Em formação

Cálculo da fração de proteína desdobrada a partir de dados de espectroscopia

Cálculo da fração de proteína desdobrada a partir de dados de espectroscopia



We are searching data for your request:

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

Esta é uma pergunta de uma lição de casa do ano anterior. É-nos dada a absorvância a 222 nm de uma proteína do tipo selvagem e mutante a diferentes temperaturas. Somos então solicitados a calcular várias grandezas termodinâmicas a partir desses dados. A primeira coisa que ele pediu é o Tm de ambos wt e mutante. Para obter o Tm, preciso da fração de proteína desdobrada, uma vez que Tm é definida como a temperatura na qual a fração desdobrada é 0,5. No entanto, estou confuso sobre como calcular a fração desdobrada. No gabarito, o professor utilizou a equação f = 2 * (A222-0,5), sem explicação. Alguém pode me explicar de onde vem essa equação?

Edit: Desculpe, esqueci de dizer que f significa fração desdobrada.

Muito obrigado Zeyuan


Plotei os dados para facilitar a resposta, embora não seja necessário se você souber o que procurar nos dados.

Como esperado, as curvas de fusão são sigmoidais com assíntotas horizontais em aproximadamente 0,5 e 1. Você deve ser capaz de ver isso nos dados brutos também: as absorvâncias oscilam em torno de 0,5 antes de subir rapidamente e então estabilizam em torno de 1.

Você quer a fração da proteína não dobrada em função da absorbância, então você precisa normalizar esses dados para a faixa de [0,1]. Há uma fórmula simples para isso que, colocada nos termos de sua pergunta, seria:

$ f = frac {A_ {222} - min (A_ {222})} {max (A_ {222}) - min (A_ {222})} $

$ f = frac {A_ {222} - 0,5} {1 - 0,5} $

$ f = frac {A_ {222} - 0,5} {0,5} = 2 (A_ {222} - 0,5) $

Intuitivamente, você pode pensar sobre isso da seguinte maneira: em baixas temperaturas, quando a proteína é dobrada, a absorbância é 0,5. Considere isso como um branco ou medição de linha de base que fornece a absorbância da solução quando nenhuma proteína é desdobrada. Como você está interessado apenas no sinal da proteína não dobrada, você pode subtrair esse valor (0,5) do restante dos dados.


Estabilização da estrutura da proteína através da interação π – π na segunda esfera de coordenação da pseudoazurina

Correspondência para: Takamitsu Kohzuma, Institute of Quantum Beam Science, Ibaraki University, 2-1-1 Bunkyo, Mito, Ibaraki 310-8512, Japan. E-mail: [email protected] Pesquise mais artigos deste autor

Escola de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia, Instituto de Ciência do Feixe Quântico, Universidade de Ibaraki, Mito, Ibaraki, 310-8512 Japão

Escola de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia, Instituto de Ciência do Feixe Quântico, Universidade de Ibaraki, Mito, Ibaraki, 310-8512 Japão

Departamento de Biologia, Universidade de Western Ontario, London, Ontario, Canadá

Departamento de Química, The University of Western Ontario, London, Ontario, Canadá

Departamento de Biologia, Universidade de Western Ontario, London, Ontario, Canadá

Departamento de Química, The University of Western Ontario, London, Ontario, Canadá

Escola de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia, Instituto de Ciência do Feixe Quântico, Universidade de Ibaraki, Mito, Ibaraki, 310-8512 Japão

Correspondência para: Takamitsu Kohzuma, Institute of Quantum Beam Science, Ibaraki University, 2-1-1 Bunkyo, Mito, Ibaraki 310-8512, Japan. E-mail: [email protected] Pesquise mais artigos deste autor


ENTRADAS DE BANCO DE DADOS

Cada entrada possui um ID de acesso exclusivo de letras (L) e números (N) no formato: LLNNNLLNN. Eles são atribuídos aleatoriamente e o usuário não pode solicitar um código de ID específico. No entanto, se um usuário estiver depositando uma série de espectros na mesma proteína ou proteínas relacionadas, ele pode pré-reservar uma lista sequencial (até 100) de nomes de entrada que têm os mesmos sete caracteres iniciais (atribuídos).

