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Berechnung des Proteinanteils, der aus Spektroskopiedaten entfaltet wurde

Berechnung des Proteinanteils, der aus Spektroskopiedaten entfaltet wurde


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Dies ist eine Frage aus einem Hausaufgabensatz des Vorjahres. Uns wird die Absorption bei 222 nm sowohl eines Wildtyp- als auch eines mutierten Proteins bei verschiedenen Temperaturen gegeben. Aus diesen Daten sollen dann verschiedene thermodynamische Größen berechnet werden. Das erste, wonach es gefragt wurde, ist das Tm von sowohl wt als auch mutant. Um die Tm zu erhalten, benötige ich den Anteil des entfalteten Proteins, da Tm als die Temperatur definiert ist, bei der der Anteil 0,5 entfaltet ist. Ich bin jedoch verwirrt, wie man den entfalteten Bruch berechnet. Im Antwortschlüssel verwendete der Professor eine Gleichung f=2*(A222-0.5) ohne Erklärung. Kann mir jemand erklären woher diese Gleichung kommt?

Edit: Entschuldigung, ich habe vergessen, Ihnen zu sagen, dass f für den entfalteten Bruch steht.

Vielen Dank Zeyuan


Ich habe die Daten zur leichteren Beantwortung grafisch dargestellt, obwohl dies nicht erforderlich ist, wenn Sie wissen, wonach Sie in den Daten suchen müssen.

Die Schmelzkurven sind erwartungsgemäß sigmoidal mit horizontalen Asymptoten bei ca. 0,5 und 1. Sie sollten dies auch in den Rohdaten sehen können: Die Extinktionen schwanken um 0,5, bevor sie schnell ansteigen und dann bei ca. 1 ein Plateau erreichen.

Sie möchten den Anteil des ungefalteten Proteins als Funktion der Extinktion, daher müssen Sie diese Daten auf den Bereich von [0,1] normalisieren. Dafür gibt es eine einfache Formel, die, ausgedrückt in Ihrer Frage, lauten würde:

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

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

$f = frac{A_{222} - 0.5}{0.5} = 2(A_{222} - 0.5)$

Intuitiv könnte man sich das so vorstellen: Bei niedrigen Temperaturen, wenn das Protein gefaltet ist, beträgt die Absorption 0,5. Betrachten Sie dies als Blind- oder Basislinienmessung, die die Extinktion der Lösung angibt, wenn kein Protein entfaltet ist. Da Sie nur das Signal des ungefalteten Proteins interessiert, können Sie diesen Wert (0,5) von den restlichen Daten abziehen.


Stabilisierung der Proteinstruktur durch π-π-Wechselwirkung in der zweiten Koordinationssphäre von Pseudoazurin

Korrespondenz mit: Takamitsu Kohzuma, Institute of Quantum Beam Science, Ibaraki University, 2-1-1 Bunkyo, Mito, Ibaraki 310-8512, Japan. E-Mail: [email protected] Nach weiteren Artikeln dieses Autors suchen

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

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

Fachbereich Biologie, University of Western Ontario, London, Ontario, Kanada

Department of Chemistry, University of Western Ontario, London, Ontario, Kanada

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

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DATENBANKEINTRÄGE

Jeder Eintrag hat eine eindeutige Zugangs-ID aus Buchstaben (L) und Zahlen (N) im Format: LLNNNLLNN. Diese werden nach dem Zufallsprinzip vergeben und der Benutzer kann keinen bestimmten ID-Code anfordern. Wenn ein Benutzer jedoch eine Reihe von Spektren auf demselben Protein oder verwandten Proteinen ablegt, kann er eine sequentielle Liste (bis zu 100) von Eintragsnamen mit denselben (zugewiesenen) ersten sieben Zeichen im Voraus reservieren.

Jeder Eintrag enthält Informationen zu den Eigenschaften der Probe, einschließlich des Proteinnamens (und ggf. alternativer Namen), der Quelle des Proteins (und aller Änderungen gegenüber der Wildtypsequenz), seiner Konzentration und Reinheit sowie des Puffer- und Ausgangsgehalts ( einschließlich Liganden, falls vorhanden, und für Komplexe ihre makromolekularen Bindungspartner). Es enthält die CD-Spektraldaten plus das HT-Spektrum (Hochspannung oder Hochspannung oder Pseudoabsorption) und Informationen zu den experimentellen Bedingungen wie Temperatur, Zellweglänge und -typ, verwendetes Instrument, Spektralparameter wie minimale und maximale Wellenlänge und Wellenlängenintervalle und Anzahl von Wiederholungsscans oder Akkumulationen.

Die Einträge umfassen rohe Spektraldaten sowohl für die Probe als auch für die Basislinie sowie Informationen zur Datenverarbeitung und den endgültig verarbeiteten Spektraldaten, die veröffentlicht werden. Es gibt auch optionale (aber dringend empfohlene) Informationen zu Instrumentenkalibrierstandards und deren Spektren.

