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Come trovare l'ID PDB di una sequenza di amminoacidi

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Supponiamo che io abbia una sequenza di amminoacidi il cui ID PDB è sconosciuto. C'è nel server online che può trovare l'ID PDB della corrispondente sequenza di amminoacidi? c'è qualche sito che troverà il pdb di una proteina più vicina alla proteina query?


Un modo per farlo è eseguire una ricerca BLAST di proteine ​​su NCBI in cui si specifica il Protein Data Bank come database, come nell'esempio mostrato di seguito:

I risultati saranno tutti per le proteine ​​nel PDB.


Puoi anche cercare sequenze di amminoacidi direttamente nel repository PDB.


Come trovare l'ID PDB di una sequenza di amminoacidi - Biologia

Istantanea dei dati sperimentali

  • Metodo: DIFFRAZIONE DI RAGGI X
  • Risoluzione: 1.87
  • Senza valore R: 0.230 
  • R-Value Work: 0.185 
  • Valore R osservato: 0.187 

wwConvalida PDB   Rapporto 3D Rapporto completo

Un aminocaprolattame racemasi da Ochrobactrum anthropi con attività promiscua di estere racemasi di aminoacidi.

  • PubMed: 29897155  Cerca su PubMed
  • DOI: 10.1002/cbic.201800265
  • Citazione primaria di strutture correlate:  
    6GIO
  • PubMed Abstract: 

La risoluzione cinetica degli esteri di amminoacidi (AAE) è un'utile strategia sintetica per la preparazione di amminoacidi a singolo enantiomero. Lo sviluppo di un processo di risoluzione cinetica dinamica enzimatica (DKR) per AAE, che darebbe una resa teorica del 100% del prodotto enantiopuro, richiederebbe un'estere racemasi dell'amminoacido (AAER), tuttavia, tale enzima non è stato descritto.

La risoluzione cinetica degli esteri di amminoacidi (AAE) è un'utile strategia sintetica per la preparazione di amminoacidi a singolo enantiomero. Lo sviluppo di un processo di risoluzione cinetica dinamica enzimatica (DKR) per gli AAE, che darebbe una resa teorica del 100 % del prodotto enantiopuro, richiederebbe un'estere racemasi dell'amminoacido (AAER), tuttavia, tale enzima non è stato descritto. Abbiamo identificato una bassa attività AAER di 15 U mg -1 in un omologo di una racemasi α-amino -caprolattame PLP-dipendente (ACLR) da Ochrobactrum anthropi. Abbiamo determinato la struttura di questo enzima, OaACLR, a una risoluzione di 1,87 Å e, utilizzando la mutagenesi per saturazione guidata dalla struttura, in combinazione con uno schermo colorimetrico per l'attività AAER, abbiamo identificato un mutante, L293C, in cui l'AAER promiscua l'attività di questo enzima verso l'estere metilico della l-fenilalanina è migliorata di 3,7 volte.

Affiliazione organizzativa

York Structural Biology Laboratory, Dipartimento di Chimica, Università di York, Heslington, York, YO10 5DD, UK.


Confronti di sequenza di aminoacidi

Jeffrey Griffith, Clare Sansom, in The Transporter FactsBook, 1998

I confronti della sequenza di amminoacidi rivelano anche relazioni inaspettate tra apparentemente dissimili famiglie di proteine. Ad esempio, gli elementi della sequenza di amminoacidi che sono altamente conservati nella famiglia che contiene proteine ​​di trasporto dello zucchero facilitante dei mammiferi si verificano anche nella famiglia che contiene antiporter di batteri tetraciclina protone-dipendenti 8, 9 . Sebbene non vi sia una somiglianza significativa tra tutti i membri di tutte queste famiglie, esiste una somiglianza significativa (>3 SD) tra molti membri di famiglie diverse. Quando le sequenze di amminoacidi di più famiglie sono significativamente simili, si presume che le famiglie derivino da un antenato comune e sono considerate sottogruppi di una superfamiglia di trasportatori correlati 8, 9, 11 .


Risultati e discussione

La nostra strategia si basa sull'analisi di coppie commutanti di amminoacidi per identificare gruppi di residui che si sono evoluti presumibilmente in modo concertato. Rivelare tali gruppi coevolventi è importante perché ci si aspetta che riflettano l'azione di vincoli strutturali e funzionali che operano su una scala più ampia di quella a coppie, che può essere elegantemente ed efficacemente sondata con metodi di analisi dell'accoppiamento diretto (39, 42, 60). Considerando questa organizzazione estesa prevista di tali cluster coevolutivi di amminoacidi, li chiameremo ED. Una presentazione dettagliata del metodo di ricerca ED è presentata in Materiali e metodi. Per completezza e per rendere questa sezione autoconclusiva, forniamo un breve riassunto del metodo prima di discuterne le applicazioni.