Cada entrada inclui informações sobre as características da amostra, incluindo o nome da proteína (e nomes alternativos, se apropriado), a fonte da proteína (e quaisquer alterações da sequência de tipo selvagem), sua concentração e pureza e o conteúdo do tampão e da linha de base ( incluindo ligantes, se houver, e para complexos, seus parceiros de ligação macromolecular). Inclui os dados espectrais do CD mais o espectro de HT (alta tensão ou alta tensão ou pseudo-absorbância) e informações sobre as condições experimentais, como temperatura, comprimento de caminho da célula e tipo, instrumento usado, parâmetros espectrais como comprimento de onda mínimo e máximo e intervalos de comprimento de onda e número de varreduras repetidas ou acumulações.

As entradas incluem dados espectrais brutos para a amostra e linha de base, bem como informações sobre o processamento de dados e os dados espectrais processados ​​finais que são publicados. Também há informações opcionais (mas altamente recomendadas) sobre os padrões de calibração do instrumento e seus espectros.

Cada entrada normalmente inclui não apenas um hiperlink para o arquivo UniProt relevante (4), mas também inclui uma sequência para a proteína (no código de uma letra) para que as diferenças da entrada UniProt possam ser identificadas.

Quando há uma estrutura cristalina disponível para a proteína, o código ID do PDB (3) é incluído, assim como os hiperlinks para essa entrada em todos os três sites de arquivamento - os sites RCSB (5), PDBj (6) e PDBe (7). A razão para todos os três links é que cada um dos sites do PDB tem informações exclusivas e complementares e meios de exibir e consultar os dados, e acreditamos que o fácil acesso a todos eles beneficiará os usuários do PCDDB. Além disso, as estruturas secundárias derivadas da estrutura cristalina conforme definido pelo algoritmo DSSP (8) também estão incluídas.

O número (9) da Enzyme Commission (EC) e um hiperlink para o site associado estão incluídos para enzimas com números EC atribuídos, como um guia para suas propriedades funcionais. Além disso, quando disponível, um link para a entrada no site da classificação de dobras de domínio CATH (10) também está incluído.

Cada entrada inclui a data de deposição e o nome do depositante e do laboratório de origem, junto com a citação da literatura apropriada e um link para sua entrada no Medline. Todos os formatos de download incluem a referência da literatura, para que os usuários dos dados possam identificar e citar claramente os produtores dos dados.

Esses conteúdos foram desenvolvidos e refinados após discussões com membros da comunidade de usuários como resultado de extensas consultas públicas e sugestões dos membros do Conselho Consultivo Técnico PCDDB, que representam os fabricantes de todos os instrumentos comerciais de CD e cientistas de todas as linhas de luz SRCD em todo o mundo ( veja a lista de Agradecimentos).

O primeiro conjunto de entradas foram as 71 proteínas solúveis que compõem o conjunto de dados de referência SP175 (11) atualmente disponível para uso com o servidor de análise online DichroWeb (12). Estes foram seguidos pelas nove proteínas no banco de dados de referência CRYST175 (13). Em seguida, espectros de proteínas adicionais enviados por usuários foram depositados (14), mas sua liberação está embargada até o lançamento da versão completa de deposição no início de 2011.


Informações de Apoio

Comparação de ΔΔGnão e Δ & ltTm& gt dependência de Δ & ltTm& gt (= & ltTm& gtVariant2 - & ltTm& gtVariant1) de intervariante R 2 valores para cada ajuste de par variante de dois modelos de reação para a dependência das taxas iniciais de perda de monômero sobre a fração desdobrada a 37 ° C para variantes de GCSF na seleção de formulações de cálculo de carga líquida e pI para WT-GCSF usando PropKa e estrutura de PDB : 2D9Q (PDF)


C: Arquivos de programas (x86) Microsoft Office MEDIA OFFICE14 Bullets BD21300_.gif

O método usado para determinar a concentração da proteína desconhecida é usando a Lei de Beer: A = Ɛ x c x l (Onde I = 1)

Ɛ é o gradiente da linha e pode ser determinado pelo método

Os 2 pontos de dados usados ​​são: (00) e (0,50 0,60)

Portanto, o gradiente da linha (Ɛ) = (0,60 - 0) / (0,50 - 0)

Assim, 0,35 = 1,2 x c (c = concentração)

Outra maneira de determinar a concentração desconhecida da proteína é ler a absorvência da proteína desconhecida no gráfico para a concentração de proteína específica.

Isso torna a concentração da proteína desconhecida em torno de 0,29 mM.