Jeder Eintrag enthält normalerweise nicht nur einen Hyperlink zur entsprechenden UniProt-Datei ( 4 ), sondern auch eine Sequenz für das Protein (im Ein-Buchstaben-Code), damit Unterschiede zum UniProt-Eintrag identifiziert werden können.

Wenn eine Kristallstruktur für das Protein verfügbar ist, wird die PDB-Code-ID ( 3 ) sowie Hyperlinks zu diesem Eintrag auf allen drei Archivierungsseiten – den RCSB- ( 5 ), PDBj ( 6 ) und PDBe ( 7 )-Websites – angegeben. Der Grund für alle drei Links ist, dass jede der PDB-Sites über einzigartige und sich ergänzende Informationen und Mittel zum Anzeigen und Abfragen der Daten verfügt, und wir glauben, dass ein einfacher Zugang zu allen PCDDB-Benutzern von Vorteil sein wird. Darüber hinaus sind auch die aus der Kristallstruktur abgeleiteten Sekundärstrukturen nach dem DSSP-Algorithmus ( 8 ) enthalten.

Für Enzyme mit zugewiesenen EG-Nummern ist die Enzyme Commission (EC)-Nummer ( 9 ) und ein Hyperlink zur zugehörigen Website als Anhaltspunkt für ihre funktionellen Eigenschaften enthalten. Darüber hinaus ist, sofern vorhanden, ein Link zum Eintrag auf der Website der CATH-Domainfold-Klassifizierung ( 10 ) enthalten.

Jeder Eintrag enthält das Hinterlegungsdatum und den Namen des Hinterlegers und des Labors, aus dem er stammt, zusammen mit der entsprechenden Literaturangabe und einem Link zu seinem Medline-Eintrag. Alle Download-Formate beinhalten die Literaturhinweise, damit Nutzer der Daten die Datenproduzenten eindeutig identifizieren und zitieren können.

Diese Inhalte wurden nach Diskussionen mit Mitgliedern der Benutzergemeinschaft als Ergebnis umfassender öffentlicher Konsultationen und Anregungen der Mitglieder des Technischen Beirats der PCDDB, die Hersteller aller kommerziellen CD-Instrumente und Wissenschaftler aller SRCD-Beamlines weltweit vertreten ( siehe Danksagungen für Liste).

Die erste Reihe von Einträgen waren die 71 löslichen Proteine, die den SP175-Referenzdatensatz ( 11 ) umfassen, der derzeit für die Verwendung mit dem Online-Analyseserver DichroWeb ( 12 ) verfügbar ist. Darauf folgten die neun Proteine ​​in der CRYST175-Referenzdatenbank (13). Danach wurden weitere von Benutzern eingereichte Proteinspektren hinterlegt ( 14 ), deren Veröffentlichung jedoch bis zur Veröffentlichung der vollständigen Depositionsversion Anfang 2011 mit einem Embargo belegt ist.


Zusätzliche Informationen

Vergleich vongunf und <Tm> Abhängigkeit von Δ<Tm> (= <Tm>Variante2 – <Tm>Variante1) von intervariant R 2 -Werte für jedes Variantenpaar Anpassung von zwei Reaktionsmodellen an die Abhängigkeit der Anfangsraten des Monomerverlusts von der bei 37 °C entfalteten Fraktion für GCSF-Varianten in der Formulierungsauswahl Berechnung von Nettoladung und pI für WT-GCSF unter Verwendung von PropKa und Struktur aus PDB : 2D9Q (PDF)


C:Programme (x86)Microsoft OfficeMEDIAOFFICE14BulletsBD21300_.gif

Zur Bestimmung der Konzentration des unbekannten Proteins wird das Beersche Gesetz verwendet: A= Ɛ x c x l (wobei I = 1)

Ɛ ist die Liniensteigung und kann nach der Methode bestimmt werden

Die 2 verwendeten Datenpunkte sind: (00) und (0,50 0,60)

Also die Steigung der Linie (Ɛ) = (0.60 – 0) / (0.50 – 0)

Also 0,35 = 1,2 x c (c = Konzentration)

Eine andere Möglichkeit, die unbekannte Konzentration des Proteins zu bestimmen, besteht darin, die Absorptionsfähigkeit des unbekannten Proteins aus dem Diagramm der spezifischen Proteinkonzentration abzulesen.

Das macht die Konzentration des unbekannten Proteins um 0,29 mM.


