die zijn uitgevoerd op kleine disulfide-bevattende verbindingen (Carmac en Neubert, 1967 Dodson en Nelson, 1968 Coleman en Blout, 1968 Ito en Takagi, 1970 Casey en Martin, 1972 Ludescher en Schwyzer, 1971 Nagarajan en Woody, 1973 ) nu bekend dat het disulfide zeer brede, zwakke CD-banden produceert, verstoken van trillingsstructuur. De maxima van deze banden verschijnen ergens tussen 250 en 300 nm, afhankelijk van de waarde van de tweevlakshoek. Het is ook bekend dat in veel gevallen het teken van de disulfide-CD-band kan worden gebruikt om de chiraliteit of rotameervorm van de betreffende binding te bepalen.

Op dit moment is er weinig bekend over de bijdragen van disulfidebindingen aan de totale optische activiteit van de grotere bolvormige eiwitten. Het relatief lage gehalte van deze chromoforen en hun kenmerkende zwakke CD-banden, verstoken van een fijne vibratiestructuur, maken hun herkenning en directe meting in dergelijke materialen erg moeilijk. In veel gevallen is aangenomen dat hun bijdrage verwaarloosbaar is, hoewel in andere, waar het disulfidegehalte ongewoon hoog is en/of het aromatische chromofoorgehalte laag is, bekend is dat dit niet het geval is ( Horwitz et al., 1970 Breslow, 1970 Bewley et al., 1972a , 1974 Puett, 1972 Menendez-Botet en Breslow, 1975 Holladay en Puett, 1975).

Na deze korte beschrijving van CV te hebben voltooid, is dit misschien een goed punt om de volgende, vrij legitieme vraag te stellen: Waarom deze CV-studies voortzetten? Een röntgenkristallografische studie zou een enorm gedetailleerder beeld geven van de structuren van de hormonen. Zoals gezegd is het punt volkomen terecht. Er zijn echter verschillende andere punten waarmee rekening moet worden gehouden. Ten eerste, met de opmerkelijke uitzonderingen van insuline (Bundell et al., 1971a , b ) en glucagon ( Sasaki et al., 1975) hebben zeer weinig polypeptide- of eiwithormonen en geen van de hypofysehormonen kristallen van röntgenkwaliteit geleverd. Dit is waarschijnlijk een technische moeilijkheid, en dergelijke kristallen zullen mogelijk in de nabije toekomst beschikbaar zijn. Er is echter nog een tweede, belangrijker punt, dat misschien niet alleen een technisch probleem is. Hoewel een kristallografisch beeld van deze hormonen ongetwijfeld een enorme hoeveelheid belangrijke informatie zou opleveren, kan het erg moeilijk of onmogelijk blijken om deze in wezen "statische" informatie met vertrouwen te extrapoleren om de meer dynamisch eigenschappen, zoals de interacties tussen hormonen en antilichamen, of hormonen en receptoren, die we het liefst willen begrijpen en uiteindelijk beheersen. Onderzoek naar de dynamische eigenschappen van deze interacties zal vrijwel zeker studies onder oplossingsomstandigheden omvatten. Het is in dit soort studies waar technieken zoals CD hun volledige potentieel zullen bereiken. Het ware begrip van de werking van hormonen zal natuurlijk voortkomen uit een condensatie van informatie uit alle soorten onderzoeken, waaronder kristallografische, conformaties in oplossing en de verschillende biologische onderzoeken. Röntgen- en CD-onderzoeken zijn dus een aanvulling op elkaar in plaats van competitief of overbodig bij het helpen begrijpen van biologische systemen.


De aminozuursamenstelling van eiwitten

Gepubliceerde gegevens over de aminozuuranalyses van verschillende eiwitten zijn opnieuw berekend om sets van waarden te geven die een enkele of gemiddelde bepaling op 80 afzonderlijke eiwitten vertegenwoordigen, als residuen van aminozuur/100 residuen in elk eiwit. Deze waarden, uitgezet als histogrammen, suggereerden dat het voorkomen van een individueel aminozuur in eiwitten in het algemeen kan worden gespecificeerd door een gemiddelde waarde en de standaarddeviatie ervan. Dit werd getest door de histogrammen te vergelijken met de histogrammen die verwacht worden op basis van het berekende gemiddelde, uitgaande van een Gauss-verdeling. De overeenkomst was over het algemeen bevredigend wanneer rekening werd gehouden met niet-voorvallen. In het geval van tryptofaan was de overeenkomst niet goed omdat er abnormaal veel incidenten waren. Men was van mening dat dit waarschijnlijk de bekende moeilijkheden weerspiegelde bij het analyseren op dit aminozuur.