Resumo

As proteínas com nó e nó corrediço são topologicamente complexas. Compreender seu mecanismo de dobramento e desdobramento atraiu considerável interesse. Aqui nós combinamos engenharia de proteínas, pinças ópticas de molécula única e simulações de dinâmica molecular dirigida (SMD) para investigar o desdobramento e dobramento mecânico de uma proteína arginina descarboxilase dependente de piruvoil (PADC). Em sua estrutura de nó corrediço, o PADC contém um laço longo com rosca (85 resíduos), que é quase duas vezes o tamanho do laço de nó. Quando esticado a partir de seus terminais N e C, a maior parte do PADC pode ser facilmente desdobrada em dois estados, e a estrutura com nó corrediço foi desamarrada. Uma pequena porcentagem do PADC desdobrou-se seguindo uma via de três estados envolvendo a formação de um estado intermediário de desdobramento. Esses estados intermediários de desdobramento mostraram uma ampla distribuição de incrementos de comprimento de contorno, sugerindo que eles não tinham uma estrutura específica bem definida. Simulações SMD revelaram a principal barreira de energia livre para o desdobramento do PADC e sugeriram que os estados intermediários de desdobramento podem se originar da fricção do deslizamento da cadeia polipeptídica durante o processo de puxar a alça rosqueada para fora da alça de amarração. Após o relaxamento, uma pequena porcentagem da cadeia polipeptídica PADC desdobrada e desamarrada pode redobrar de volta à sua conformação de nó corrediço nativa, mas uma grande fração só pode atingir um estado dobrado incorretamente. Nossos resultados revelaram a complexidade do desdobramento mecânico e redobramento de uma proteína com nó corrediço com um laço de rosca longa.


Cálculo da fração de proteína desdobrada a partir de dados de espectroscopia - Biologia

QUÍMICA DE PROTEÍNAS

INFORMAÇÕES DE FUNDO: Você pode querer consultar o Guia de Predição de Estrutura de Robert Russell. Para as propriedades bioquímicas dos aminoácidos, consulte PROWL, Amino Acid Hydrophobicity e Amino Acid Chart and Reference Table (GenScript). Se você estiver especificamente interessado em anticorpos, eu recomendo que você visite a & quotA página de recursos de anticorpos. & Quot

Composição de aminoácidos e massa & ndash ProtParam (ExPASy, Suíça)
Ponto de isolação eletrica - Ferramenta de cálculo de pI / Mw (ExPASy, Suíça). Se você quiser um gráfico da relação entre a carga e o pH, use o ProteinChemist (ProteinChemist.com) ou JVirGel Proteomic Tools (Rede PRODORIC, Alemanha).
Massa, pI, composição e mol% ácidos, básicos, aromáticos, polares, etc. aminoácidos - PEPSTATS (EMBOSS). Bioquímica - online (Vitalonic, Rússia) dá um% de composição, peso molecular, pI e carga em qualquer pH desejado.

Calculadora de peso molecular de peptídeos (GenScript) - a calculadora online determina a fórmula química e o peso molecular do seu peptídeo de interesse. Você também pode especificar modificações pós-translacionais, como modificações de terminais N e C e posicionamento de pontes dissulfeto, para obter resultados mais precisos.

Calculadora de ponto isoelétrico 2.0 (IPC 2.0) - é um servidor para a previsão de pontos isoelétricos e pKuma valores usando uma mistura de aprendizagem profunda e modelos de regressão de vetor de suporte. A precisão de predição (RMSD) do IPC 2.0 para proteínas e peptídeos supera os algoritmos anteriores. (Referência: Kozlowski LP (2021) Nucl. Acids Res. Web Server issue).

Cálculo de Composição / Peso Molecular (Georgetown University Medical Center, EUA) - o único problema com este site é que quando executado em modo batch não identifica a sequência pelo nome, apenas pelo número sequencial

Calculadora de proteína (C. Putnam, The Scripps Research Institute, EUA) - calcula a massa, pI, carga em um determinado pH, conta os resíduos de aminoácidos etc.

Predictor Tm (P.C. Lyu Lab., National Tsing-Hua University, Taiwan) - calcula a temperatura teórica de fusão da proteína.

Antigenicidade e alergenicidade: um bom lugar para começar seria The Immune Epitope Database (IEDB)

Abie Pro Peptide Anticorpo Design (Chang Bioscience)

Servidores de alergenicidade: AllerTOP (Referência: Dimitrov, I. et al. 2013. BMC Bioinformatics 14(Suplemento 6): S4), AlgPred - predição de proteínas alergênicas e mapeamento de epítopos IgE (Referência: Saha, S. e Raghava, G.P.S. 2006. Nucleic Acids Research 34: W202-W209.), E SDAP - Structural Database of Allergenic Proteins (Referência: Ivanciuc, O. et al. 2003. Nucleic Acids Res. 31: 359-362).