Abstrakt

Verknotete und Slipknotted Proteine ​​sind topologisch komplex. Das Verständnis ihres Falt- und Entfaltungsmechanismus hat beträchtliches Interesse geweckt. Hier kombinierten wir Protein-Engineering, optische Einzelmolekülpinzetten und gesteuerte Molekulardynamik (SMD)-Simulationen, um die mechanische Entfaltung und Faltung einer Slipknotted-Protein-Pyruvoy-abhängigen Arginin-Decarboxylase (PADC) zu untersuchen. PADC enthält in seiner Slipknotted-Struktur eine lange Fadenschlinge (85 Reste), die fast doppelt so groß ist wie die Knüpfschlinge. Wenn es von seinen N- und C-Termini aus gedehnt wird, kann der Großteil des PADC leicht in einer Zwei-Zustands-Weise entfaltet werden, und die Slipknotted-Struktur wurde gelöst. Ein kleiner Prozentsatz von PADC entfaltete sich nach einem Drei-Zustands-Weg, der die Bildung eines sich entfaltenden Zwischenzustands beinhaltet. Diese sich entfaltenden Zwischenzustände zeigten eine breite Verteilung von Konturlängeninkrementen, was darauf hindeutet, dass sie keine wohldefinierte spezifische Struktur aufwiesen. SMD-Simulationen zeigten die Hauptbarriere der freien Energie für die Entfaltung von PADC und legten nahe, dass die sich entfaltenden Zwischenzustände von der Reibung der Polypeptidkette herrühren können, die während des Prozesses des Herausziehens der eingefädelten Schlinge aus der Knotenschlinge gleitet. Bei Relaxation kann ein kleiner Prozentsatz der ungefalteten und nicht gebundenen PADC-Polypeptidkette in ihre native Slipknotted-Konformation zurückfalten, aber ein großer Teil kann nur einen fehlgefalteten Zustand erreichen. Unsere Ergebnisse zeigten die Komplexität der mechanischen Entfaltung und Rückfaltung eines Slipknotted-Proteins mit einer langen Fadenschleife.


Berechnung des Proteinanteils aus Spektroskopiedaten - Biologie

PROTEINCHEMIE

HINTERGRUNDINFORMATIONEN: Konsultieren Sie Robert Russells Guide to Structure Prediction. Für die biochemischen Eigenschaften von Aminosäuren siehe PROWL, Amino Acid Hydrophobicity and Amino Acid Chart and Reference Table (GenScript) . Wenn Sie sich speziell für Antikörper interessieren, empfehle ich Ihnen, die "The Antibody Resource Page" zu besuchen

Aminosäurezusammensetzung und Masse &ndash ProtParam (ExPASy, Schweiz)
Isoelektrischer Punkt - pI/Mw-Tool berechnen (ExPASy, Schweiz). Wenn Sie die Beziehung zwischen Ladung und pH grafisch darstellen möchten, verwenden Sie ProteinChemist (ProteinChemist.com) oder JVirGel Proteomic Tools (PRODORIC Net, Deutschland).
Masse, pI, Zusammensetzung und Mol-% saure, basische, aromatische, polare usw. Aminosäuren - PEPSTATS (PRÄGEN). Biochemie-online (Vitalonic, Russland) ergibt 1% Zusammensetzung, Molekulargewicht, pI und Ladung bei jedem gewünschten pH.

Peptid-Molekulargewichtsrechner (GenScript) - Der Online-Rechner ermittelt die chemische Formel und das Molekulargewicht Ihres interessierenden Peptids. Sie können auch posttranslationale Modifikationen wie N- und C-terminale Modifikationen und die Positionierung von Disulfidbrücken angeben, um genauere Ergebnisse zu erhalten.

Isoelektrischer Punktrechner 2.0 (IPC 2.0) - ist ein Server zur Vorhersage von isoelektrischen Punkten und pKein Werte mit einer Mischung aus Deep-Learning- und Support-Vektor-Regressionsmodellen. Die Vorhersagegenauigkeit (RMSD) von IPC 2.0 für Proteine ​​und Peptide übertrifft bisherige Algorithmen. (Referenz: Kozlowski LP (2021) Nucl. Acids Res. Webserver-Ausgabe).

Zusammensetzung/Molekulargewichtsberechnung (Georgetown University Medical Center, USA) - Das einzige Problem mit dieser Site ist, dass sie im Batch-Modus die Sequenz nicht anhand des Namens identifiziert, sondern nur die fortlaufende Nummer

Proteinrechner (C. Putnam, The Scripps Research Institute, USA) - berechnet Masse, pI, Ladung bei einem bestimmten pH-Wert, zählt Aminosäurereste usw.

Tm-Vorhersage (P.C. Lyu Lab., Nationale Tsing-Hua-Universität, Taiwan) - berechnet die theoretische Proteinschmelztemperatur.

Antigenität und Allergenität: ein guter Ausgangspunkt wäre The Immune Epitope Database (IEDB)

Abie Pro Peptid-Antikörper-Design (Biowissenschaften ändern)

Allergenitätsserver: AllerTOP (Referenz: Dimitrov, I. et al. 2013. BMC Bioinformatics 14(Ergänzung 6): S4), AlgPred - Vorhersage allergener Proteine ​​und Kartierung von IgE-Epitopen (Referenz: Saha, S. und Raghava, G.P.S. 2006. Nucleic Acids Research 34: W202-W209.) und SDAP – Structural Database of Allergenic Proteins (Referenz: Ivanciuc, O. et al. 2003. Nucleic Acids Res. 31: 359-362).