Het voorkomen van specifieke aminozuren in individuele eiwitten volgde geen waarneembaar patroon, en er kon ook geen verband worden gelegd tussen aminozuursamenstelling en functie. Het was echter mogelijk om de 80 eiwitten te rangschikken op basis van hun afwijking van een "gemiddeld eiwit" afgeleid van de gemiddelde waarden voor elk aminozuur. Die eiwitten in het midden van de ranglijst waren gemiddeld in de meer gebruikelijke zin dat ze niet in de buurt van het "gemiddelde eiwit" noch ongewoon ver van het waren. Deze resultaten worden geïnterpreteerd als aantonend dat alle eiwitten gebaseerd zijn op een gemeenschappelijk patroon van aminozuursamenstelling. Op basis van de huidige gegevens kan dit redelijk goed worden weergegeven door de volgende waarden:

Asp 25, Glu 24, Leu 20, Ala 19, Gly 17, Ser 17, Val 16, Lys 15, Pro 13, Thr 13, Ben 11, Arg 10, Phe 10, Tyr 8, His 5, Met 4, CyS 3 , Probeer 3.

Dit zijn de aantallen residuen die een "gemiddeld eiwit" vormen van 233 residuen en met een molecuulgewicht van 25.700.

De invloed van deze resultaten op de eiwitfunctie en -evolutie wordt besproken. De analysemethode geeft een manier om de aminozuursamenstellingen van verschillende eiwitten te vergelijken op een manier die openstaat voor statistische analyse. De verkregen resultaten zijn van theoretisch belang voor eiwitchemici en van praktisch belang in onderzoeken waarbij de aminozuursamenstelling van een eiwit van belang kan zijn.


Enkele stappen om de aminozuursequentie te vinden

STAP 1 – Weet welke DNA-streng wordt gegeven. Er zijn twee strengen: coderende streng of niet-coderende streng.

Men kan ofwel de coderende streng van 3' naar 5' lezen of de template-streng van 5' naar 3' lezen bij het maken van de overeenkomstige m-RNA-streng.

STAP 2 – Schrijf de corresponderende m-RNA-streng.

Coderingsstreng gebruiken: (A= U, T= A, G=C, C=G) Lees van links naar rechts

Met behulp van sjabloonstreng: (T=U)Lees van links naar rechts

We kunnen zien dat we dezelfde sequentie bereiken, ongeacht de gebruikte streng.

STAP 3 – Zet m-RNA om als een reeks codons. Begin ALTIJD vanaf het codon AUG en tel NOOIT hetzelfde nucleotide tweemaal!

STAP 4 – Gebruik de onderstaande tabel om de relevante aminozuursequentie te vinden.

Onthoud ook,
A. Startcodon AUG staat voor Methionine.
B. Als u een stopcodon UAA, UGA, UAG tegenkomt, moet u stoppen met sequensen.


Bestudeer 21 termen | Biochem Ch3 Final Flashcards | Quizlet

Het getal 110 is gebaseerd op het feit dat het gemiddelde molecuulgewicht van een eiwit 110.000 is met een gemiddelde van 1000 aminozuren. Het getal 110 weerspiegelt het hogere aandeel kleine aminozuren in eiwitten, evenals het verlies van water wanneer de peptidebinding zich vormt. Ik had nooit gedacht dat ik voor een SAIfood-blog zou schrijven over de ‘bouwstenen’ van het menselijk lichaam, aminozuren (AA). Omdat SAIFood normaal gesproken de onderwerpen van duurzame landbouwinnovaties en voedsel bespreekt, over wat nieuw of dringend is, wie wist dat we zouden schrijven over de fundamenten van het leven en eiwitten. Maar waarom zouden we het niet hebben over aminozuren, de 'bouwstenen' van.

Aantal aminozuren in groen fluorescerend eiwit (GFP)

Aantal aminozuren in groen fluorescerend eiwit (GFP) Waarde: 238 aminozuurresiduen Organisme: Aequorea victoria: Referentie: Nishiuchi Y et al., Chemische synthese van het voorlopermolecuul van het Aequorea groen fluorescerende eiwit, daaropvolgende vouwing en ontwikkeling van fluorescentie . Proc Natl Acad Sci U S A. 1998 10 november 95. We hebben eiwitten en aminozuren nodig in een gezond dieet, omdat dit de moleculen zijn die de structurele componenten van ons lichaam vormen. Eiwitten dienen het lichaam ook als chemische boodschappers.

19.1: Polypeptiden en eiwitten - Biologie LibreTexts

Aminozuren zijn de bouwstenen voor eiwitten. Alle aminozuren bevatten een amino- of NH2-groep en een carboxyl(zuur)- of COOH-groep. Er zijn 20 verschillende aminozuren die gewoonlijk in eiwitten worden aangetroffen en vaak 300 of meer aminozuren per eiwitmolecuul. Eiwit is nodig voor vrijwel elk biologisch proces in ons lichaam - we kunnen absoluut niet zonder. Omdat aminozuren eiwitten vormen, kan een andere bijnaam voor hen 'de bouwstenen van het leven' zijn. De 20 gangbare aminozuren kunnen vervolgens worden onderverdeeld in andere categorieën op basis van verschillende criteria, zoals:

