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Calcul de la fraction de protéine dépliée à partir des données de spectroscopie

Calcul de la fraction de protéine dépliée à partir des données de spectroscopie


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C'est une question d'un devoir de l'année précédente. On nous donne l'absorbance à 222 nm d'une protéine de type sauvage et mutante à différentes températures. On nous demande ensuite de calculer différentes grandeurs thermodynamiques à partir de ces données. La première chose qu'il a demandée est le Tm de wt et de mutant. Pour obtenir le Tm, j'ai besoin de la fraction de protéine dépliée, puisque Tm est défini comme la température à laquelle la fraction dépliée est de 0,5. Cependant, je suis confus quant à la façon de calculer la fraction dépliée. Dans le corrigé, le professeur a utilisé une équation, f=2*(A222-0,5), sans aucune explication. Quelqu'un peut-il m'expliquer d'où vient cette équation?

Edit : Désolé, j'ai oublié de vous dire que f signifie fraction dépliée.

Merci beaucoup Zeyuan


J'ai tracé les données pour faciliter la réponse, bien que ce ne soit pas nécessaire si vous savez quoi rechercher dans les données.

Comme prévu, les courbes de fusion sont sigmoïdes avec des asymptotes horizontales à environ 0,5 et 1. Vous devriez également pouvoir le voir dans les données brutes : les absorbances oscillent autour de 0,5 avant d'augmenter rapidement puis de plafonner autour de 1.

Vous voulez la fraction de protéine dépliée en fonction de l'absorbance, vous devez donc normaliser ces données dans la plage de [0,1]. Il existe une formule simple pour cela qui, dans les termes de votre question, serait :

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

$f = frac{A_{222} - 0.5}{1 - 0.5}$

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

Intuitivement, vous pourriez penser à cela comme suit : à basse température, lorsque la protéine est repliée, l'absorbance est de 0,5. Considérez ceci comme une mesure à blanc ou de base qui donne l'absorbance de la solution lorsqu'aucune protéine n'est déployée. Puisque vous n'êtes intéressé que par le signal de la protéine dépliée, vous pouvez soustraire cette valeur (0,5) du reste des données.


Stabilisation de la structure des protéines par interaction π–π dans la deuxième sphère de coordination de la pseudoazurine

Écrire à : Takamitsu Kohzuma, Institute of Quantum Beam Science, Ibaraki University, 2-1-1 Bunkyo, Mito, Ibaraki 310-8512, Japon. Courriel : [email protected] Rechercher d'autres articles de cet auteur

Graduate School of Science and Engineering, Institute of Quantum Beam Science, Ibaraki University, Mito, Ibaraki, 310-8512 Japon

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Département de biologie, Université de Western Ontario, London, Ontario, Canada

Département de chimie, Université de Western Ontario, London, Ontario, Canada

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ENTRÉES DANS LA BANQUE DE DONNÉES

Chaque entrée a un ID d'accession unique composé de lettres (L) et de chiffres (N) au format : LLNNNNLNN. Ceux-ci sont attribués de manière aléatoire et l'utilisateur ne peut pas demander un code d'identification spécifique. Cependant, si un utilisateur dépose une série de spectres sur la même protéine ou des protéines apparentées, il peut pré-réserver une liste séquentielle (jusqu'à 100) de noms d'entrée qui ont les mêmes sept caractères initiaux (assignés).

Chaque entrée comprend des informations sur les caractéristiques de l'échantillon, y compris le nom de la protéine (et d'autres noms, le cas échéant), la source de la protéine (et tout changement par rapport à la séquence de type sauvage), sa concentration et sa pureté, ainsi que le contenu du tampon et de la ligne de base ( y compris les ligands, le cas échéant, et pour les complexes, leurs partenaires de liaison macromoléculaires). Il comprend les données spectrales CD plus le spectre HT (haute tension ou haute tension, ou pseudo-absorbance) et des informations sur les conditions expérimentales, telles que la température, la longueur et le type de trajet cellulaire, l'instrument utilisé, les paramètres spectraux tels que la longueur d'onde minimale et maximale et intervalles de longueur d'onde et nombre de balayages répétés ou d'accumulations.

Les entrées comprennent des données spectrales brutes pour l'échantillon et la ligne de base, ainsi que des informations sur le traitement des données et les données spectrales finales traitées qui sont publiées. Il existe également des informations facultatives (mais fortement recommandées) sur les étalons d'étalonnage des instruments et leurs spectres.