EpiToolKit - ist eine virtuelle Werkbank für immunologische Fragestellungen mit Fokus auf Impfstoffdesign. Es bietet eine Reihe von Immuninformatik-Tools, die MHC-Genotypisierung, Epitop- und Neo-Epitop-Vorhersage, Epitop-Selektion für das Impfstoffdesign und Epitop-Assemblierung abdecken. In seiner kürzlich neu implementierten Version 2.0 bietet EpiToolKit eine Reihe neuer Funktionalitäten und ermöglicht erstmals die Kombination von Werkzeugen zu komplexen Workflows. Für unerfahrene Benutzer bietet es vereinfachte Schnittstellen, um die Benutzer durch die Analyse komplexer immunologischer Datensätze zu führen. ( Referenz: Schubert S et al. (2015) Bioinformatik 31(13): 2211&ndash2213).

VIOLINE - Vakzine ichUntersuchung und ÖnLine ichInformationen network – ermöglicht die einfache Kuratierung, den Vergleich und die Analyse von impfbezogenen Forschungsdaten über verschiedene humanpathogene Krankheitserreger VIOLIN soll zu einer zentralen Quelle für Impfstoffinformationen werden und Forschern in den Grundlagen- und klinischen Wissenschaften kuratierte Daten und bioinformatische Werkzeuge für die Impfstoffforschung und -entwicklung zur Verfügung stellen . VBLAST: Customized BLAST Search for Vaccine Research ermöglicht verschiedene Suchstrategien gegen 77 Genome von 34 Krankheitserregern. (Referenz: He, Y. et al. 2014. Nucleic Acids Res. 42 (Datenbankproblem): D1124-32).

SVMTriP - ist eine neue Methode zur Vorhersage von antigenen Epitopen mit der letzten Sequenzeingabe aus der IEDB-Datenbank. In unserer Methode wurde die Support Vector Machine (SVM) verwendet, indem die Tri-Peptid-Ähnlichkeits- und Propensity-Scores (SVMTriP) kombiniert wurden, um eine bessere Vorhersageleistung zu erzielen. Darüber hinaus ist SVMTriP in der Lage, virale Peptide aus einem menschlichen Proteinsequenzhintergrund zu erkennen. (Referenz: Yao B et al. (2012) PLoS One 7(9): e45152).

Löslichkeit und Kristallisierbarkeit:

EnzymeMiner - bietet automatisierten Abbau von löslichen Enzymen mit unterschiedlichen Strukturen, katalytischen Eigenschaften und Stabilitäten. Die Löslichkeitsvorhersage verwendet den hauseigenen SoluProt-Prädiktor, der mit maschinellem Lernen entwickelt wurde. (Referenz: Hon J et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W104&ndashW109).

ESPRESSO (ESZeitpunkt von PRotein ExpreSion und SOlubility) - ist ein sequenzbasierter Prädiktor zur Schätzung der Proteinexpression und Löslichkeit für drei verschiedene Proteinexpressionssysteme: in vivo Escherichia coli, Brevibazillen, und weizenkeimzellfrei. (Referenz: Hirose S, & Noguchi T. 2013. Proteomics. 13:1444-1456).

SABLE - Präzise sequenzbasierte Vorhersage von relativen Solvent AccessiBiLitiEs, Sekundärstrukturen und Transmembrandomänen für Proteine ​​unbekannter Struktur. (Referenz: Adamczak R et al. 2004. Proteine 56:753-767).

SPpred (Slöslich Protein-Vorhersage) (Bioinformatics Center, Institute of Microbial Technology, Chandigarh, Indien) - ist ein Webserver zur Vorhersage der Löslichkeit eines Proteins bei Überexpression in E coli. Die Vorhersage erfolgt durch eine Hybride aus einem SVM-Modell, das auf einem PSSM-Profil trainiert wurde, das durch eine PSI-BLAST-Suche der 'nr'-Proteindatenbank und der aufgespaltenen Aminosäurezusammensetzung generiert wurde.

Protein&ndashSol - ist ein Webserver zur Vorhersage der Proteinlöslichkeit. Unter Verwendung verfügbarer Daten zur Proteinlöslichkeit von Escherichia coli in einem zellfreien Expressionssystem werden 35 sequenzbasierte Eigenschaften berechnet. Merkmalsgewichte werden aus der Trennung von Teilmengen mit niedriger und hoher Löslichkeit bestimmt. Das Modell liefert eine vorhergesagte Löslichkeit und einen Hinweis auf die Merkmale, die am stärksten von den Durchschnittswerten abweichen. (Referenz: Hebditch M et al. 2017. Bioinformatik 33(19): 3098&ndash3100).