EpiToolKit - é uma bancada de trabalho virtual para questões imunológicas com foco no design de vacinas. Ele oferece uma variedade de ferramentas de imunoinformática que cobrem a genotipagem MHC, predição de epítopos e neoepítopos, seleção de epítopos para projeto de vacina e montagem de epítopos. Em sua versão 2.0 recentemente reimplementada, o EpiToolKit oferece uma gama de novas funcionalidades e, pela primeira vez, permite combinar ferramentas em fluxos de trabalho complexos. Para usuários inexperientes, ele oferece interfaces simplificadas para guiá-los na análise de conjuntos de dados imunológicos complexos. (Referência: Schubert S et al. (2015) Bioinformatics 31(13): 2211 e ndash2213).

VIOLIN - Vacine euinvestigação e Oneuine euinformação Network - permite fácil curadoria, comparação e análise de dados de pesquisa relacionados a vacinas em vários patógenos humanos. VIOLIN deve se tornar uma fonte centralizada de informações sobre vacinas e fornecer aos investigadores em ciências básicas e clínicas dados com curadoria e ferramentas de bioinformática para pesquisa e desenvolvimento de vacinas . VBLAST: Customized BLAST Search for Vaccine Research permite várias estratégias de pesquisa contra 77 genomas de 34 patógenos. (Referência: He, Y. et al. 2014. Nucleic Acids Res. 42 (problema de banco de dados): D1124-32).

SVMTriP - é um novo método para prever o epítopo antigênico com a última entrada de sequência do banco de dados IEDB. Em nosso método, Support Vector Machine (SVM) foi utilizado combinando a similaridade Tri-peptídeo e pontuações de propensão (SVMTriP) a fim de alcançar o melhor desempenho de predição. Além disso, SVMTriP é capaz de reconhecer peptídeos virais de um fundo de sequência de proteína humana. (Referência: Yao B et al. (2012) PLoS One 7(9): e45152).

Solubilidade e cristalizabilidade:

EnzymeMiner - oferece mineração automatizada de enzimas solúveis com diversas estruturas, propriedades catalíticas e estabilidades. A previsão de solubilidade emprega o preditor SoluProt interno desenvolvido usando aprendizado de máquina. (Referência: Hon J et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W104 e ndashW109).

ESPRESSO (ESestimativa de PRoteína ExpreSSion e TÃOlubilidade) - é um preditor baseado em sequência para estimar a expressão e solubilidade de proteínas para três sistemas de expressão de proteínas diferentes: Escherichia coli in vivo, Brevibacilluse livre de células de germe de trigo. (Referência: Hirose S, & amp Noguchi T. 2013. Proteomics. 13:1444-1456).

SABLE - Predição baseada em sequência precisa de acessibilidades relativas a solventes, estruturas secundárias e domínios transmembrana para proteínas de estrutura desconhecida. (Referência: Adamczak R et al. 2004. Proteins 56:753-767).

SPpred (Solúvel Ppredição de proteína) (Centro de Bioinformática, Instituto de Tecnologia Microbiana, Chandigarh, Índia) - é um servidor web para prever a solubilidade de uma proteína na superexpressão em E.coli. A predição é feita por híbrido do modelo SVM treinado no perfil PSSM gerado pela pesquisa PSI-BLAST do banco de dados de proteínas & # 39nr & # 39 e composição de aminoácidos dividida.

Protein & ndashSol - é um servidor da web para prever a solubilidade de proteínas. Usando os dados disponíveis para a solubilidade da proteína Escherichia coli em um sistema de expressão livre de células, 35 propriedades baseadas em sequência são calculadas. Os pesos dos recursos são determinados a partir da separação de subconjuntos de baixa e alta solubilidade. O modelo retorna uma solubilidade prevista e uma indicação dos recursos que mais se desviam dos valores médios. (Referência: Hebditch M et al. 2017. Bioinformática 33(19): 3098 e ndash3100).