Chaque entrée comprend normalement non seulement un hyperlien vers le fichier UniProt pertinent ( 4 ), mais comprend également une séquence pour la protéine (en code à une lettre) afin que les différences par rapport à l'entrée UniProt puissent être identifiées.

Lorsqu'une structure cristalline est disponible pour la protéine, l'ID de code PDB (3) est inclus, tout comme les hyperliens vers cette entrée sur les trois sites d'archivage : les sites Web RCSB (5), PDBj (6) et PDBe (7). La raison de ces trois liens est que chacun des sites PDB possède des informations et des moyens uniques et complémentaires d'afficher et d'interroger les données, et nous pensons qu'un accès facile à tous profitera aux utilisateurs de PCDDB. De plus, les structures secondaires dérivées de la structure cristalline telle que définie par l'algorithme DSSP (8) sont également incluses.

Le numéro de la Commission des enzymes (CE) (9) et un hyperlien vers le site Web associé sont inclus pour les enzymes avec des numéros CE attribués, comme guide de leurs propriétés fonctionnelles. En outre, lorsqu'il est disponible, un lien vers l'entrée sur le site Web de classification des plis de domaine CATH (10) est également inclus.

Chaque entrée comprend la date de dépôt et le nom du déposant et du laboratoire dont il provient, ainsi que la citation appropriée de la littérature et un lien vers son entrée Medline. Tous les formats de téléchargement incluent la référence bibliographique, afin que les utilisateurs des données puissent clairement identifier et citer les producteurs de données.

Ce contenu a été développé et affiné à la suite de discussions avec des membres de la communauté des utilisateurs à la suite de consultations publiques approfondies et de suggestions des membres du Conseil consultatif technique du PCDDB, qui représentent les fabricants de tous les instruments CD commerciaux et les scientifiques de toutes les lignes de lumière SRCD dans le monde ( voir Remerciements pour la liste).

Le premier ensemble d'entrées était les 71 protéines solubles qui composent l'ensemble de données de référence SP175 (11) actuellement disponibles pour une utilisation avec le serveur d'analyse en ligne DichroWeb (12). Celles-ci ont été suivies par les neuf protéines de la base de données de référence CRYST175 (13). Par la suite, des spectres de protéines supplémentaires soumis par les utilisateurs ont été déposés (14), mais leur publication est sous embargo jusqu'à la publication de la version complète du dépôt au début de 2011.


Renseignements à l'appui

Comparaison degunf et <Tm> dépendance à l'égard de Δ<Tm> (= <Tm>Variante2 – <Tm>Variante1) de l'intervariant R 2 -valeurs pour chaque paire de variantes ajustement de deux modèles de réaction à la dépendance des taux initiaux de perte de monomère sur la fraction déployée à 37 ° C pour les variantes de GCSF dans la sélection des formulations calcul de la charge nette et du pi pour WT-GCSF en utilisant PropKa et la structure de PDB : 2D9Q (PDF)


C:Program Files (x86)Microsoft OfficeMEDIAOFFICE14BulletsBD21300_.gif

La méthode utilisée pour déterminer la concentration de la protéine inconnue est en utilisant la loi de Beer : A= x c x l (où I = 1)

est le gradient de ligne et peut être déterminé par la méthode

Les 2 points de données utilisés sont : (00) et (0.50 0.60)

Donc le gradient de la ligne (Ɛ) = (0.60 – 0) / (0.50 – 0)

Donc 0,35 = 1,2 x c (c = concentration)

Une autre façon de déterminer la concentration inconnue de la protéine consiste à lire l'absorbance de la protéine inconnue à partir du graphique jusqu'à la concentration spécifique de la protéine.

Cela rend la concentration de la protéine inconnue autour de 0,29 mM.