CamSol - für das rationale Design von Proteinvarianten mit verbesserter Löslichkeit. Die Methode funktioniert durch ein schnelles computergestütztes Screening von Zehntausenden von Mutationen, um diejenigen zu identifizieren, die den größten Einfluss auf die Löslichkeit des Zielproteins haben, während der native Zustand und die biologische Aktivität beibehalten werden. (Referenz: Somannni P et al. (2015) J Molec Biol 427(2): 478-490). Hinweis Erfordert eine Registrierung.

SDein Gesicht Entropie RBildung P rediction (SERp) – dieses explorative Werkzeug soll die Identifizierung von Stellen unterstützen, die für Mutationen am besten geeignet sind, um die Kristallisierbarkeit durch einen Ansatz zur Oberflächenentropiereduktion zu verbessern. (Referenz: Goldschmidt L. et al. 2007. Protein Science. 16:1569-1576)

CRYSTALP2 - für in-silico Vorhersage der Proteinkristallisationsneigung. (Referenz: Kurgan L, et al. 2009. BMC Structural Biology 9: 50) und PPCpred – sequenzbasierte Vorhersage der Neigung zur Produktion von Kristallen mit Beugungsqualität, Produktion von Kristallen, Reinigung und Produktion des Proteinmaterials. (Referenz: M.J. Mizianty & L. Kurgan. 2011. Bioinformatics 27: i24-i33).

Antimikrobielle Peptide, Impfstoffe und Toxine:

APD (EINantimikrobiell Peptid DAtabase) (Referenz: Wang, Z. und Wang, G 2004. Nucl. Acids Res.32: D590-D592)

Das Typ-III-Sekretionssystem (T3SS) ist ein wesentlicher Mechanismus für die Wirt-Erreger-Interaktion im Infektionsprozess. Die Proteine, die durch die T3SS-Maschinerie vieler gramnegativer Bakterien sezerniert werden, sind als T3SS-Effektoren (T3SEs) bekannt. Diese können entweder subzellulär im Wirt lokalisiert sein oder Teil der Nadelspitze des T3SS sein, die direkt mit der Wirtsmembran interagiert, um andere Effektoren in die Zielzelle zu bringen. T3SEdb stellt einen solchen Versuch dar, eine umfassende Datenbank aller experimentell bestimmten und mutmaßlichen T3SEs in einer Web-zugänglichen Site zusammenzustellen. BLAST-Suche ist verfügbar. (Referenz: Tay DM et al. 2010. BMC Bioinformatics. 11 Ergänzung 7:S4).

Wirksam (Universität Wien, Österreich & Technische Universität München, Deutschland) - Bakterielle Proteinsekretion ist der wichtigste Virulenzmechanismus symbiotischer und pathogener Bakterien. Dabei werden Effektorproteine ​​aus dem bakteriellen Cytosol in das extrazelluläre Medium oder direkt in die eukaryontische Wirtszelle transportiert. Das Effective Portal bietet vorberechnete Vorhersagen zu bakteriellen Effektoren in allen öffentlich zugänglichen pathogenen und symbiontischen Genomen sowie die Möglichkeit für den Benutzer, Effektoren in eigenen Proteinsequenzdaten vorherzusagen.

Vaxign ist das erste webbasierte Impfstoffdesignsystem, das Impfstoffziele basierend auf Genomsequenzen mit der Strategie der reversen Vakzinologie vorhersagt. Zu den vorhergesagten Merkmalen in der Vaxign-Pipeline gehören die subzelluläre Position von Proteinen, Transmembranhelices, Adhäsin-Wahrscheinlichkeit, Konservierung gegenüber menschlichen und/oder Mausproteinen, Sequenzausschluss aus dem/den Genom(en) nicht-pathogener Stämme und Epitopbindung an MHC-Klasse I und Klasse II . Die vorberechnete Vaxign-Datenbank enthält Vorhersagen von Impfstoffzielen für >350-Genome. (Referenz: He Y et al. 2010. J Biomed Biotechnol. 2010: 297505). Eine neuere Version von Vaxign 2 Beta ist hier verfügbar.

VacTarBac ist eine Plattform, die Impfstoffkandidaten gegen mehrere pathogene Bakterien speichert. Der Impfstoff wurde auf der Grundlage seiner Wahrscheinlichkeit entwickelt, als Epitop zu wirken, und hat somit das Potenzial, einen der verschiedenen Arme des Immunsystems zu induzieren. Diese Epitope wurden gegen den Virulenzfaktor und die Essentail-Gene von 14 Bakterienarten vorhergesagt. (Referenz: Nagpal G et al. (2018) Front Immunol. 9: 2280).

Abpred - nimmt eine einzelne Aminosäuresequenz für ein Fv und berechnet die vorhergesagte Leistung auf 12 biophysikalische Plattformen (Referenz: Hebditch M & J Warwicker (2019) PeerJ. 7: e8199).