Alla ricerca di ED: panoramica metodologica.

Come riassunto in Fig. 1UN, l'input della strategia di ricerca ED per una data proteina è la matrice degli accoppiamenti statistici tra due coppie di posizioni di amminoacidi all'interno della relativa codifica MSA per la sua famiglia di proteine. Il nostro metodo di scelta per l'analisi di accoppiamento è l'approccio plmDCA descritto in rif. 60, ma risultati simili possono essere ottenuti con altri approcci, come gplmDCA e plmDCA20 (42) (Materiali e metodi e SI Appendice).

(UN) Illustrazione schematica dei passaggi eseguiti per identificare i gruppi di residui coevolventi (ED) da una proteina MSA. (B) Applicazione all'adenilato chinasi. Il partizionamento evolutivo viene confrontato con le suddivisioni in DD quasi rigide ottenute dall'analisi di una simulazione MD con il webserver SPECTRUS (61). I massimi locali del punteggio di qualità guidano la scelta delle principali suddivisioni basate sulla sequenza e sulla dinamica, mostrate in due rappresentazioni codificate a colori, sia sulla struttura della proteina che sulla sua sequenza.

La relazione evolutiva codificata dall'accoppiamento statistico viene utilizzata per assegnare un punteggio di somiglianza (o prossimità evolutiva) tra coppie di amminoacidi. La suddivisione dell'intera sequenza in più ED è quindi il risultato di una procedura di clustering, il clustering spettrale (62), che restituisce un insieme ottimale di gruppi densamente connessi. Per garantire una suddivisione del dominio robusta, la matrice di similarità è regolarizzata in un grafico k-vicino più vicino mantenendo i primi k = 7 accoppiamenti evolutivi più forti di ciascun amminoacido, che si è scoperto per massimizzare le proprietà di clustering della rete di accoppiamento (come sarà essere discusso in Sondaggio a livello di set di dati). La strategia k-nearest neighbors è stata scelta per la sua semplicità, ma notiamo che i risultati finali non sono significativamente influenzati dalla particolare strategia di sparsificazione utilizzata per regolarizzare la matrice di similarità (Materiali e metodi e SI Appendice).

Il numero di suddivisioni su base evolutiva non è specificato a priori ma è stabilito analizzando il profilo di un punteggio di qualità che indica la migliore decomposizione proteica in funzione del numero di domini, fornendo così una descrizione coerente della proteina sia a grandi che a piccoli scale, rispettivamente, per un numero basso e alto di cluster. La strategia di clustering è simile a quella utilizzata dall'algoritmo SPECTRUS (suddivisione di unità rigide spettrali) (61) per determinare domini dinamici, quasi rigidi in proteine ​​o complessi proteici.

Un caso di prova: adenilato chinasi.

Per illustrare e convalidare la decomposizione ED basata sulla sequenza, la applichiamo prima a Escherichia coli adenilato chinasi [Protein Data Bank (PDB) ID 4AKE], un punto di riferimento standard per i metodi di partizionamento del dominio. I risultati sono riportati in Fig. 1B. La curva rossa nel grafico in alto a sinistra mostra il punteggio di qualità, Q, per le suddivisioni dell'enzima in un numero crescente di ED. Il punteggio di qualità riflette quanto nettamente definita, in base alle metriche di clustering, sia la suddivisione ottimale restituita rispetto alle partizioni casuali. I punteggi più alti per il partizionamento basato sulla sequenza si trovano per Q = 3 , 6 e 9 ED. Le rappresentazioni strutturali e sequenziali delle partizioni in Q = 3 e 6 domini sono dati in Fig. 1B. Si noti che gli ED, che possono estendersi su diversi tratti intercalati della sequenza primaria, sono comunque strutturalmente compatti. Questo è un risultato degno di nota e intrigante, poiché le suddivisioni evolutive sono esclusivamente basate sulla sequenza, senza alcun input sulla struttura effettiva della proteina.