BCTB Hoofdstuk 3 Flashcards | Quizlet

110.000 met een gemiddelde van 1000 aminozuren. B) Het getal 110 weerspiegelt het hogere aandeel kleine aminozuren in eiwitten, evenals het verlies van water wanneer de peptidebinding zich vormt. C) Het getal 110 geeft het aantal aminozuren weer dat in het typische kleine eiwit wordt gevonden, en alleen kleine eiwitten hebben hun molecuulgewicht op deze manier geschat. Aminozuren zijn organische moleculen die, wanneer ze aan andere aminozuren worden gekoppeld, een eiwit vormen. Aminozuren zijn essentieel voor het leven omdat de eiwitten die ze vormen bij vrijwel alle celfuncties betrokken zijn. Sommige eiwitten functioneren als enzymen, andere als antilichamen, terwijl andere structurele ondersteuning bieden. Hoewel er honderden aminozuren in de natuur worden gevonden, zijn eiwitten opgebouwd uit. Aminozuren. Er zijn zo'n 20 aminozuren in de eiwitten die we consumeren. Deze aminozuren binden aan elkaar om een ​​groter eiwitmolecuul te vormen. Aminozuur zijnde organische verbindingsmoleculen kunnen verschillende verbindingen met elkaar vormen vanwege de veelzijdige aard van koolstof. Dit maakt de grote diversiteit aan eiwitten mogelijk die in de natuur te vinden zijn. Dit zijn een essentiële voedingsstof in onze voeding.

Wat is het minimum aantal aminozuren in eiwit - Antwoorden

Omdat aminozuren in veel verschillende combinaties kunnen worden gerangschikt, is het voor je lichaam mogelijk om duizenden verschillende soorten eiwitten te maken van precies dezelfde 20 aminozuren. De eenvoudigste. De gemiddelde massa van een aminozuur in een eiwit is 110 g/mol. Het delen van de massa van titine (3.816 kDa) door het aantal aminozuren (34.350) geeft niet het exacte cijfer van 110. Aandeel van aan oplosmiddel blootgestelde aminozuren in een eiwit en snelheid van eiwitevolutie Yeong-Shin Lin, Yeong-Shin Lin. het aantal translatiegebeurtenissen dat een gen ervaart, bepaalt zijn evolutionaire snelheid. Een verklaring waarom gen- of eiwitexpressieniveau de evolutionaire snelheid bepaalt, werd geleverd door Drummond et al..

De aminozuren in een compleet eiwit | Gezond eten.

De aminozuren in een compleet eiwit. Eiwit is een essentiële macronutriënt, samen met koolhydraten en vet. Eiwit wordt meestal niet door je lichaam als energiebron gebruikt, het wordt gemetaboliseerd tot kleinere eenheden die worden gebruikt als 'bouwstenen'. Compleet eiwit bevat alle 22 aminozuren, de opbouw. Eiwit Functie Aantal aminozuren Insulinehormoon voor suikermetabolisme 51 Cytochroom c-enzym voor celademhaling 104 Groeihormoon gebruikt bij anti-verouderingsbehandeling 191 Hemoglobine zuurstoftransport in bloed 574 Hexokinase-enzym voor glycolyse 730 Gamma Globuline deel van immuunsysteem in bloed 1320 Myosine-spierwerking 6100 Omdat aminozuren aan elkaar binden om een ​​groot eiwitmolecuul te vormen, wordt het. Hydrofobe aminozuren: wat zijn hydrofobe en polaire groepen? Aminozuren zijn gegroepeerd volgens hoe hun zijketens eruit zien. De negen aminozuren met hydrofobe zijketens zijn glycine (Gly), alanine (Ala), valine (Val), leucine (Leu), isoleucine (Ile), proline (Pro), fenylalanine (Phe), methionine (Met), en tryptofaan (Trp). Rechts wordt de structuur van valine weergegeven.

Dna - Berekening van het aantal aminozuren in mRNA - Biologie.

Dat is het aantal nucleotiden tot de macht van de codonlengte. De vraag vraagt ​​ons om de lengte van het codon te bepalen terwijl we het aantal aminozuren en een bovengrens voor tRNA's geven. Met dezelfde formule, #Nucleotiden (Codon-Length) = #Codons, moeten we een combinatie van nucleotidenummer en codonlengte vinden die tussen de 20 en 40 codons oplevert. Hemoglobine is samengesteld uit vier monomeren. Er zijn twee -ketens, elk met 141 aminozuren, en twee β-ketens, elk met 146 aminozuren. Omdat er twee verschillende subeenheden zijn, vertoont hemoglobine een heteroquaternaire structuur. Als alle monomeren in een eiwit identiek zijn, is er sprake van een homoquaternaire structuur.