T3SE - Typ-III-Sekretionssystem-Effektor-Vorhersage (Referenz: Löwer M, & Schneider G. 2009. PLoS One. 4:e5917. Erratum in: PLoS One. 20094(7).

SIEVE Server ist ein öffentliches Webtool zur Vorhersage von Typ-III-sekretierten Effektoren. Der SIEVE Server bewertet potenzielle sekretierte Effektoren aus Genomen bakterieller Pathogene mit Typ III-Sekretionssystemen unter Verwendung eines Modells, das aus bekannten sekretierten Proteinen gelernt wurde. Der SIEVE Server erfordert nur das Screening von Proteinsequenzen von Proteinen und gibt eine konservative Wahrscheinlichkeit zurück, dass jedes Inputprotein ein Typ III-sekretierter Effektor ist. (Referenz: McDermott JE et al. 2011. Infect Immun. 79:23-32).

Zirkulardichroismus:

Zirkulardichroismus (Birkbeck College, School of Crystalography, England) DICHROWEB ist eine interaktive Website, die die Dekonvolution von Daten aus Circulardichroismus-Spektroskopie-Experimenten ermöglicht. Es bietet eine Schnittstelle zu einer Reihe von Dekonvolutionsalgorithmen (CONTINLL, SELCON3, CDSSTR, VARSLC, K2D).

K2D2: Vorhersage von Prozentsätzen der Protein-Sekundärstruktur aus CD-Spektren - ermöglicht die Analyse von 41 CD-Spektrum-Datenpunkten im Bereich von 200 nm bis 240 nm oder oder 51 Datenpunkten für den 190-240 nm-Bereich ( Referenz: Perez-Iratxeta C & Andrade- Navarro MA 2008. BMC Strukturbiologie 2008, 8:25)

K2D3 ist ein Webserver zur Schätzung des a-Helix- und ß-Stranggehalts eines Proteins aus seinem Circulardichroismus-Spektrum. K2D3 verwendet eine Datenbank mit theoretischen Spektren, die mit Dichrocalc abgeleitet wurden (Referenz: Louis-Jeune C et al. 2012. Proteins: Structure, Function, & Bioinformatics 80: 374&ndash381)

Cystein-Rückstände:

DiANNA - sagt den Cystein-Oxidationszustand (76 % Genauigkeit), die Cysteinpaare (81 % Genauigkeit) und die Disulfidbindungskonnektivität (86 % Genauigkeit) vorher. (Referenz: Nucl. Acids Res. 33: W230-W232).

CYSREDOX (Rockefeller University, USA) und CYSPRED (CIRB Biocomputing Group, Universität Bologna, Italien) Berechne den Redoxzustand von Cysteinresten in Proteinen.

Hydrophobie-Plotter ( Innovagen ) - und Protein Hydroplotter - sellect unter Tools (ProteinLounge, San Diego, CA ).

Proteolyse und Massenspektrometrie:

Proteolyse - PeptideCutter (ExPASy, Schweiz) die auch Spaltstellen für Enzyme und Chemikalien vorhersagt. Eine alternative Proteolyse-Site ist Mobility_plot 4.1 (Fortgeschrittener proteolytischer Fingerabdruck, IGH, Frankreich).
Für anspruchsvollere Proteinanalysen mit Massenspektroskopie hat ExPasy FindMod eingeführt, um potenzielle posttranslationale Proteinmodifikationen in Peptiden vorherzusagen, und GlycoMod, das die möglichen Oligosaccharidstrukturen, die auf Proteinen auftreten, aus ihren experimentell bestimmten Massen vorhersagen kann.

ProFound - ist ein Werkzeug zum Durchsuchen einer Proteinsequenzdatenbank unter Verwendung von Informationen aus Massenspektren von Peptidkarten. Ein Bayesscher Algorithmus wird verwendet, um die Proteinsequenzen in der Datenbank entsprechend ihrer Wahrscheinlichkeit, die Peptidkarte zu erzeugen, einzuordnen. Eine vereinfachte Version finden Sie hier (Rockefeller University, New York, U.S.A.) . Eine eigene Proteindatenbank kann man nicht verwenden.

ProteinProspector (Universität von Kalifornien) - bietet eine Vielzahl von Werkzeugen (z.B. MS-Fit, MS-Tag, MS-Seq, MS-Pattern, MS-Homology) für den Protein-Massenspektroskopisten.

Wiederholungen in Proteinsequenzen können mit Radar entdeckt werden ( R apid EIN automatisch D Schutz und EIN Ausrichtung von R wiederholt, Europäisches Bioinformatik-Institut) oder REPRO (Referenz: George RA. &. Heringa J. 2000. Trends Biochem. Sci. 25: 515-517).