Le suddivisioni restituite sono infatti praticabili dal punto di vista strutturale e funzionale. Ciò emerge dal loro confronto con domini dinamici quasi rigidi (DD). Questi sono stati identificati con il server web SPECTRUS (61) utilizzando come input le fluttuazioni strutturali osservate in ampie simulazioni MD di adenilato chinasi. Come mostrato in Fig. 1B, le suddivisioni evolutive Q = 3 e Q = 6 sono ben coerenti, sia strutturalmente che sequenzialmente, con le partizioni quasi rigide ad alto punteggio in un numero simile di domini. In particolare, per entrambi i casi, la suddivisione Q = 3 corrisponde alla ben nota partizione in tre principali domini funzionali, vale a dire il sito di legame dell'ATP, il sito di legame dell'AMP e il core, mostrati rispettivamente in rosso, grigio e blu. Inoltre, anche le partizioni più fini ( Q = 9 e Q = 10 vedi SI Appendice, Fig. S1) forniscono decomposizioni coerenti nei due casi ed evidenziano elementi strutturali che sono probabilmente cruciali per la dinamica funzionale della proteina.

Il risultato è degno di nota perché, sebbene le sequenze codifichino proprietà sia strutturali che funzionali, sarebbe stato difficile prevedere che queste ultime potessero essere ottenute direttamente dalla sequenza primaria senza utilizzare ulteriormente una conformazione 3D. Inoltre, sebbene il DCA sia un mezzo molto potente per estrarre indicazioni affidabili delle pieghe delle proteine, non siamo a conoscenza di casi documentati in cui le informazioni strutturali derivate dal DCA sono state utilizzate per dedurre i movimenti funzionali. Queste considerazioni rafforzano l'importanza di mostrare che i domini funzionali e strutturali possono essere estratti direttamente e con sicurezza dall'analisi di accoppiamento delle MSA (vedi SI Appendice, Fig. S2).

Sondaggio a livello di set di dati.

Per una caratterizzazione sistematica degli ED, abbiamo quindi esteso l'analisi a un set di dati di 813 MSA compilato da Feinauer et al. (42). Questo è stato scelto per due ragioni principali. Innanzitutto, fornisce una copertura completa di diverse famiglie di proteine, con varie dimensioni di MSA (da 16 a 65.000 voci) e lunghezze di proteine ​​(da 30 a 500 amminoacidi). In secondo luogo, è disponibile una voce PDB per una proteina rappresentativa di ciascuna famiglia/MSA. Questo è un elemento chiave in questo studio perché ci permette di valutare la compattezza spaziale delle decomposizioni ED, che si basano esclusivamente sulle sequenze che definiscono ogni MSA, e di confrontarle con le suddivisioni DD.

Accoppiamenti evolutivi: propensione al clustering e struttura di comunità.

Come passo preliminare verso l'identificazione degli ED, abbiamo dapprima studiato se le reti di input degli accoppiamenti statistici J i j , ottenute dall'analisi coevolutiva, mostrano una propensione intrinseca ad essere densamente organizzate e, quindi, ad essere clusterizzate. Come dettagliato in Materiali e metodi, tale propensione è convenientemente catturata da Δ C = C − C rand , cioè la differenza dei coefficienti di clustering del grafo k-vicini più vicini, C, e di una versione randomizzata e rimescolata, C rand (63), misurando il probabilità che anche due vicini di un vertice siano collegati tra loro. Come mostrato in Fig. 2UN, questa quantità si rivela utile anche nella scelta del k ottimo, poiché i diversi grafici mostrano solitamente un massimo per il coefficiente di clustering Δ C a k = 7 , specialmente per MSA contenente un gran numero di sequenze (vedi anche SI Appendice, Fig. S3 per gli altri metodi di inferenza). È importante sottolineare che la dimensione MSA (calcolata come numero effettivo di sequenze, N seqeff , cioè il numero di sequenze nell'insieme la cui identità reciproca è inferiore al 90%) influenza in modo cruciale la propensione al clustering del grafico di similarità, come chiarito dalla forte correlazione tra queste due quantità mostrate in Fig. 2B (e SI Appendice, Fig. S4). Pertanto, quando è disponibile un ampio set di dati e la ricostruzione della rete di accoppiamenti è più affidabile, quest'ultima mostra un'elevata tendenza al cluster e un numero univoco di vicini "rilevanti" ( k = 7 ), che è indicativo di un intrinseco collettivo organizzazione dei modelli di coevoluzione. Sorprendentemente, questo numero coincide con i vicini strutturali medi che circondano ciascun residuo nelle strutture proteiche (6,75 ± 0,04, calcolato sulle strutture PDB di questo set di dati utilizzando una soglia di distanza Cβ-Cβ di 8,5 Å come nel riferimento 42). Notiamo anche che, per k = 7 , la percentuale di veri contatti (anche lungo la sequenza) è sistematicamente maggiore del 50%, specialmente per dimensioni MSA maggiori (SI Appendice, Fig. S5 e Materiali e metodi).