Lijst van eiwitten op aantal aminozuren / ketenlengte - Biologie

EIWITCHEMIE

ACHTERGRONDINFORMATIE: U kunt de Guide to Structure Prediction van Robert Russell raadplegen. Zie PROWL, Amino Acid Hydrophobicity and Amino Acid Chart and Reference Table (GenScript) voor de biochemische eigenschappen van aminozuren. Als u specifiek geïnteresseerd bent in antilichamen, raad ik u aan om naar de pagina "Antibody Resources" te gaan

Aminozuursamenstelling & Mass &ndash ProtParam (ExPASy, Zwitserland)
ISO-elektrisch punt - Bereken pI/Mw-tool (ExPASy, Zwitserland). Als je een plot wilt van de relatie tussen lading en pH, gebruik dan ProteinChemist (ProteinChemist.com) of JVirGel Proteomic Tools (PRODORIC Net, Duitsland).
Massa, pI, samenstelling en mol% zure, basische, aromatische, polaire enz. aminozuren - PEPSTATS (EMBOS). Biochemie-online (Vitalonic, Rusland) geeft 1% samenstelling, molecuulgewicht, pI en lading bij elke gewenste pH.

Peptide Molecuulgewicht Calculator (GenScript) - de online calculator bepaalt de chemische formule en het molecuulgewicht van uw peptide van belang. U kunt ook post-translationele modificaties specificeren, zoals N- en C-terminale modificaties en positionering van disulfidebruggen, om nauwkeurigere resultaten te verkrijgen.

Iso-elektrische Punt Calculator 2.0 (IPC 2.0) - is een server voor de voorspelling van iso-elektrische punten en pKeen waarden met behulp van een combinatie van deep learning en ondersteunende vectorregressiemodellen. De voorspellingsnauwkeurigheid (RMSD) van IPC 2.0 voor eiwitten en peptiden overtreft eerdere algoritmen. (Referentie: Kozlowski LP (2021) Nucl. Acids Res. Web Server kwestie).

Samenstelling/molecuulgewichtberekening (Georgetown Universitair Medisch Centrum, V.S.) - het enige probleem met deze site is dat wanneer deze in batchmodus wordt uitgevoerd, de reeks niet bij naam wordt geïdentificeerd, alleen het volgnummer

Eiwitcalculator (C. Putnam, The Scripps Research Institute, V.S.) - berekent massa, pI, lading bij een gegeven pH, telt aminozuurresten etc.

Tm-voorspeller (PC Lyu Lab, Nationale Tsing-Hua Universiteit, Taiwan) - berekent de theoretische eiwitsmelttemperatuur.

Antigeniciteit en allergeniciteit: een goede plek om te beginnen is The Immune Epitope Database (IEDB)

Abie Pro Peptide-antilichaamontwerp (Chang Biowetenschappen)

Allergeniciteitsservers: AllerTOP (Referentie: Dimitrov, I. et al. 2013. BMC Bioinformatics 14(Suppl 6): S4), AlgPred - voorspelling van allergene eiwitten en het in kaart brengen van IgE-epitopen (Referentie: Saha, S. en Raghava, G.P.S. 2006. Nucleic Acids Research 34: W202-W209) en SDAP - Structurele database van allergene eiwitten (referentie: Ivanciuc, O. et al. 2003. Nucleic Acids Res. 31: 359-362).

EpiToolKit - is een virtuele werkbank voor immunologische vragen met een focus op vaccinontwerp. Het biedt een scala aan hulpmiddelen voor immuno-informatica voor MHC-genotypering, epitoop- en neo-epitoopvoorspelling, epitoopselectie voor vaccinontwerp en epitoopassemblage. In de onlangs opnieuw geïmplementeerde versie 2.0 biedt EpiToolKit een reeks nieuwe functionaliteit en maakt het voor het eerst het combineren van tools in complexe workflows mogelijk. Voor onervaren gebruikers biedt het vereenvoudigde interfaces om de gebruikers te begeleiden bij de analyse van complexe immunologische datasets. (Referentie: Schubert S et al. (2015) Bio-informatica 31(13): 2211&ndash2213).

VIOOL - Vaccine londerzoek en ONLine linformatie Network - maakt eenvoudige curatie, vergelijking en analyse van vaccingerelateerde onderzoeksgegevens over verschillende menselijke pathogenen mogelijk VIOLIN zal naar verwachting een gecentraliseerde bron van vaccininformatie worden en onderzoekers in de basis- en klinische wetenschappen voorzien van samengestelde gegevens en bio-informaticahulpmiddelen voor vaccinonderzoek en -ontwikkeling . VBLAST: BLAST Search for Vaccine Research op maat maakt verschillende zoekstrategieën mogelijk tegen 77 genomen van 34 pathogenen. (Referentie: He, Y. et al. 2014. Nucleic Acids Res. 42 (Databaseprobleem): D1124-32).

SVMTriP - is een nieuwe methode om antigeen epitoop te voorspellen met de nieuwste sequentie-invoer uit de IEDB-database. In onze methode is Support Vector Machine (SVM) gebruikt door de Tri-peptide-overeenkomst en Propensity-scores (SVMTriP) te combineren om de betere voorspellingsprestaties te bereiken. Bovendien is SVMTriP in staat om virale peptiden te herkennen vanuit een menselijke eiwitsequentie-achtergrond. (Referentie: Yao B et al. (2012) PLoS One 7(9): e45152).