CamSol - para o design racional de variantes de proteínas com solubilidade aprimorada. O método funciona realizando uma rápida triagem computacional de dezenas de milhares de mutações para identificar aquelas com maior impacto na solubilidade da proteína alvo, mantendo seu estado nativo e atividade biológica. (Referência: Sormanni P et al. (2015) J Molec Biol 427(2): 478-490). N.B. Requer registro.

Sseu rosto Entropy Redução p rediction (SERp) - esta ferramenta exploratória visa auxiliar na identificação de locais que são mais adequados para mutação projetada para aumentar a cristalização por uma abordagem de Redução de Entropia de Superfície. (Referência: Goldschmidt L. et al. 2007. Protein Science. 16:1569-1576)

CRYSTALP2 - para em sílico previsão da propensão à cristalização de proteínas. (Referência: Kurgan L, et al. 2009. BMC Structural Biology 9: 50) e PPCpred - previsão baseada em sequência da propensão para a produção de cristais de qualidade de difração, produção de cristais, purificação e produção do material proteico. (Referência: M.J. Mizianty & amp L. Kurgan. 2011. Bioinformática 27: i24-i33).

Peptídeos antimicrobianos, vacinas e toxinas:

APD (UMAantimicrobiano Peptide Database) (Referência: Wang, Z. e Wang, G 2004. Nucl. Acids Res.32: D590-D592)

O Sistema de Secreção Tipo III (T3SS) é um mecanismo essencial para a interação patógeno-hospedeiro no processo de infecção. As proteínas secretadas pela máquina T3SS de muitas bactérias Gram-negativas são conhecidas como efetores T3SS (T3SEs). Estes podem estar localizados subcelularmente no hospedeiro ou fazer parte da ponta da agulha do T3SS que interage diretamente com a membrana do hospedeiro para trazer outros efetores para a célula-alvo. T3SEdb representa esse esforço para montar um banco de dados abrangente de todos os T3SEs determinados experimentalmente e putativos em um site acessível pela web. A pesquisa BLAST está disponível. (Referência: Tay DM et al. 2010. BMC Bioinformatics. 11 Suplemento 7: S4).

Eficaz (Universidade de Viena, Áustria e Universidade Técnica de Munique, Alemanha) - A secreção de proteínas bacterianas é o principal mecanismo de virulência de bactérias simbióticas e patogênicas. Assim, as proteínas efetoras são transportadas do citosol bacteriano para o meio extracelular ou diretamente para a célula hospedeira eucariótica. O portal Effective fornece previsões pré-calculadas sobre efetores bacterianos em todos os genomas patogênicos e simbiônicos publicamente disponíveis, bem como a possibilidade para o usuário predizer efetores em dados da própria sequência de proteínas.

Vaxign é o primeiro sistema de design de vacina baseado na web que prevê alvos de vacina com base em sequências de genoma usando a estratégia de vacinologia reversa. As características previstas no pipeline Vaxign incluem localização subcelular de proteína, hélices transmembrana, probabilidade de adesina, conservação de proteínas humanas e / ou de camundongo, exclusão de sequência de genoma (s) de cepa (s) não patogênica (s) e ligação de epítopo a MHC classe I e classe II . O banco de dados Vaxign pré-computado contém previsão de alvos de vacina para genomas & gt350. (Referência: He Y et al. 2010. J Biomed Biotechnol. 2010: 297505). Uma versão mais recente do Vaxign 2 Beta está disponível aqui.

VacTarBac é uma plataforma que armazena vacinas candidatas contra várias bactérias patogênicas. As vacinas são projetadas com base em sua probabilidade de atuar como epítopo, portanto, têm o potencial de induzir qualquer um dos vários braços do sistema imunológico. Esses epítopos foram previstos contra o fator de virulência e genes essenciais de 14 espécies bacterianas. (Referência: Nagpal G et al. (2018) Front Immunol. 9: 2280).

Abpred - pegará uma única sequência de aminoácidos para um Fv e calculará o desempenho previsto em 12 plataformas biofísicas (Referência: Hebditch M & amp J Warwicker (2019) PeerJ. 7: e8199).

T3SE - Predição do efetor do sistema de secreção Tipo III (Referência: L & oumlwer M, & amp Schneider G. 2009. PLoS One. 4:e5917. Errata em: PLoS One. 20094 (7).

SIEVE Server é uma ferramenta pública da web para predição de efetores secretados tipo III. O SIEVE Server classifica potenciais efetores secretados de genomas de patógenos bacterianos com sistemas de secreção do tipo III usando um modelo aprendido de proteínas secretadas conhecidas. O SIEVE Server requer que apenas sequências de proteínas de proteínas sejam rastreadas e retorna uma probabilidade conservadora de que cada proteína de entrada seja um efetor secretado tipo III. (Referência: McDermott JE et al. 2011. Infect Immun. 79:23-32).