(UN) Istogrammi del coefficiente di clustering massimo aggiustato Δ C per il metodo plmDCA, ottenuti escludendo progressivamente dal dataset le MSA contenenti un basso numero di sequenze. (B) Grafici a dispersione di Δ C in funzione della corrispondente dimensione MSA ( N s e q e f f , numero effettivo di sequenze con identità di sequenza inferiore al 90%).

Compattezza dei domini evolutivi.

Abbiamo usato le reti di accoppiamenti evolutivi, derivate da ciascuno degli 813 MSA, come input per l'algoritmo di clustering. Per una panoramica iniziale non supervisionata dell'organizzazione degli ED, abbiamo identificato le suddivisioni da Q = 2 a Q = 10 domini per ciascuna famiglia di proteine. Successivamente, abbiamo studiato se le suddivisioni basate sulla sequenza corrispondessero a domini spazialmente compatti una volta mappati sulle strutture PDB disponibili dei rappresentanti degli MSA. I risultati sono riportati in Fig. 3.

(UN) Distribuzione della compattezza strutturale media ⟨ Ω ⟩ Q sul dataset MSA (in rosso), confrontata con quella calcolata per partizioni casuali delle stesse sequenze proteiche (in ciano). (B) Grafico a dispersione della compattezza strutturale ED , calcolato per ogni singolo MSA e mediato sulle suddivisioni in Q = 2 , … , 10 domini, rispetto alla dimensione relativa dell'MSA. La linea tratteggiata rappresenta la compattezza media per l'insieme di partizioni casuali. (CE) Rappresentazioni strutturali di tre notevoli esempi di decomposizioni ED, contrassegnate da quadrati blu in B. (E) Viste del fattore di trascrizione IIIA, in forma apo ed in complesso con un 5S rRNA 55mer.

Fig. 3UN presenta la distribuzione di probabilità del parametro di compattezza, , che misura la frazione di amminoacidi che non distano più di 10 dalla maggior parte dei residui nel loro stesso dominio (Materiali e metodi). Per chiarezza, i risultati sono presentati come aggregati sui valori considerati di Q rappresentazioni più dettagliate e non aggregate, comprese quelle per gli altri metodi di inferenza, sono fornite in SI Appendice, Fichi. S7–S9. La distribuzione delle partizioni ED originali in Fig. 3UN è fortemente sbilanciato verso il limite Ω = 1. Infatti, il valore mediano è 0,98, indicando che, su tutti gli MSA considerati e i livelli di partizionamento Q, sono isolati pochissimi amminoacidi, oa una distanza maggiore di 10 dagli altri membri dei loro domini. Al contrario, la compattezza calcolata per il partizionamento casuale degli stessi elementi, e nello stesso intervallo di Q, segue una distribuzione molto diversa che è così spostata verso valori Ω inferiori (la media è circa 0,57) da avere una sovrapposizione trascurabile con il ED uno. Il grafico a dispersione in Fig. 3B rivela inoltre una forte correlazione tra il numero di sequenze negli MSA e la compattezza osservata degli ED dedotti, analogamente a quanto osservato per il coefficiente di clustering. In effetti, si nota che i valori nella coda sinistra della distribuzione Ω si trovano in genere per MSA con il minor numero di voci, 300 sequenze o meno. Interpretiamo questo risultato come un'indicazione indiretta che, quando vengono utilizzate meno di ∼300 sequenze per inferire gli accoppiamenti, la rete è ricostruita in modo meno affidabile e di conseguenza le suddivisioni ED sono meno compatte, sebbene la loro compattezza possa essere ancora significativamente elevata rispetto a quella casuale. Astuccio. Conclusioni analoghe, ma con valori di compattezza Ω ancora più elevati, si possono trarre ripetendo le analisi di Fig. 3 UN e B per le decomposizioni ottimali in domini Q opt, scelti in base al punteggio di qualità della decomposizione ED, dimostrando la sua rilevanza nel metodo (vedi SI Appendice, Fig. S10).