Oplosbaarheid en kristaliseerbaarheid:

EnzymeMiner - biedt geautomatiseerde winning van oplosbare enzymen met diverse structuren, katalytische eigenschappen en stabiliteiten. De voorspelling van de oplosbaarheid maakt gebruik van de interne SoluProt-voorspeller die is ontwikkeld met behulp van machine learning. (Referentie: Hon J et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W104&ndashW109).

ESPRESSO (EStiming van PRotein ExpreSsie en DUSlubility) - is een op sequentie gebaseerde voorspeller voor het schatten van eiwitexpressie en oplosbaarheid voor drie verschillende eiwitexpressiesystemen: in vivo Escherichia coli, Brevibacillus, en vrij van tarwekiemcellen. (Referentie: Hirose S, & Noguchi T. 2013. Proteomics. 13:1444-1456).

SABLE - Nauwkeurige op sequentie gebaseerde voorspelling van relatieve Solvent AccessiBiLitiEs, secundaire structuren en transmembraandomeinen voor eiwitten met onbekende structuur. (Referentie: Adamczak R et al. 2004. Eiwitten 56:753-767).

SPpred (Soplosbaar Pvoorspelling van het eiwit) (Bio-informaticacentrum, Instituut voor Microbiële Technologie, Chandigarh, India) - is een webserver voor het voorspellen van de oplosbaarheid van een eiwit bij overexpressie in E coli. De voorspelling wordt gedaan door een hybride van een SVM-model dat is getraind op PSSM-profiel, gegenereerd door PSI-BLAST-zoekopdracht van de 'nr'-eiwitdatabase en gesplitste aminozuursamenstelling.

Protein&ndashSol - is een webserver voor het voorspellen van de oplosbaarheid van eiwitten. Met behulp van beschikbare gegevens voor de oplosbaarheid van Escherichia coli-eiwitten in een celvrij expressiesysteem, worden 35 op sequentie gebaseerde eigenschappen berekend. Kenmerkgewichten worden bepaald door scheiding van subsets met lage en hoge oplosbaarheid. Het model geeft een voorspelde oplosbaarheid en een indicatie van de kenmerken die het meest afwijken van de gemiddelde waarden. (Referentie: Hebditch M et al. 2017. Bioinformatica 33(19): 3098&ndash3100).

CamSol - voor het rationele ontwerp van eiwitvarianten met verbeterde oplosbaarheid. De methode werkt door een snelle computationele screening van tienduizenden mutaties uit te voeren om die te identificeren met de grootste impact op de oplosbaarheid van het doeleiwit met behoud van de oorspronkelijke staat en biologische activiteit. (Referentie: Sormanni P et al. (2015) J Molec Biol 427(2): 478-490). NB Vereist registratie.

Sjouw gezicht Entropie Ronderwijs P rediction (SERp) - dit verkennende hulpmiddel is bedoeld om te helpen bij het identificeren van locaties die het meest geschikt zijn voor mutatie, ontworpen om de kristalliseerbaarheid te verbeteren door een benadering van oppervlakte-entropiereductie. (Referentie: Goldschmidt L. et al. 2007. Protein Science. 16:1569-1576)

CRYSTALP2 - voor in-silico voorspelling van de neiging tot eiwitkristallisatie. (Referentie: Kurgan L, et al. 2009. BMC Structural Biology 9: 50) en PPCpred - op sequentie gebaseerde voorspelling van de neiging tot productie van kristallen van diffractiekwaliteit, productie van kristallen, zuivering en productie van het eiwitmateriaal. (Referentie: M.J. Mizianty & L. Kurgan. 2011. Bioinformatics 27: i24-i33).

Antimicrobiële peptiden, vaccins en toxines:

APD (EENntimicrobieel Pepide NSatabase) (Referentie: Wang, Z. en Wang, G 2004. Nucl. Acids Res.32: D590-D592)

Het Type III-secretiesysteem (T3SS) is een essentieel mechanisme voor interactie tussen gastheer en ziekteverwekker in het infectieproces. De eiwitten die door de T3SS-machine van veel Gram-negatieve bacteriën worden uitgescheiden, staan ​​bekend als T3SS-effectoren (T3SE's). Deze kunnen ofwel subcellulair in de gastheer zijn gelokaliseerd, of deel uitmaken van de naaldpunt van de T3SS die rechtstreeks interageert met het gastheermembraan om andere effectoren in de doelcel te brengen. T3SEdb vertegenwoordigt zo'n inspanning om een ​​uitgebreide database van alle experimenteel bepaalde en vermeende T3SE's samen te voegen tot een voor het web toegankelijke site. BLAST zoeken is beschikbaar. (Referentie: Tay DM et al. 2010. BMC Bioinformatics. 11 Aanvulling 7:S4).

effectief (Universiteit van Wenen, Oostenrijk & Technische Universiteit van München, Duitsland) - Bacteriële eiwitsecretie is het belangrijkste virulentiemechanisme van symbiotische en pathogene bacteriën. Daardoor worden effectoreiwitten van het bacteriële cytosol naar het extracellulaire medium of direct naar de eukaryote gastheercel getransporteerd. Het Effectieve portaal biedt vooraf berekende voorspellingen over bacteriële effectoren in alle openbaar beschikbare pathogene en symbiontische genomen, evenals de mogelijkheid voor de gebruiker om effectoren te voorspellen in eigen eiwitsequentiegegevens.