Dicroísmo circular:

Dicroísmo circular (Birkbeck College, School of Crystalography, Inglaterra) DICHROWEB é um site interativo que permite a deconvolução de dados de experimentos de espectroscopia de dicroísmo circular. Ele oferece uma interface para uma variedade de algoritmos de deconvolução (CONTINLL, SELCON3, CDSSTR, VARSLC, K2D).

K2D2: Predição de porcentagens de estrutura secundária de proteína a partir de espectros de CD - permite a análise de 41 pontos de dados do espectro de CD variando de 200 nm a 240 nm ou ou 51 pontos de dados para a faixa de 190-240 nm (Referência: Perez-Iratxeta C & amp Andrade- Navarro MA. 2008. BMC Structural Biology 2008, 8:25)

K2D3 é um servidor da web para estimar o conteúdo da hélice e da fita & szlig de uma proteína a partir de seu espectro de dicroísmo circular. K2D3 usa um banco de dados de espectros teóricos derivados com Dichrocalc (Referência: Louis-Jeune C et al. 2012. Proteínas: Estrutura, Função e Bioinformática 80: 374 e ndash381)

Resíduos de cisteína:

DiANNA - irá prever o estado de oxidação da cisteína (precisão de 76%), pares de cisteína (precisão de 81%) e conectividade da ligação dissulfeto (precisão de 86%). (Referência: Nucl. Acids Res. 33: W230-W232).

CYSREDOX (Rockefeller University, EUA) e CYSPRED (Grupo de Biocomputação CIRB, Universidade de Bolonha, Itália) calcular o estado redox dos resíduos de cisteína nas proteínas.

Plotador de hidrofobicidade ( Innovagen ) - e Protein Hydroplotter - sellect em Ferramentas (ProteinLounge, San Diego, CA ).

Proteólise e espectrometria de massa:

Proteólise - PeptideCutter (ExPASy, Suíça) que também prevê locais de clivagem para enzimas e produtos químicos. Um local de proteólise alternativo é Mobility_plot 4.1 (Impressão digital proteolítica avançada, IGH, França).
Para análises de proteínas mais sofisticadas envolvendo espectroscopia de massa, a ExPasy introduziu FindMod para prever potenciais modificações pós-tradução de proteínas em peptídeos e, GlycoMod, que pode prever as possíveis estruturas de oligossacarídeos que ocorrem em proteínas a partir de suas massas determinadas experimentalmente.

ProFound - é uma ferramenta para pesquisar um banco de dados de sequência de proteínas usando informações de espectros de massa de mapas de peptídeos. Um algoritmo Bayesiano é usado para classificar as sequências de proteínas no banco de dados de acordo com sua probabilidade de produzir o mapa de peptídeos. Uma versão simplificada pode ser acessada aqui (Rockefeller University, New York, U.S.A.). Não se pode usar um banco de dados de proteínas próprio.

ProteinProspector (Universidade da Califórnia) - oferece uma ampla variedade de ferramentas (por exemplo, MS-Fit, MS-Tag, MS-Seq, MS-Pattern, MS-Homology) para o espectroscopista de massa de proteína.

Repetições em sequências de proteínas podem ser descobertas usando Radar ( R apid UMA utomático D etecção e UMA alinhamento de R epeats, Instituto Europeu de Bioinformática) ou REPRO (Referência: George RA. & amp Heringa J. 2000. Trends Biochem. Sei. 25: 515-517).

REPPER (REPcome e seu PORiodicidades) - detecta e analisa regiões com repetições curtas sem intervalos em proteínas. Ele encontra periodicidades por transformada de Fourier (FTwin) e análise de similaridade interna (REPwin). O FTwin atribui valores numéricos aos aminoácidos que refletem certas propriedades, por exemplo hidrofobicidade, e fornece informações sobre as periodicidades correspondentes. O REPwin usa autoalinhamentos e exibe repetições que revelam semelhanças internas significativas. Eles são complementados por PSIPRED e previsão de bobina enrolada (COILS), tornando o servidor uma ferramenta analítica útil para proteínas fibrosas. (Referência: M. Gruber et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W239-W243).