Résumé

Les protéines nouées et glissées sont topologiquement complexes. La compréhension de leur mécanisme de pliage et de dépliage a suscité un intérêt considérable. Ici, nous avons combiné l'ingénierie des protéines, des pincettes optiques à molécule unique et des simulations de dynamique moléculaire dirigée (SMD) pour étudier le dépliage et le repliement mécaniques d'une protéine pyruvoyl-dépendante de l'arginine décarboxylase (PADC). Dans sa structure à nœud coulant, le PADC contient une longue boucle filetée (85 résidus), qui est presque le double de la taille de la boucle de nouage. Lorsqu'il est étiré à partir de ses extrémités N et C, la majorité du PADC peut être facilement dépliée d'une manière à deux états, et la structure à nœuds coulissants a été déliée. Un petit pourcentage de PADC s'est déroulé suivant une voie à trois états impliquant la formation d'un état intermédiaire de déploiement. Ces états intermédiaires de déploiement ont montré une large distribution des incréments de longueur de contour, suggérant qu'ils n'avaient pas de structure spécifique bien définie. Les simulations SMD ont révélé la principale barrière d'énergie libre au déploiement de PADC et ont suggéré que les états intermédiaires de déploiement peuvent provenir de la friction du glissement de la chaîne polypeptidique pendant le processus de retrait de la boucle filetée de la boucle de nouage. Lors de la relaxation, un petit pourcentage de la chaîne polypeptidique PADC dépliée et déliée peut se replier vers sa conformation nouée glissante native, mais une grande fraction ne peut atteindre qu'un état mal replié. Nos résultats ont révélé la complexité du dépliement et du repliement mécaniques d'une protéine à nœuds glissés avec une longue boucle filetée.


Calcul de la fraction de protéine dépliée à partir des données de spectroscopie - Biologie

CHIMIE DES PROTÉINES

INFORMATIONS GÉNÉRALES : Vous pouvez consulter le Guide de la prédiction de structure de Robert Russell. Pour les propriétés biochimiques des acides aminés, voir PROWL, Amino Acid Hydrophobicity and Amino Acid Chart and Reference Table (GenScript) . Si vous êtes particulièrement intéressé par les anticorps, je vous recommande de visiter "The Antibody Resource Page."

Composition en acides aminés et masse &ndash ProtParam (ExPASy, Suisse)
Point isoelectrique - Outil de calcul pI/Mw (ExPASy, Suisse). Si vous voulez un graphique de la relation entre la charge et le pH, utilisez ProteinChemist (ProteinChemist.com) ou outils protéomiques JVirGel (PRODORIC Net, Allemagne).
Masse, pI, composition et % mol acides aminés acides, basiques, aromatiques, polaires etc. - PEPSTATS (GAUFRER). Biochimie-en ligne (Vitalonic, Russie) donne 1 % de composition, de poids moléculaire, de pi et de charge à n'importe quel pH souhaité.

Calculateur de poids moléculaire de peptide (GenScript) - le calculateur en ligne détermine la formule chimique et le poids moléculaire de votre peptide d'intérêt. Vous pouvez également spécifier des modifications post-traductionnelles, telles que des modifications des bornes N et C et le positionnement des ponts disulfure, pour obtenir des sorties plus précises.

Calculateur de point isoélectrique 2.0 (IPC 2.0) - est un serveur pour la prédiction des points isoélectriques et pKune valeurs en utilisant un mélange de modèles d'apprentissage en profondeur et de régression vectorielle de support. La précision de prédiction (RMSD) de l'IPC 2.0 pour les protéines et les peptides surpasse les algorithmes précédents. (Référence : Kozlowski LP (2021) Nucl. Acids Res. Web Server issue).

Composition/Calcul du poids moléculaire (Centre médical de l'Université de Georgetown, États-Unis) - le seul problème avec ce site est que lorsqu'il est exécuté en mode batch, il n'identifie pas la séquence par son nom, simplement par un numéro séquentiel

Calculateur de protéines (C. Putnam, The Scripps Research Institute, États-Unis) - calcule la masse, le pI, la charge à un pH donné, compte les résidus d'acides aminés, etc.

Prédicteur Tm (Laboratoire PC Lyu, Université nationale Tsing-Hua, Taïwan) - calcule la température de fusion théorique des protéines.

Antigénicité et allergénicité : un bon point de départ serait The Immune Epitope Database (IEDB)

Conception d'anticorps peptidiques Abie Pro (Changement de biosciences)

Serveurs d'allergénicité : AllerTOP ( Référence : Dimitrov, I. et al. 2013. BMC Bioinformatics 14(Suppl 6): S4), AlgPred - prédiction des protéines allergènes et cartographie des épitopes IgE ( Référence : Saha, S. et Raghava, G.P.S. 2006. Nucleic Acids Research 34: W202-W209.), et SDAP - Structural Database of Allergenic Proteins (Référence : Ivanciuc, O. et al. 2003. Nucleic Acids Res. 31: 359-362).