Vaxign is het eerste webgebaseerde vaccinontwerpsysteem dat vaccindoelen voorspelt op basis van genoomsequenties met behulp van de strategie van omgekeerde vaccinologie. Voorspelde kenmerken in de Vaxign-pijplijn omvatten subcellulaire locatie van eiwitten, transmembraanhelices, adhesinewaarschijnlijkheid, conservering van menselijke en / of muizeneiwitten, sequentie-uitsluiting van genoom (genen) van niet-pathogene stam(men) en epitoopbinding aan MHC klasse I en klasse II . De vooraf berekende Vaxign-database bevat voorspellingen van vaccindoelen voor >350-genomen. (Referentie: He Y et al. 2010. J Biomed Biotechnol. 2010: 297505). Een nieuwere versie Vaxign 2 Beta is hier beschikbaar.

VacTarBac is een platform dat kandidaat-vaccins tegen verschillende pathogene bacteriën opslaat. Het vaccin is ontworpen op basis van hun waarschijnlijkheid om als epitoop te werken en heeft dus het potentieel om een ​​van de verschillende takken van het immuunsysteem te induceren. Deze epitopen zijn voorspeld tegen de virulentiefactor en essentiële genen van 14 bacteriesoorten. (Referentie: Nagpal G et al. (2018) Front Immunol. 9: 2280).

Abpred - neemt een enkele aminozuursequentie voor een Fv en berekent de voorspelde prestatie op 12 biofysische platforms (Referentie: Hebditch M & J Warwicker (2019) PeerJ. 7: e8199).

T3SE - Type III secretiesysteem effectorvoorspelling (Referentie: Löwer M, & Schneider G. 2009. PLoS One. 4:e5917. Erratum in: PLoS One. 20094(7).

SIEVE Server is een openbare webtool voor het voorspellen van type III uitgescheiden effectoren. De SIEVE-server scoort potentieel uitgescheiden effectoren van genomen van bacteriële pathogenen met type III-secretiesystemen met behulp van een model dat is geleerd van bekende uitgescheiden eiwitten. De SIEVE-server vereist dat alleen eiwitsequenties van eiwitten worden gescreend en geeft een conservatieve kans dat elk invoereiwit een type III-uitgescheiden effector is. (Referentie: McDermott JE et al. 2011. Infect Immun. 79:23-32).

Circulair dichroïsme:

Circulair dichroïsme (Birkbeck College, School of Crystalography, Engeland) DICHROWEB is een interactieve website waarmee gegevens van circulair dichroïsme-spectroscopie-experimenten kunnen worden gedeconvolueerd. Het biedt een interface voor een reeks deconvolutie-algoritmen (CONTINLL, SELCON3, CDSSTR, VARSLC, K2D).

K2D2: Voorspelling van percentages van secundaire eiwitstructuur uit CD-spectra - maakt analyse mogelijk van 41 CD-spectrumgegevenspunten variërend van 200 nm tot 240 nm of 51 gegevenspunten voor het bereik van 190-240 nm (referentie: Perez-Iratxeta C & Andrade- Navarro MA 2008. BMC structurele biologie 2008 8:25)

K2D3 is een webserver om het a-helix- en ß-strenggehalte van een eiwit te schatten op basis van het circulaire dichroïsme-spectrum. K2D3 gebruikt een database met theoretische spectra die zijn afgeleid met Dichrocalc (Referentie: Louis-Jeune C et al. 2012. Eiwitten: structuur, functie en bio-informatica 80: 374&ndash381)

Cysteïne Residuen:

DiANNA - voorspelt de oxidatietoestand van cysteïne (76% nauwkeurigheid), cysteïneparen (81% nauwkeurigheid) en disulfidebindingsconnectiviteit (86% nauwkeurigheid). (Referentie: Nucl. Acids Res. 33: W230-W232).

CYSREDOX (Rockefeller University, V.S.) en CYSPRED (CIRB Biocomputing Group, Universiteit van Bologna, Italië) bereken de redoxtoestand van cysteïneresiduen in eiwitten.

Hydrofobiciteitsplotter ( Innovagen ) - en Protein Hydroplotter - selecteer onder Tools (ProteinLounge, San Diego, CA ).

Proteolyse en massaspectrometrie:

Proteolyse - PeptideCutter (ExPASy, Zwitserland) die ook splitsingsplaatsen voor enzymen en chemicaliën voorspelt. Een alternatieve proteolysesite is Mobility_plot 4.1 (Advanced Proteolytic Fingerprinting, IGH, Frankrijk).
Voor meer geavanceerde eiwitanalyse met massaspectroscopie heeft ExPasy FindMod geïntroduceerd om mogelijke post-translationele eiwitmodificaties in peptiden te voorspellen, en GlycoMod, dat de mogelijke oligosacharidestructuren die voorkomen op eiwitten uit hun experimenteel bepaalde massa kan voorspellen.