Géis bidimensionais:

Cálculo JVirGel de géis de proteína bidimensionais virtuais - cria proteomas 2D virtuais de uma lista enorme de eucariotos e procariotos amp (ou uma proteína individual). Duas versões: html (limitada) e miniaplicativo Java (incrível, mas você precisa instalar o Java Runtime Environment. (Referência: K. Hiller et al. 2003. Nucl. Acids Res. 31: 3862-3865).

Desenhe géis de proteína bidimensionais virtuais (PRODORIC Net, Alemanha) - usando seus próprios dados de sequência de proteínas ou para diferentes organismos.

Scratch Protein Predictor - (Instituto de Genômica e Bioinformática, Universidade da Califórnia, Irvine) - os programas incluem: ACCpro: a acessibilidade relativa a solventes de resíduos de proteína CMAPpro: Previsão de mapas de contato de aminoácidos COBEpro: Previsão de epítopos de células B contínuos CONpro: prevê se o número de contatos de cada resíduo em uma proteína está acima ou abaixo da média para aquele resíduo DIpro: Predição de pontes dissulfeto DISpro: Predição de regiões desordenadas DOMpro: Predição de domínios SSpro: Predição de estrutura secundária de proteína SVMcon: Predição de mapas de contato de aminoácidos usando Support Vector Machines e, 3Dpro: Predição de estrutura terciária de proteína (Ab Initio).

Mutagênese:

Designer de mutagênese genética (GenScript) é desenvolvido para tornar seu projeto de mutagênese pontual de DNA simples para facilitar a mutação genética. Para realizar a mutagênese do DNA do tipo selvagem, simplesmente insira sua sequência inicial do gene do tipo selvagem no campo abaixo e clique no botão & ldquofrom selection & rdquo para selecionar o (s) aminoácido (s) de interesse. Consequentemente, a nova sequência de gene que codifica a proteína mutada será gerada com um clique & ldquosubmit & rdquo. Você pode selecionar vários sistemas de expressão.

I-Mutant2.0: preditor de mudanças na estabilidade da proteína após a mutação - escolha um número de referência PDB ou cole sua própria proteína. A resposta (por e-mail) indica se a proteína é mais ou menos estável, um fato que pode ser útil para projetar proteínas "melhores". (Referência: E. Capriotti et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W306-W310).

SIFT - o Sorting eutolerante fROM TO algoritmo olerant (SIFT) prevê o efeito das variantes de codificação na função da proteína, isto é, prevê se uma substituição de aminoácido afeta a função da proteína com base na homologia de sequência e nas propriedades físicas dos aminoácidos. SIFT pode ser aplicado a polimorfismos não sinônimos de ocorrência natural e mutações missense induzidas por laboratório. (Referência: N-L Sim et al. 2012. Nucleic Acids Research 40(1): W452 e ndashW457).

membrana mCSM - prevê os efeitos de mutações nas proteínas transmembrana. (Referência: Pires DEV et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W147 e ndashW153).


Cálculo da fração de proteína desdobrada a partir de dados de espectroscopia - Biologia

Os depositantes de deposições de proteínas são fortemente encorajados a usar os vários softwares de validação listados abaixo para verificar seus dados experimentais de NMR e arquivos de estrutura antes de carregá-los.

Relatórios de validação

Relatórios de validação: coleções de arquivos AVS, LACS e SPARTA gerados para entradas BMRB publicadas

wwPDB ValidationService verificará seu modelo e arquivos experimentais antes de enviar uma estrutura para wwPDB.

Protein Structure Validation Suite (PSVS) é uma ferramenta útil para a avaliação de estruturas de proteínas geradas por NMR e métodos de raios-X. O PSVS é amplamente aplicável para avaliação da qualidade de estruturas em projetos de biologia de estruturas.

CheckShift - Verificação de Referência de Mudança Química no Centro de Engenharia Molecular Aplicada da Universidade de Salzburg, Áustria. Funciona em arquivos NMR-STAR 2.1, SHIFTX ou TALOS.

[um erro ocorreu no processamento desta diretiva]

Software de validação de dados para download

Binário linux LACS de 64 bits (requer tempo de execução Matlab), código-fonte Matlab e wrappers python. (Referência: PubMed.)

Wattos é um pacote de software que consiste em programas para analisar, anotar, analisar, arquivar e disseminar dados de RMN experimentais depositados por autores em todo o mundo no PDB.


Os autores declaram que a pesquisa foi realizada na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que pudessem ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.