Per illustrare i concetti discussi sopra nel contesto di strutture proteiche selezionate, mostriamo alcuni esempi notevoli di suddivisioni ED in Fig. 3 C e E. La voce in Fig. 3C corrisponde a un MSA con un ampio pool di sequenze (14.080) e una compattezza media ⟨ Ω ⟩ Q = 0,96 . La struttura mostrata in figura è la voce PDB rappresentativa 1NE2 e la suddivisione corrisponde al partizionamento ottimale ( Q = 7 ). Il suo alto grado di compattezza, Ω = 0,99 , è facilmente percepibile osservando le suddivisioni che, con la sola eccezione di un residuo terminale, sono visibilmente compatte nello spazio. Gli altri due esempi in Fig. 3 D e E, al contrario, appartengono a proteine ​​la cui compattezza media ED è di circa 0,62 ± 0,02 , cioè sul lato basso della distribuzione. La prima istanza è la proteina virale Ebola 35, rappresentata dal file PDB 3L28, che ha la MSA meno numerosa nel set di dati (solo nove sequenze). Questa voce presenta una notevole frammentazione di ciascuno dei domini Q = 6 e, in effetti, il suo valore di compattezza non è troppo dissimile dal caso delle partizioni casuali.

La seconda istanza è molto interessante, perché corrisponde a uno dei più numerosi MSA, che codifica specificamente per il fattore di trascrizione IIIA (TFIIIA), una proteina zinc finger Cys2His2 (C2H2) coinvolta nel riconoscimento e nella regolazione degli acidi nucleici (64). Le due strutture in Fig. 3E rappresentano le dita da 4 a 6, sia allo stato libero (65) (PDB ID 2J7J), ​​sia legate a 5S rRNA 55mer (66) (PDB ID 2HGH). TFIIIA è particolarmente degno di nota perché contiene nove domini C2H2. Come discusso da Espada et al. (67), in tali casi, i segnali DCA possono riflettere correlazioni dovute all'origine comune dei domini, nonché correlazioni dovute a veri e propri accoppiamenti strutturali e funzionali.

Il partizionamento ottimale di TFIIIA, ovvero quello con il punteggio di qualità più elevato, è costituito da Q = 3 ED. Quando la corrispondente suddivisione tripartita è sovrapposta alla struttura apo del dito di zinco, produce domini spazialmente frammentati. Tuttavia, diversamente dall'esempio precedente in Fig. 3D, i residui in ciascun dominio non sono dispersi, ma piuttosto sono disposti in modelli strutturali coerenti. In particolare, la partizione di un singolo dito di zinco è costantemente ripetuta su tutti e tre i motivi. Infatti, quando la stessa suddivisione viene sovrapposta alla forma holo (RNA legata), i domini acquisiscono un'organizzazione spaziale funzionalmente significativa. Nello specifico, (io) il dominio rosso delinea il sito di legame formato da due cisteine ​​sul tornante e due istidine nell'elica (evidenziate nella forma apo rispettivamente in giallo e ciano) che coordinano gli ioni zinco fondamentali per stabilizzare la piega (66) (ii) il dominio bianco sostiene e blocca la forcina sull'elica (notare i residui bianchi affacciati, costantemente presenti in tutte e tre le eliche) e, infine, (iii) la parte blu rimanente dell'elica (denominata "elica di riconoscimento") contiene residui che formano contatti specifici della sequenza con il solco dell'acido nucleico. Pertanto, la natura apparentemente frammentata di questo valore anomalo può essere ricapitolata in modi funzionali più coerenti nel contesto olografico. Ciò suggerisce che, anche nei casi difficili in cui DCA riflette la presenza di domini ripetuti, l'analisi ED può ancora estrarre relazioni funzionali significative su larga scala.

Confronto con domini dinamici.

Motivati ​​da queste osservazioni, abbiamo intrapreso un confronto sistematico degli ED e dei domini quasi rigidi (o dinamici) (DD) per ciascuno degli 813 MSA. I DD sono stati ottenuti dallo strumento di decomposizione SPECTRUS (61), basato su un'analisi del modello di rete elastica (ENM) (68, 69) delle strutture PDB delle voci di riferimento del MSA, come dettagliato in Materiali e metodi. Il carattere basato sulla struttura e sulla dinamica dell'analisi DD è un complemento appropriato di quello basato sulla sequenza degli ED. Questa dualità rende il confronto particolarmente interessante e rilevante per inquadrare il rapporto sequenza→struttura→funzione. La sovrapposizione dei due tipi di suddivisioni di dominio è stata misurata in termini di informazione mutua aggiustata (AMI), che consente una valutazione diretta della significatività statistica della sovrapposizione delle suddivisioni, come descritto in Appendice SI, metodi supplementari.