EpiToolKit - est un établi virtuel pour les questions immunologiques en mettant l'accent sur la conception de vaccins. Il offre une gamme d'outils d'immunoinformatique couvrant le génotypage du CMH, la prédiction d'épitopes et de néo-épitopes, la sélection d'épitopes pour la conception de vaccins et l'assemblage d'épitopes. Dans sa version 2.0 récemment réimplémentée, EpiToolKit fournit une gamme de nouvelles fonctionnalités et permet pour la première fois de combiner des outils dans des flux de travail complexes. Pour les utilisateurs inexpérimentés, il offre des interfaces simplifiées pour guider les utilisateurs à travers l'analyse d'ensembles de données immunologiques complexes. ( Référence : Schubert S et al. (2015) Bioinformatique 31(13): 2211&ndash2213).

VIOLON - Vaccine jeenquête et OmLiné jeinformations Nréseau - permet une conservation, une comparaison et une analyse faciles des données de recherche liées aux vaccins sur divers agents pathogènes humains. VIOLIN devrait devenir une source centralisée d'informations sur les vaccins et fournir aux chercheurs en sciences fondamentales et cliniques des données organisées et des outils bioinformatiques pour la recherche et le développement de vaccins . VBLAST : la recherche BLAST personnalisée pour la recherche sur les vaccins permet diverses stratégies de recherche contre 77 génomes de 34 agents pathogènes. (Référence : He, Y. et al. 2014. Nucleic Acids Res. 42 (problème de base de données) : D1124-32).

SVMTriP - est une nouvelle méthode pour prédire l'épitope antigénique avec la dernière entrée de séquence de la base de données IEDB. Dans notre méthode, Support Vector Machine (SVM) a été utilisé en combinant les scores de similarité et de propension tri-peptide (SVMTriP) afin d'obtenir les meilleures performances de prédiction. De plus, SVMTriP est capable de reconnaître des peptides viraux à partir d'un fond de séquence de protéines humaines. (Référence : Yao B et al. (2012) PLoS One 7(9): e45152).

Solubilité et cristallisabilité :

EnzymeMiner - propose l'extraction automatisée d'enzymes solubles avec diverses structures, propriétés catalytiques et stabilités. La prédiction de solubilité utilise le prédicteur SoluProt interne développé à l'aide de l'apprentissage automatique. (Référence : Hon J et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1) : W104&ndashW109).

EXPRESSO (ESmoment de RPoteine ExpreSet DONClubility) - est un prédicteur basé sur la séquence pour estimer l'expression et la solubilité des protéines pour trois systèmes d'expression de protéines différents : Escherichia coli in vivo, Brevibacille, et sans cellules germinales de blé. (Référence : Hirose S, & Noguchi T. 2013. Protéomique. 13:1444-1456).

SABLE - Prédiction basée sur la séquence précise des AccessiBiLitiEs de solvants relatifs, des structures secondaires et des domaines transmembranaires pour les protéines de structure inconnue. (Référence : Adamczak R et al. 2004. Protéines 56:753-767).

SPpréd (Soluble Pprédiction de la protéine) (Centre de bioinformatique, Institut de technologie microbienne, Chandigarh, Inde) - est un serveur Web pour prédire la solubilité d'une protéine sur la surexpression dans E. coli. La prédiction est effectuée par un modèle hybride de SVM formé sur le profil PSSM généré par la recherche PSI-BLAST de la base de données de protéines 'nr' et de la composition en acides aminés divisés.

Protein&ndashSol - est un serveur Web pour prédire la solubilité des protéines. En utilisant les données disponibles pour la solubilité des protéines d'Escherichia coli dans un système d'expression acellulaire, 35 propriétés basées sur la séquence sont calculées. Les pondérations des caractéristiques sont déterminées à partir de la séparation des sous-ensembles de solubilité faible et élevée. Le modèle renvoie une solubilité prédite et une indication des caractéristiques qui s'écartent le plus des valeurs moyennes. ( Référence : Hebditch M et al. 2017. Bioinformatique 33(19): 3098&ndash3100).

CamSol - pour la conception rationnelle de variantes de protéines avec une solubilité améliorée. La méthode fonctionne en effectuant un criblage informatique rapide de dizaines de milliers de mutations pour identifier celles qui ont le plus grand impact sur la solubilité de la protéine cible tout en maintenant son état natif et son activité biologique. (Référence : Sormanni P et al. (2015) J Molec Biol 427(2): 478-490). N.B. Nécessite une inscription.