Este trabalho foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (NSFC 62075177), a Fundação de Ciências Naturais da Província de Shaanxi (2020JM-193, 2020JQ-324) China Postdoctoral Science Foundation (2017M610623) a Fundação Nacional de Ciências Naturais da China (91750106), e o Fundo de Pesquisa do Laboratório Chave Estadual de Óptica Transiente e Fotônica.


O NIST Mass Spectrometry Data Center, um grupo da Divisão de Medição Biomolecular (BMD), desenvolve bibliotecas de espectrometria de massa avaliadas e fornece ferramentas de software relacionadas. Esses produtos têm como objetivo auxiliar na identificação do composto, fornecendo espectros de massa de referência para GC / MS (por ionização de elétrons) e LC-MS / MS (por espectrometria de massa em tandem), bem como índices de retenção de fase gasosa para GC. O Centro está localizado no campus principal do NIST em Gaithersburg, MD.

Colaboramos com muitas entidades comerciais, governamentais e acadêmicas em um esforço para melhor fornecer dados de referência de alta qualidade e produtos de software para espectrometristas de massa.

Este site descreve e fornece acesso a produtos de dados espectrais de massa e atualizações do NIST. Uma variedade de produtos de dados está disponível, incluindo EI e bibliotecas tandem MS (molécula pequena e peptídeo), uma coleção de índice de retenção de GC, bem como certas bibliotecas espectrais especializadas disponíveis gratuitamente. As ferramentas de análise de dados disponíveis gratuitamente incluem AMDIS (Sistema de Deconvolução e Identificação Espectral de Massa Automatizada para GC / MS), MS Interpreter (para análise de fragmentação) e a Calculadora de Massa Glyco (para análise de glicoformas).

O NIST está desenvolvendo uma biblioteca espectral de massa de peptídeos como uma extensão da Biblioteca Espectral de Massa NIST / EPA / NIH. O objetivo da biblioteca é fornecer dados de referência de peptídeos para laboratórios que empregam métodos proteômicos baseados em espectrometria de massa para análise de proteínas. As bibliotecas de espectro de massa identificam esses compostos de uma maneira mais sensível e robusta do que métodos alternativos. Esses bancos de dados estão disponíveis gratuitamente para teste e desenvolvimento de novos aplicativos.


Análise de citometria de fluxo FRET de interações de proteínas

Nas últimas décadas, a investigação das interações proteína-proteína in situ em células vivas ou intactas ganhou importância cada vez maior à medida que as relações estrutura / função propostas a partir de experimentos de bioquímica e modelagem molecular exigiam confirmação no nível celular. Os métodos baseados em Förster (fluorescência) de transferência de energia de ressonância (FRET) são excelentes ferramentas para determinar a proximidade e a organização supramolecular de biomoléculas na superfície celular ou dentro da célula. Isso poderia muito bem ser a base para a popularidade crescente do FRET. Na verdade, o número de publicações que exploram FRET explodiu desde a virada do milênio. Curiosamente, a maioria das aplicações são baseadas em microscópio, e apenas uma fração emprega citometria de fluxo, embora esta última ofereça grande poder estatístico devido ao número potencialmente grande de células medidas individualmente. No entanto, com a maior disponibilidade de citômetros de fluxo multi-laser, as estratégias para obter eficiências FRET absolutas podem agora ser implementadas de forma relativamente fácil. Neste capítulo, pretendemos fornecer protocolos geralmente utilizáveis ​​para medir FRET em citometria de fluxo. Após uma introdução teórica concisa, são fornecidas receitas para técnicas de rotulagem e abordagens de medição bem-sucedidas. A medição simples em nível de população com base em extinção, a técnica raciométrica clássica baseada em intensidade que fornece eficiências FRET reais célula a célula e uma versão mais avançada da última, permitindo a correção de autofluorescência célula a célula são descritas. Uma macro do Excel pré-carregada com dados espectrais dos fluoróforos mais comumente usados ​​também é fornecida para fácil cálculo das eficiências FRET médias. Finalmente, pontos de cautela são dados para ajudar a projetar experimentos adequados e interpretar criticamente os resultados.

Palavras-chave: FCET Citometria de fluxo Transferência de energia de ressonância de fluorescência Transferência de energia de ressonância de Förster Proximidade molecular Interações de proteínas.


Assista o vídeo: Simpósio LAQV e UCIBIO 21 de Outobro Parte 4 (Agosto 2022).