Per illustrare meglio la corrispondenza degli ED e dei DD e per dare un significato immediato al valore AMI, discutiamo qui due esempi. Fig. 4UN mostra i risultati per la proteina SbmC (PDB ID 1JYH, N s e q e f f = 3 , 707) suddivisa in Q = 4 domini. Questo livello di suddivisione è stato considerato perché fornisce il miglior punteggio di qualità per i domini dinamici. La coerenza delle suddivisioni ED e DD è resa molto chiaramente dalle rappresentazioni strutturali e sequenziali, che si sovrappongono quasi perfettamente. Questa consistenza si estende sia alle suddivisioni grossolane che a quelle più fini, come evidenziato dal profilo AMI, che è particolarmente elevato ( > 0.8 ) per Q = 2 e Q = 4 , e rimane maggiore di 0.5 anche in tutti gli altri casi. Allo stesso modo, per l'esempio in Fig. 4B [Trasportatore ATP-binding cassette (ABC), PDB ID 2ONK, N s e q e f = 17 , 503 ], si osserva una sovrapposizione coerente tra ED e DD a vari livelli di suddivisione. In particolare, si nota che anche il valore di AMI più basso di 0,5, raggiunto per Q = 4 , corrisponde comunque ad una chiara e soddisfacente coerenza dei due tipi di suddivisione.

(UN e B) Decomposizioni ED e DD di una proteina SbmC (PDB ID 1JYH:A) e di una proteina della permeasi del trasportatore ABC (PDB ID 2ONK:C). (C) Grafici a dispersione del massimo (Superiore) e media (Inferiore) AMI, sul numero di dominio Q, tra le scomposizioni ED e DD, in funzione della dimensione effettiva dell'MSA.

Per estendere le considerazioni all'intero set di dati, abbiamo calcolato per ogni MSA la media e l'AMI più grande tra ED e DD, per Q nell'intervallo [2,10]. I risultati sono presentati in funzione del numero di sequenze MSA nei grafici a dispersione di Fig. 4C. È interessante notare che ancora una volta osserviamo una forte dipendenza da N seqeff: per MSA con 500 sequenze o più, i valori medi per AMI max e ⟨ AMI ⟩ Q sono 0,62 e 0,47, rispetto ai corrispondenti valori di 0,49 e 0,35, rispettivamente, quando N seqeff < 500 . Chiaramente, quando N s e q e f f tende a 0, l'AMI svanisce, sempre coerentemente con un partizionamento casuale di una sequenza. Valori leggermente più alti di AMI si osservano, in media, quando si confrontano domini al numero ED ottimale Q opt , come determinato dai punteggi di qualità individuali. Tuttavia, tale confronto è più delicato, perché le rispettive Q opt s per le decomposizioni ED e DD generalmente non coincidono, rendendo opportuno considerare la media più stabile AMI ⟩ Q . Per maggiori dettagli, vedere la discussione in SI Appendice, figura S11.

La buona sovrapposizione tra ED e DD a tutti i livelli di suddivisione suggerisce che il nostro approccio di clustering cattura tutte le caratteristiche topologiche rilevanti dalla rete di accoppiamenti statistici. Costituisce quindi un potente strumento per inferire relazioni strutturali e funzionali significative, come discusso in Caso di studio: analisi comparativa sulla famiglia di canali ionici 6TM.

Caso di studio: analisi comparativa sulla famiglia di canali ionici 6TM.

Per valutare ulteriormente la capacità delle decomposizioni ED di delineare importanti proprietà funzionali di una famiglia proteica, concludiamo applicando l'analisi ED in uno scenario comparativo a una specifica classe di canali ionici, la superfamiglia a sei eliche transmembrana (6TM), per la quale la relazione sequenza-funzione è stata attivamente studiata in numerosi studi seminali (70). Questa superfamiglia è caratterizzata da un'architettura tetramerica rigorosamente conservata. Quest'ultimo è mostrato in Fig. 5UN dove vengono utilizzati colori diversi per evidenziare i principali domini funzionali, incluso il dominio del sensore di tensione del fascio a quattro eliche (VSD) e il poro della via di conduzione ionica, che coinvolge due eliche transmembrana e il poro rientrante di collegamento, contenente il filtro di selettività. Questo singolo modello strutturale ereditato da un gene antenato ha consentito, attraverso la differenziazione, un'esplosione di variabilità funzionale. I canali della classe 6TM, infatti, sono coinvolti, ad esempio, nella segnalazione di condizioni ambientali nocive, nella formazione del potenziale d'azione neuronale e nella sincronizzazione del battito cardiaco (59). Poiché tutti questi canali condividono la stessa architettura, diverse decomposizioni negli ED in diversi gruppi filogenetici probabilmente riflettono aspetti funzionali piuttosto che strutturali distinti (51, 52).