Sta tête Entropie Réducation p rediction (SERp) - cet outil exploratoire vise à faciliter l'identification des sites les plus adaptés à la mutation conçue pour améliorer la cristallisabilité par une approche de réduction de l'entropie de surface. (Référence : Goldschmidt L. et al. 2007. Protein Science. 16:1569-1576)

CRYSTALP2 - pour in-silico prédiction de la propension à la cristallisation des protéines. (Référence : Kurgan L, et al. 2009. BMC Structural Biology 9: 50) et, PPCpred - prédiction basée sur la séquence de la propension à la production de cristaux de qualité de diffraction, production de cristaux, purification et production de la matière protéique. (Référence : M.J. Mizianty & L. Kurgan. 2011. Bioinformatique 27: i24-i33).

Peptides antimicrobiens, vaccins et toxines :

APD (UNEantimicrobien Peptide atabase) (Référence : Wang, Z. et Wang, G 2004. Nucl. Acids Res.32: D590-D592)

Le système de sécrétion de type III (T3SS) est un mécanisme essentiel pour l'interaction hôte-pathogène dans le processus d'infection. Les protéines sécrétées par la machinerie T3SS de nombreuses bactéries Gram-négatives sont appelées effecteurs T3SS (T3SE). Ceux-ci peuvent être localisés de manière subcellulaire dans l'hôte ou faire partie de la pointe de l'aiguille du T3SS qui interagit directement avec la membrane de l'hôte pour amener d'autres effecteurs dans la cellule cible. T3SEdb représente un tel effort pour assembler une base de données complète de tous les T3SE déterminés expérimentalement et putatifs dans un site accessible sur le Web. La recherche BLAST est disponible. (Référence : Tay DM et al. 2010. BMC Bioinformatics. 11 Suppl 7:S4).

Efficace (Université de Vienne, Autriche et Université technique de Munich, Allemagne) - La sécrétion de protéines bactériennes est le mécanisme de virulence clé des bactéries symbiotiques et pathogènes. Ainsi, les protéines effectrices sont transportées du cytosol bactérien dans le milieu extracellulaire ou directement dans la cellule hôte eucaryote. Le portail Effective fournit des prédictions précalculées sur les effecteurs bactériens dans tous les génomes pathogènes et symbiotiques accessibles au public, ainsi que la possibilité pour l'utilisateur de prédire les effecteurs dans ses propres données de séquences protéiques.

Vaxign est le premier système de conception de vaccins basé sur le Web qui prédit les cibles vaccinales en fonction des séquences du génome en utilisant la stratégie de vaccinologie inverse. Les caractéristiques prévues dans le pipeline Vaxign incluent la localisation subcellulaire des protéines, les hélices transmembranaires, la probabilité d'adhésine, la conservation des protéines humaines et/ou de souris, l'exclusion de séquences du (des) génome(s) de la (des) souche(s) non pathogène(s) et la liaison de l'épitope au CMH de classe I et de classe II . La base de données précalculée Vaxign contient la prédiction des cibles vaccinales pour les génomes >350. (Référence : He Y et al. 2010. J Biomed Biotechnol. 2010: 297505). Une version plus récente de Vaxign 2 Beta est disponible ici.

VacTarBac est une plateforme qui stocke des candidats vaccins contre plusieurs bactéries pathogènes. Les vaccins sont conçus sur la base de leur probabilité d'agir en tant qu'épitope, et ont donc le potentiel d'induire l'un des nombreux bras du système immunitaire. Ces épitopes ont été prédits contre le facteur de virulence et les gènes essentiels de 14 espèces bactériennes. (Référence : Nagpal G et al. (2018) Front Immunol. 9: 2280).

Abpred - prendra une seule séquence d'acides aminés pour un Fv et calculera la performance prévue sur 12 plateformes biophysiques ( Référence : Hebditch M & J Warwicker (2019) PeerJ. 7: e8199).

T3SE - Prédiction d'effecteur du système de sécrétion de type III ( Référence : Löwer M, & Schneider G. 2009. PLoS One. 4:e5917. Erratum dans : PLoS One. 20094(7).

SIEVE Server est un outil Web public pour la prédiction des effecteurs sécrétés de type III. Le serveur SIEVE évalue les effecteurs potentiels sécrétés à partir de génomes d'agents pathogènes bactériens avec des systèmes de sécrétion de type III en utilisant un modèle appris à partir de protéines sécrétées connues. Le serveur SIEVE ne nécessite que des séquences protéiques de protéines à cribler et renvoie une probabilité prudente que chaque protéine d'entrée soit un effecteur sécrété de type III. (Référence : McDermott JE et al. 2011. Infect Immun. 79:23-32).