REPPER (REPisst und ihre PROJodizitäten) - erkennt und analysiert Regionen mit kurzen lückenlosen Wiederholungen in Proteinen. Es findet Periodizitäten durch Fourier-Transformation (FTwin) und interne Ähnlichkeitsanalyse (REPwin). FTwin weist Aminosäuren Zahlenwerte zu, die bestimmte Eigenschaften widerspiegeln, beispielsweise Hydrophobie, und gibt Auskunft über entsprechende Periodizitäten. REPwin verwendet Selbstausrichtungen und zeigt Wiederholungen an, die signifikante interne Ähnlichkeiten aufweisen. Sie werden durch PSIPRED und Coiled Coil Prediction (COILS) ergänzt, was den Server zu einem nützlichen Analysewerkzeug für Faserproteine ​​macht. (Referenz: M. Gruber et al. 2005. Nucl. Acids Res. 33: W239-W243).

Zweidimensionale Gele:

JVirGel-Berechnung von virtuellen zweidimensionalen Proteingelen - erstellt virtuelle 2D-Proteome aus einer riesigen Liste von Eukaryoten und Prokaryoten (oder einem einzelnen Protein). Zwei Versionen: html (eingeschränkt) und Java-Applet (unglaublich, aber Sie müssen Java Runtime Environment installieren. (Referenz: K. Hiller et al. 2003. Nucl. Acids Res. 31: 3862-3865).

Zeichnen Sie virtuelle zweidimensionale Proteingele (PRODORIC Net, Deutschland) - unter Verwendung Ihrer eigenen Proteinsequenzdaten oder für verschiedene Organismen.

Scratch-Protein-Prädiktor - (Institut für Genomik und Bioinformatik, University California, Irvine) - Programme umfassen: ACCpro: die relative Lösungsmittelzugänglichkeit von Proteinresten CMAPpro: Vorhersage von Aminosäurekontaktkarten COBEpro: Vorhersage von kontinuierlichen B-Zell-Epitopen CONpro: sagt voraus, ob die Anzahl der Kontakte jedes Rests in einem Protein über oder unter dem Durchschnitt liegt für diesen Rest DIpro: Vorhersage von Disulfidbrücken DISpro: Vorhersage von ungeordneten Regionen DOMpro: Vorhersage von Domänen SSpro: Vorhersage der Protein-Sekundärstruktur SVMcon: Vorhersage von Aminosäurekontaktkarten mit Hilfe von Support Vector Machines und 3Dpro: Vorhersage der Protein-Tertiärstruktur (Ab Einleitung).

Mutagenese:

Gen-Mutagenese-Designer (GenScript) wurde entwickelt, um Ihr Design der Punkt-DNA-Mutagenese unkompliziert zu gestalten, um die Genmutation zu erleichtern. Um DNA-Mutagenese von Wildtyp-Genen durchzuführen, geben Sie einfach Ihre Startsequenz des Wildtyp-Gens in das Feld unten ein und klicken Sie dann auf die Schaltfläche &ldquoaus Auswahl&rdquo, um die gewünschte(n) Aminosäure(n) auszuwählen. Folglich wird die neue Gensequenz, die für das mutierte Protein kodiert, nach einem Klick „submit&rdquo generiert. Sie können eine Reihe von Ausdruckssystemen auswählen.

I-Mutant2.0: Prädiktor für Proteinstabilitätsänderungen bei Mutation - wählen Sie entweder eine PDB-Referenznummer oder fügen Sie Ihr eigenes Protein ein. Die Antwort (per E-Mail) zeigt an, ob das Protein mehr oder weniger stabil ist, eine Tatsache, die bei der Entwicklung "besserer" Proteine ​​​​nützlich sein könnte. (Referenz: E. Capriotti et al. 2005. Nukl. Säuren Res. 33: W306-W310).

SIFT - Die Sorting ichnicht tolerant FRom Tolerant (SIFT)-Algorithmus sagt die Wirkung von kodierenden Varianten auf die Proteinfunktion vorher, d. h. er sagt voraus, ob eine Aminosäuresubstitution die Proteinfunktion beeinflusst, basierend auf der Sequenzhomologie und den physikalischen Eigenschaften von Aminosäuren. SIFT kann auf natürlich vorkommende nicht-synonyme Polymorphismen und laborinduzierte Missense-Mutationen angewendet werden. (Referenz: N-L Sim et al. 2012. Nucleic Acids Research 40(1): W452&ndashW457).

mCSM-Membran - sagt die Auswirkungen von Mutationen auf Transmembranproteine ​​voraus. (Referenz: Pires DEV et al. 2020. Nucl Acids Res 48 (W1): W147&ndashW153).


Berechnung des Proteinanteils aus Spektroskopiedaten - Biologie

Hinterlegern von Proteinablagerungen wird dringend empfohlen, die unten aufgeführten verschiedenen Validierungssoftware zu verwenden, um ihre experimentellen NMR-Daten und Strukturdateien zu überprüfen, bevor sie hochgeladen werden.