ED per canali Kv. (UN) Rappresentazione schematica dell'assemblaggio tetramerico biologico dei canali 6TM, con ogni colore che rappresenta una singola subunità monomerica (vista dall'alto e laterale). Per la subunità blu, il VSD è evidenziato in ciano. (B) Rappresentazione della suddivisione monomerica più significativa, Q = 2 , mostrata nel contesto del tetramero completo cfr. SI Appendice, Fig. S13 per il punteggio di qualità. I residui carichi positivamente responsabili del rilevamento della tensione sono mostrati come sfere gialle. (CE) Suddivisioni più fini in quattro e sei domini monomerici.

Per chiarezza, ci concentriamo su tre diverse famiglie 6TM: il canale selettivo del potassio voltaggio-dipendente [Kv, PDB ID 2R9R (71)], il canale batterico sodio-selettivo voltaggio-dipendente [BacNav, PDB ID 4EKW (72)], e potenziale transiente del recettore [TRP, PDB ID 3J5P (73)] canali. Abbiamo analizzato gli MSA per le tre famiglie sulla base di un pool di ∼ 800 sequenze, ciascuna con 200 posizioni (74) da cui abbiamo omesso le regioni altamente gapped degli allineamenti (tipicamente che si verificano in loop tra le sei eliche transmembrana). Sebbene il set di dati 6TM che abbiamo utilizzato sia il più completo disponibile al momento, la sua dimensione è chiaramente limitata rispetto ai casi molto meglio popolati discussi in precedenza, che mostrano un C piuttosto basso (vedi SI Appendice, Fig. S12). Per garantire un'analisi robusta, abbiamo deciso di scomporre il grafico corrispondente al massimo Δ C per ogni MSA.

Nella Fig. 5 B e E, presentiamo varie suddivisioni per la famiglia Kv per un numero crescente di domini (vedi SI Appendice, Fig. S13 per il punteggio di qualità). La suddivisione per Q = 2 è già inaspettatamente informativa, poiché la quarta elica del VSD (chiamata S4) e i suoi residui affacciati sono associati al dominio dei pori piuttosto che al resto del VSD. Questo è un risultato intrigante perché la suddetta suddivisione classica in domini strutturali avrebbe tenuto separati questi elementi. Da un punto di vista funzionale, invece, è significativa la suddivisione sequenziale degli ED primari ( Q = 2 ). Infatti, concorda con il forte accoppiamento meccanico tra la regione dei pori e S4 (75 ⇓ –77). Ricordiamo che quest'ultimo contiene i residui positivi (sfere gialle in Fig. 5B) che rilevano variazioni potenziali transmembrana e determinano il movimento di questa elica attraverso la membrana questo movimento è, a sua volta, trasmesso al dominio dei pori per il gating. La divisione in Q = 4 ED, in Fig. 5C, riprende ulteriori caratteristiche funzionali. Un dominio corrisponde in gran parte alla regione di selettività, formata da tutti i residui che rivestono la via ionica stretta e altamente conduttiva (in giallo), un altro è associato alla regione di gating (in rosso), e gli altri due comprendono, rispettivamente, la via ionica interna e residui esterni del VSD. È da notare che si trova una diversa assegnazione di dominio per le due facce dell'elica dei pori, con quella superiore che sostiene il filtro di selettività e quella inferiore che contatta il dominio di gating. Questo esempio di Kv è anche particolarmente istruttivo per quanto riguarda la descrizione multilivello che gli ED possono fornire sulle varie caratteristiche delle proteine. Le suddivisioni più fini ( Q = 6 ) restituiscono principalmente gli elementi strutturali di base del sistema. In questa suddivisione, le regioni dei pori e dei sensori di tensione sono per lo più assegnate a diversi ED, ad eccezione della porzione extracellulare del canale (evidenziata in blu in Fig. 5 D e E), che ancora fa da ponte tra i due. Se osservata nel contesto del tetramero di canale, sembra naturale ipotizzare che questa regione sia strumentale per la propagazione del segnale tra i circuiti del sensore di tensione e i domini dei pori, che possono infatti essere modulati da stimoli esterni, come il legame con il ligando. Di conseguenza, supponiamo che gli amminoacidi in questa regione siano genuinamente correlati all'evoluzione per ragioni funzionali.