ProFound - is een hulpmiddel voor het doorzoeken van een eiwitsequentiedatabase met behulp van informatie uit massaspectra van peptidekaarten. Een Bayesiaans algoritme wordt gebruikt om de eiwitsequenties in de database te rangschikken op basis van hun waarschijnlijkheid om de peptidekaart te produceren. Een vereenvoudigde versie is hier te vinden (Rockefeller University, New York, U.S.A.). Men kan de eigen eiwitdatabase niet gebruiken.

EiwitProspector (Universiteit van Californië) - biedt een breed scala aan tools (bijv. MS-Fit, MS-Tag, MS-Seq, MS-Pattern, MS-Homology) voor de eiwitmassaspectroscopist.

Herhalingen in eiwitsequenties kunnen worden ontdekt met behulp van Radar ( R apid EEN utomatisch NS etectie en EEN verbinding van R herhaalt, Europees Instituut voor Bio-informatica) of REPRO (Referentie: George RA. & Heringa J. 2000. Trends Biochem. Sci. 25: 515-517).

REPER (REPeet en hun PERiodicities) - detecteert en analyseert regio's met korte gapless repeats in eiwitten. Het vindt periodiciteiten door Fourier Transform (FTwin) en interne gelijkenisanalyse (REPwin). FTwin kent numerieke waarden toe aan aminozuren die bepaalde eigenschappen weerspiegelen, bijvoorbeeld hydrofobiciteit, en geeft informatie over overeenkomstige periodiciteiten. REPwin maakt gebruik van zelfuitlijningen en geeft herhalingen weer die significante interne overeenkomsten onthullen. Ze worden aangevuld met PSIPRED en coiled coil predictie (COILS), waardoor de server een nuttig analytisch hulpmiddel is voor fibreuze eiwitten. (Referentie: M. Gruber et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W239-W243).

Two-dimensional gels:

JVirGel calculation of virtual two-dimensional protein gels - creates virtual 2D proteomes from a huge list of eukaryotes & prokaryotes (or an individual protein). Two versions: html (limited) and Java applet (incredible but you need to install Java Runtime Environment. ( Reference: K. Hiller et al. 2003. Nucl. Acids Res. 31: 3862-3865).

Draw Virtual Two-Dimensional Protein Gels (PRODORIC Net, Germany) - using your own protein sequence data or for different organisms.

Scratch Protein Predictor - (Institute for Genomics and Bioinformatics, University California, Irvine) - programs include: ACCpro: the relative solvent accessibility of protein residues CMAPpro: Prediction of amino acid contact maps COBEpro: Prediction of continuous B-cell epitopes CONpro: predicts whether the number of contacts of each residue in a protein is above or below the average for that residue DIpro: Prediction of disulphide bridges DISpro: Prediction of disordered regions DOMpro: Prediction of domains SSpro: Prediction of protein secondary structure SVMcon: Prediction of amino acid contact maps using Support Vector Machines and, 3Dpro: Prediction of protein tertiary structure (Ab Initio).

Mutagenesis:

Gene Mutagenesis Designer (GenScript) is developed to make your design of point DNA mutagenesis straightforward to facilitate gene mutation. To perform DNA mutagenesis from wild type, simply input your starting sequence of wild type gene into the field below, and then click on the &ldquofrom selection&rdquo button to select the amino acid(s) of interest. Consequently, the new gene sequence encoding mutated protein will be generated upon a click &ldquosubmit&rdquo. You can select a number of expression systems.

I-Mutant2.0: predictor of protein stability changes upon mutation - choose either a PDB reference number or paste your own protein. The answer (by email) indicates whether the protein is more or less stable, a fact which could be of use in designing "better" proteins. ( Reference: E. Capriotti et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W306-W310).

SIFT - The Sorting lntolerant From tolerant (SIFT) algorithm predicts the effect of coding variants on protein function i.e. it predicts whether an amino acid substitution affects protein function based on sequence homology and the physical properties of amino acids. SIFT can be applied to naturally occurring nonsynonymous polymorphisms and laboratory-induced missense mutations. ( Reference: N-L Sim et al. 2012. Nucleic Acids Research 40(1): W452&ndashW457).

mCSM-membrane - predicts the effects of mutations on transmembrane proteins. ( Reference: Pires DEV et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W147&ndashW153).


Initiatie van transcriptie in prokaryoten

RNA polymerase initiates transcription at specific DNA sequences called promoters.

Leerdoelen

Summarize the initial steps of transcription in prokaryotes

Belangrijkste leerpunten

Belangrijkste punten

  • Transcription of mRNA begins at the initiation site.
  • Two promoter consensus sequences are at the -10 and -35 regions upstream of the initiation site.
  • The σ subunit of RNA polymerase recognizes and binds the -35 region.
  • Five subunits (α, α, β, β’, and σ) make up the complete RNA polymerase holoenzyme.