Dichroïsme circulaire:

Dichroïsme circulaire (Birkbeck College, School of Crystalography, Angleterre) DICHROWEB est un site web interactif qui permet la déconvolution des données d'expériences de spectroscopie de dichroïsme circulaire. Il offre une interface à une gamme d'algorithmes de déconvolution (CONTINLL, SELCON3, CDSSTR, VARSLC, K2D).

K2D2 : Prédiction des pourcentages de la structure secondaire des protéines à partir des spectres CD - permet l'analyse de 41 points de données de spectre CD allant de 200 nm à 240 nm ou ou 51 points de données pour la plage 190-240 nm (Référence : Perez-Iratxeta C & Andrade- Navarro MA 2008. BMC Structural Biology 2008, 8:25)

K2D3 est un serveur Web permettant d'estimer la teneur en brins d'hélice et de ß d'une protéine à partir de son spectre de dichroïsme circulaire. K2D3 utilise une base de données de spectres théoriques dérivés avec Dichrocalc ( Référence : Louis-Jeune C et al. 2012. Proteins: Structure, Function, & Bioinformatics 80: 374&ndash381)

Résidus de cystéine :

DiANNA - prédit l'état d'oxydation de la cystéine (précision de 76 %), les paires de cystéine (précision de 81 %) et la connectivité des liaisons disulfure (précision de 86 %). (Référence : Nucl. Acids Res. 33: W230-W232).

CYSREDOX (Université Rockefeller, États-Unis) et CYSPRED (CIRB Biocomputing Group, Université de Bologne, Italie) calculer l'état redox des résidus de cystéine dans les protéines.

Traceur d'hydrophobie ( Innovagen ) - et Hydroplotter de protéines - sélectionnez sous Outils (ProteinLounge, San Diego, Californie ).

Protéolyse et spectrométrie de masse :

Protéolyse - PeptideCutter (ExPASy, Suisse) qui prédit également les sites de clivage pour les enzymes et les produits chimiques. Un site de protéolyse alternatif est Mobility_plot 4.1 (Advanced Proteolytic Fingerprinting, IGH, France).
Pour une analyse plus sophistiquée des protéines impliquant la spectroscopie de masse, ExPasy a introduit FindMod pour prédire les modifications post-traductionnelles potentielles des protéines dans les peptides et GlycoMod qui peut prédire les structures oligosaccharidiques possibles qui se produisent sur les protéines à partir de leurs masses déterminées expérimentalement.

ProFound - est un outil pour rechercher une base de données de séquences de protéines en utilisant des informations provenant de spectres de masse de cartes peptidiques. Un algorithme bayésien est utilisé pour classer les séquences protéiques dans la base de données en fonction de leur probabilité de produire la carte peptidique. Une version simplifiée est accessible ici (Rockefeller University, New York, U.S.A.) . On ne peut pas utiliser sa propre base de données de protéines.

ProtéineProspecteur (Université de Californie) - offre une grande variété d'outils (par exemple MS-Fit, MS-Tag, MS-Seq, MS-Pattern, MS-Homology) pour le spectroscopiste de masse de protéines.

Les répétitions dans les séquences protéiques peuvent être découvertes à l'aide de Radar ( R apide UNE automatique etection et UNE alignement de R répète, Institut Européen de Bioinformatique) ou REPRO (Référence : George RA. & Heringa J. 2000. Trends Biochem. Sci. 25: 515-517).

REPPER (REPRÉSENTANTmange et leur PARiodicités) - détecte et analyse les régions avec de courtes répétitions sans lacunes dans les protéines. Il trouve des périodicités par transformée de Fourier (FTwin) et analyse de similarité interne (REPwin). FTwin attribue des valeurs numériques aux acides aminés qui reflètent certaines propriétés, par exemple l'hydrophobie, et donne des informations sur les périodicités correspondantes. REPwin utilise des auto-alignements et affiche des répétitions qui révèlent des similitudes internes significatives. Ils sont complétés par PSIPRED et la prédiction de bobines enroulées (COILS), faisant du serveur un outil analytique utile pour les protéines fibreuses. (Référence : M. Gruber et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W239-W243).

Gels bidimensionnels :

Calcul JVirGel de gels de protéines bidimensionnels virtuels - crée des protéomes 2D virtuels à partir d'une énorme liste d'eucaryotes et de procaryotes (ou d'une protéine individuelle). Deux versions : html (limité) et Java applet (incroyable mais vous devez installer Java Runtime Environment. ( Référence : K. Hiller et al. 2003. Nucl. Acids Res. 31: 3862-3865).