Ulteriori elementi riguardanti il ​​ruolo funzionale degli ED emergono dai confronti delle suddivisioni Kv, BacNav e TRP, che sono riportati in Fig. 6 e sono ulteriormente dettagliati in SI Appendice, Fig. S13. Il confronto tra Kv e BacNav (un'altra famiglia tetramerica voltaggio-dipendente, selettiva per il sodio) riflette come i vincoli funzionali abbiano modellato queste due famiglie lungo l'evoluzione, in modo quasi sovrapponibile. Infatti, l'elica S4 segrega con la parte inferiore del poro e, insieme, formano il “dominio gating” (in rosso). Allo stesso modo, l'elica del poro rientrante è divisa nelle facce superiore e inferiore, sostenendo il dominio di selettività (in giallo), e il resto del VSD è raggruppato in residui interni ed esterni. Totalmente diversa è invece l'organizzazione degli ED per i canali TRP. Infatti, questa famiglia di canali, identificata solo in Eukaryota, ha caratteristiche distinte rispetto alle altre. In particolare, è un canale cationico non selettivo controllato da una varietà di stimoli, come la temperatura, il pH e il legame dei ligandi (78 ⇓ ⇓ –81). In particolare, questi canali hanno dimostrato di possedere due differenti regioni di gating (73, 82), che sono, infatti, ben catturate dalla decomposizione ED. La divisione di S4 è convincente sotto questo aspetto, poiché è coerente con la mancanza del ruolo dinamico che, invece, lo caratterizza nei canali ionici voltaggio-dipendenti: solo i residui C-terminali sono associati al dominio di gating (in rosso) . La parte superiore di S4 è invece sezionata longitudinalmente, con i residui interni tutti raggruppati con la parte superiore del resto del VSD. La parte esterna di S4 appartiene al dominio giallo esteso: quest'ultimo rappresenta effettivamente un secondo dominio di gating superiore, come suggerito nei rif. 73 e 82. Sorprendentemente, la cavità gialla determinata dalle due eliche dei pori e la parte esterna di S4 corrisponde esattamente alla posizione della tasca vannilloide (82 ⇓ ⇓ ⇓ –86), che rappresenta il principale sito di legame intracellulare per gli attivatori di questi canali.

Analisi comparativa degli ED per i canali Kv, BacNav e TRP, corrispondenti alla suddivisione Q = 4 (vedi punteggi di qualità in SI Appendice, Fig. S13). Mentre Kv e BacNav mostrano un'organizzazione simile, coerente con i loro analoghi requisiti funzionali, TRP è caratterizzato da un diverso pattern di domini, coerente con le sue proprietà ligando-dipendenti e perdita di quelle voltaggio-dipendenti, specifiche degli altri due canali.

L'indicazione della famiglia 6TM è che gli ED possono individuare domini che, per il loro specifico carattere funzionale, sono distinti dalle suddivisioni effettuate con criteri strutturali statici.

Confronto con l'analisi dei settori proteici.

L'identificazione di gruppi di residui in coevoluzione da modelli di mutazioni correlate è un problema di vecchia data (48) che è stato affrontato da varie prospettive. Tra gli approcci più noti e più eleganti ci sono l'analisi dei settori proteici (49) e CoeViz (87), che fornisce informazioni sulla natura cooperativa della coevoluzione dei residui. 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. 7UN 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. 7B 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. 7B) 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 (UN) the PDZ domain (PDB ID 1BE9) and (B) 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. In SI Appendice, Fichi. 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 SI Appendice, 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 SI Appendice, Fichi. 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

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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 obbiettivo, and a related known structure used for modeling is a modello.

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).

Scegliere 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 ID 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. Il S 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 menù.

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, clicca ok usare 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 nr 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) Descrizione, then show Resolution e 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). Il 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. clic Show in MAV to display the query-hit sequence alignment from Blast in another Multalign Viewer (MAV) window
  2. clic Load Structure to fetch 4DKL from the PDB and open it in Chimera
  3. clic Quit to dismiss the Blast results dialog
  • scegliere Favorites. Model Panel from the Chimera menu
  • nel Model Panel, clicca 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:

    Schermo
    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 Intestazioni menu to hide the Consensus e Conservazione 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 a nastro. 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. Clic 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. Il 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 Struttura. Secondary Structure. show actual

    &larr Running Modeller

    From the sequence window menu, choose Struttura. Modeller (homology) to open the Chimera interface to comparative modeling with Modeller. The target should be set to oprd_human. Clic 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 dal Model List menù. 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:

    nastro
    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


    Descrizione del corso

    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.

    Formato del corso

    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.


    Guarda il video: How to get a protein PDB file from protein data bank? (Giugno 2022).