Sleutelbegrippen

  • holoenzyme: a fully functioning enzyme, composed of all its subunits
  • promotor: the section of DNA that controls the initiation of RNA transcription

Prokaryote RNA-polymerase

Prokaryoten gebruiken hetzelfde RNA-polymerase om al hun genen te transcriberen. In E coli, is het polymerase samengesteld uit vijf polypeptidesubeenheden, waarvan er twee identiek zijn. Four of these subunits, denoted α, α, β, and β’, comprise the polymerase core enzyme. These subunits assemble each time a gene is transcribed they disassemble once transcription is complete. Each subunit has a unique role: the two α-subunits are necessary to assemble the polymerase on the DNA the β-subunit binds to the ribonucleoside triphosphate that will become part of the nascent “recently-born” mRNA molecule and the β’ binds the DNA template strand. The fifth subunit, σ, is involved only in transcription initiation. Het verleent transcriptionele specificiteit zodat het polymerase mRNA begint te synthetiseren vanaf een geschikte initiatieplaats. Without σ, the core enzyme would transcribe from random sites and would produce mRNA molecules that specified protein gibberish. The polymerase comprised of all five subunits is called the holoenzyme.

Prokaryotic Promoters and Initiation of Transcription

The nucleotide pair in the DNA double helix that corresponds to the site from which the first 5′ mRNA nucleotide is transcribed is called the +1 site, or the initiation site. Nucleotides preceding the initiation site are given negative numbers and are designated upstream. Conversely, nucleotides following the initiation site are denoted with “+” numbering and are called downstream nucleotides.

A promoter is a DNA sequence onto which the transcription machinery binds and initiates transcription. In de meeste gevallen bevinden promotors zich stroomopwaarts van de genen die ze reguleren. De specifieke sequentie van een promotor is erg belangrijk omdat het bepaalt of het overeenkomstige gen altijd, een deel van de tijd of niet vaak wordt getranscribeerd. Although promoters vary among prokaryotic genomes, a few elements are conserved. At the -10 and -35 regions upstream of the initiation site, there are two promoter consensus sequences, or regions that are similar across all promoters and across various bacterial species. The -10 consensus sequence, called the -10 region, is TATAAT. The -35 sequence, TTGACA, is recognized and bound by σ. Zodra deze interactie is gemaakt, binden de subeenheden van het kernenzym zich aan de plaats. The A–T-rich -10 region facilitates unwinding of the DNA template several phosphodiester bonds are made. De transcriptie-initiatiefase eindigt met de productie van mislukte transcripten, dit zijn polymeren van ongeveer 10 nucleotiden die worden gemaakt en vrijgegeven.

Promoter: The σ subunit of prokaryotic RNA polymerase recognizes consensus sequences found in the promoter region upstream of the transcription start sight. The σ subunit dissociates from the polymerase after transcription has been initiated.


How do proteins help determine traits?

The DNA inside the nucleus has a complex structure that varies from person to person, or maybe even the cells present inside one person.

The DNA contains a phosphate chain bonded to a pentose sugar which is in turn bonded to the nitrogen base pairs, the most important part which decides the traits. There are five nitrogen base pairs, but only four occur in DNA
Adenine
Cytosine
Guanine
Thymine (Only in DNA)
Uracil (Only in RNA, replaces thymine)

Adenine is complementary to Thymine/Uracil. Cytosine is complementary to Guanine.

When the DNA is replicated and the mRNA strands transcribe the arrangement of the DNA, eg.

A T C T G G G A T C A T A - DNA
U A G A C C C U A G U A U- mRNA

Once this is copied and taken to the Ribosomes for translation, the triplet code comes into play. Three consecutive base pairs are coded for one of the 20 amino acids. Hence it results in different traits due the arrangement of amino acids in protein chains.


Resultaten

A set of 178 clusters, consisting of polyQ proteins and their homologs (at least a 53% identity between proteins in a cluster, see Methods for details), was analysed for secondary structure context in the vicinity of polyQ regions. Homologs were taken into account in order to increase the amount of secondary structure information, which was categorised into helix, sheet or random coil. The clusters in the dataset were of varying size, from one to 243 proteins. A total of 282 proteins out of the 926 in the dataset contain a polyQ with at least eight glutamines per ten amino acids (an 8/10 polyQ). Most of them only contain one polyQ, but there are a few that contain a higher number, up to six.

The protein structure context of polyQ

Generally, structure information is available only for fragments of proteins and not for complete proteins, firstly because usually only parts of proteins are studied, but also because some regions might be disordered and will not adopt a single structure that could be resolved. The latter effect greatly influenced our observations since for most of the clusters we used there was no structural information available in the closer proximity of the polyQ (Fig 1).


Bekijk de video: Overview on Amino acid metabolism شرح بالعربي لمصير الأمينو أسيد (December 2021).