Dessinez des gels de protéines virtuels bidimensionnels (PRODORIC Net, Allemagne) - en utilisant vos propres données de séquence de protéines ou pour différents organismes.

Prédicteur de protéines à gratter - (Institut de génomique et de bioinformatique, Université de Californie, Irvine) - les programmes incluent : ACCpro : l'accessibilité relative aux solvants des résidus de protéines CMAPpro : prédiction des cartes de contact des acides aminés COBEpro : prédiction des épitopes continus des cellules B CONpro : prédit si le nombre de contacts de chaque résidu dans une protéine est supérieur ou inférieur à la moyenne pour ce résidu DIpro : Prédiction des ponts disulfure DISpro : Prédiction des régions désordonnées DOMpro : Prédiction des domaines SSpro : Prédiction de la structure secondaire de la protéine SVMcon : Prédiction des cartes de contact des acides aminés à l'aide de machines à vecteurs de support et, 3Dpro : Prédiction de la structure tertiaire de la protéine (Ab Initiation).

Mutagenèse :

Concepteur de mutagenèse génétique (GenScript) est développé pour rendre votre conception de mutagenèse d'ADN ponctuelle simple afin de faciliter la mutation génique. Pour effectuer une mutagenèse d'ADN à partir de type sauvage, saisissez simplement votre séquence de départ du gène de type sauvage dans le champ ci-dessous, puis cliquez sur le bouton &ldquofrom selection&rdquo pour sélectionner le ou les acides aminés d'intérêt. Par conséquent, la nouvelle séquence de gènes codant pour la protéine mutée sera générée lors d'un clic &ldquosubmit&rdquo. Vous pouvez sélectionner un certain nombre de systèmes d'expression.

I-Mutant2.0 : prédicteur des changements de stabilité des protéines lors de la mutation - choisissez un numéro de référence PDB ou collez votre propre protéine. La réponse (par e-mail) indique si la protéine est plus ou moins stable, un fait qui pourrait être utile pour concevoir de "meilleures" protéines. (Référence : E. Capriotti et al. 2005. Nucl. Acides Rés. 33: W306-W310).

SIFT - Le Sorting jeintolérant FROM TL'algorithme olérant (SIFT) prédit l'effet des variantes codantes sur la fonction des protéines, c'est-à-dire qu'il prédit si une substitution d'acides aminés affecte la fonction des protéines en fonction de l'homologie de séquence et des propriétés physiques des acides aminés. SIFT peut être appliqué aux polymorphismes non synonymes naturels et aux mutations faux-sens induites en laboratoire. (Référence : N-L Sim et al. 2012. Nucleic Acids Research 40(1): W452&ndashW457).

mCSM-membrane - prédit les effets des mutations sur les protéines transmembranaires. (Référence : Pires DEV et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1) : W147&ndashW153).


Calcul de la fraction de protéine dépliée à partir des données de spectroscopie - Biologie

Les déposants de dépôts de protéines sont fortement encouragés à utiliser les différents logiciels de validation listés ci-dessous pour vérifier leurs données expérimentales RMN et leurs fichiers de structure avant de les télécharger.

Rapports de validation

Rapports de validation : collections de fichiers générés par AVS, LACS et SPARTA pour les entrées BMRB publiées

wwPDB ValidationService vérifiera votre modèle et vos fichiers expérimentaux avant de soumettre une structure à wwPDB.

Protein Structure Validation Suite (PSVS) est un outil utile pour l'évaluation des structures protéiques générées par les méthodes RMN et aux rayons X. Le PSVS est largement applicable pour l'évaluation de la qualité des structures dans les projets de biologie des structures.

CheckShift - Vérification des références du décalage chimique au Centre d'ingénierie moléculaire appliquée, Université de Salzbourg, Autriche. Il fonctionne sur les fichiers NMR-STAR 2.1, SHIFTX ou TALOS.

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Logiciel de validation de données téléchargeable

Binaire Linux LACS 64 bits (nécessite le runtime Matlab), le code source Matlab et les wrappers python. (Référence : PubMed.)

Wattos est un progiciel composé de programmes d'analyse, d'annotation, d'analyse, d'archivage et de diffusion des données expérimentales de RMN déposées par des auteurs du monde entier dans la PDB.


Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être interprétée comme un conflit d'intérêt potentiel.

Ce travail a été soutenu par la National Natural Science Foundation of China (NSFC 62075177) la Natural Science Foundation of Shaanxi Province (2020JM-193, 2020JQ-324) China Postdoctoral Science Foundation (2017M610623) la National Natural Science Foundation of China (91750106), et le Fonds de recherche du State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics.


Le centre de données de spectrométrie de masse du NIST, un groupe de la division des mesures biomoléculaires (BMD), développe des bibliothèques de spectre de masse évaluées et fournit des outils logiciels associés. Ces produits sont destinés à faciliter l'identification des composés en fournissant des spectres de masse de référence pour la GC/MS (par ionisation électronique) et la LC-MS/MS (par spectrométrie de masse en tandem) ainsi que des indices de rétention en phase gazeuse pour la GC. Le centre est situé sur le campus principal du NIST à Gaithersburg, dans le Maryland.

Nous collaborons avec de nombreuses entités commerciales, gouvernementales et universitaires dans le but de mieux fournir des données de référence et des produits logiciels de haute qualité pour les spectromètres de masse.

Ce site décrit et donne accès aux produits de données spectrales de masse et aux mises à jour du NIST. Une variété de produits de données sont disponibles, y compris des bibliothèques EI et MS en tandem (petites molécules et peptides), une collection d'indices de rétention GC ainsi que certaines bibliothèques spectrales spécialisées disponibles gratuitement. Les outils d'analyse de données disponibles gratuitement incluent AMDIS (Automated Mass Spectral Deconvolution and Identification System for GC/MS), MS Interpreter (pour l'analyse de fragmentation) et le Glyco Mass Calculator (pour l'analyse des glycoformes).

Le NIST développe une bibliothèque de spectres de masse peptidiques en tant qu'extension de la bibliothèque de spectres de masse NIST/EPA/NIH. Le but de la bibliothèque est de fournir des données de référence sur les peptides aux laboratoires utilisant des méthodes de protéomique basées sur la spectrométrie de masse pour l'analyse des protéines. Les bibliothèques de spectre de masse identifient ces composés d'une manière plus sensible et robuste que les méthodes alternatives. Ces bases de données sont disponibles gratuitement pour tester et développer de nouvelles applications.


Analyse FRET cytométrique en flux des interactions protéiques

Au cours des dernières décennies, l'étude des interactions protéine-protéine in situ dans des cellules vivantes ou intactes a pris une importance croissante, car les relations structure/fonction proposées à partir d'expériences de biochimie en vrac et de modélisation moléculaire nécessitaient une confirmation au niveau cellulaire. Les méthodes basées sur le transfert d'énergie par résonance (FRET) de Förster (fluorescence) sont d'excellents outils pour déterminer la proximité et l'organisation supramoléculaire des biomolécules à la surface ou à l'intérieur de la cellule. Cela pourrait bien être la base de la popularité croissante de FRET. En fait, le nombre de publications exploitant le FRET a explosé depuis le début du millénaire. Fait intéressant, la plupart des applications sont basées sur le microscope, et seule une fraction utilise la cytométrie en flux, même si cette dernière offre une grande puissance statistique en raison du nombre potentiellement énorme de cellules mesurées individuellement. Cependant, avec la disponibilité accrue des cytomètres en flux multi-laser, les stratégies pour obtenir des efficacités FRET absolues peuvent désormais être mises en œuvre relativement facilement. Dans ce chapitre, nous avons l'intention de fournir des protocoles généralement utilisables pour mesurer le FRET en cytométrie de flux. Après une introduction théorique concise, des recettes sont fournies pour des techniques d'étiquetage et des approches de mesure réussies. La mesure simple au niveau de la population basée sur l'extinction, la technique ratiométrique classique basée sur l'intensité fournissant des efficacités réelles de FRET cellule par cellule, et une version plus avancée de cette dernière, permettant une correction d'autofluorescence cellule par cellule sont décrites. Une macro Excel préchargée avec les données spectrales des fluorophores les plus couramment utilisés est également fournie pour un calcul facile des efficacités moyennes de FRET. Enfin, des mises en garde sont données pour aider à concevoir des expériences appropriées et à interpréter de manière critique les résultats.

Mots clés: FCET Cytométrie en flux Transfert d'énergie par résonance de fluorescence Transfert d'énergie par résonance de Förster Proximité moléculaire Interactions protéiques.


Voir la vidéo: MITÄ PROTEIININ LÄHTEITÄ KÄYTÄN? (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Kendhal

    C'était avec moi aussi. Discutons de cette question. Ici ou à PM.

  2. Tajin

    Je comprends ce problème. Discutons.



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