Validierungsberichte

Validierungsberichte: Sammlungen von AVS-, LACS- und SPARTA-generierten Dateien für veröffentlichte BMRB-Einträge

Der wwPDB ValidationService überprüft Ihre Modell- und Experimentaldateien, bevor eine Struktur an wwPDB gesendet wird.

Die Protein Structure Validation Suite (PSVS) ist ein nützliches Werkzeug zur Bewertung von Proteinstrukturen, die durch NMR- und Röntgenmethoden generiert wurden. PSVS ist breit anwendbar für die Bewertung der Strukturqualität in strukturbiologischen Projekten.

CheckShift - Chemical Shift Reference Check am Center of Applied Molecular Engineering der Universität Salzburg, Österreich. Es funktioniert mit NMR-STAR 2.1, SHIFTX oder TALOS Dateien.

[Beim Ausführen des Befehls ist ein Fehler aufgetreten]

Herunterladbare Datenvalidierungssoftware

LACS 64-Bit-Linux-Binärdatei (erfordert Matlab-Laufzeit), Matlab-Quellcode und Python-Wrapper. (Referenz: PubMed.)

Wattos ist ein Softwarepaket, das aus Programmen zum Analysieren, Kommentieren, Analysieren, Archivieren und Verbreiten experimenteller NMR-Daten besteht, die von Autoren weltweit in der PDB hinterlegt wurden.


Die Autoren erklären, dass die Forschung ohne kommerzielle oder finanzielle Beziehungen durchgeführt wurde, die als potenzieller Interessenkonflikt ausgelegt werden könnten.

Diese Arbeit wurde unterstützt von der National Natural Science Foundation of China (NSFC 62075177) der Natural Science Foundation of Shaanxi Province (2020JM-193, 2020JQ-324) China Postdoctoral Science Foundation (2017M610623) der National Natural Science Foundation of China (91750106), und der Forschungsfonds des State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics.


Das NIST Mass Spectrometry Data Center, eine Gruppe in der Biomolecular Measurement Division (BMD), entwickelt evaluierte Massenspektrometriebibliotheken und stellt zugehörige Softwaretools bereit. Diese Produkte sollen die Identifizierung von Verbindungen unterstützen, indem sie Referenzmassenspektren für GC/MS (durch Elektronenionisation) und LC-MS/MS (durch Tandem-Massenspektrometrie) sowie Gasphasenretentionsindizes für GC bereitstellen. Das Zentrum befindet sich auf dem NIST-Hauptcampus in Gaithersburg, MD.

Wir arbeiten mit vielen kommerziellen, staatlichen und akademischen Einrichtungen zusammen, um qualitativ hochwertige Referenzdaten und Softwareprodukte für Massenspektrometer besser bereitzustellen.

Diese Site beschreibt und bietet Zugang zu Massenspektraldatenprodukten und Updates von NIST. Es stehen eine Vielzahl von Datenprodukten zur Verfügung, darunter EI- und Tandem-MS-Bibliotheken (kleine Moleküle und Peptide), eine GC-Retentionsindexsammlung sowie bestimmte frei verfügbare, spezialisierte Spektralbibliotheken. Zu den frei verfügbaren Datenanalysetools gehören AMDIS (Automated Mass Spectral Deconvolution and Identification System for GC/MS), MS Interpreter (zur Fragmentierungsanalyse) und der Glyco Mass Calculator (zur Analyse von Glycoformen).

NIST entwickelt eine Peptid-Massenspektralbibliothek als Erweiterung der NIST/EPA/NIH-Massenspektralbibliothek. Der Zweck der Bibliothek besteht darin, Peptidreferenzdaten für Labors bereitzustellen, die massenspektrometrisch basierte Proteomik-Methoden für die Proteinanalyse verwenden. Massenspektralbibliotheken identifizieren diese Verbindungen empfindlicher und robuster als alternative Methoden. Diese Datenbanken stehen zum Testen und Entwickeln neuer Anwendungen frei zur Verfügung.


Durchflusszytometrische FRET-Analyse von Proteininteraktionen

In den letzten Jahrzehnten hat die Untersuchung von Protein-Protein-Wechselwirkungen in situ in lebenden oder intakten Zellen zunehmend an Bedeutung gewonnen, da Struktur-Funktions-Beziehungen, die aus Massenbiochemie und Molekularmodellierungsexperimenten vorgeschlagen wurden, auf zellulärer Ebene bestätigt werden mussten. Förster-(Fluoreszenz-)Resonanzenergietransfer(FRET)-basierte Methoden sind hervorragende Werkzeuge zur Bestimmung der Nähe und supramolekularen Organisation von Biomolekülen an der Zelloberfläche oder im Zellinneren. Dies könnte die Grundlage für die zunehmende Popularität von FRET sein. Tatsächlich ist die Zahl der Publikationen, die FRET nutzen, seit der Jahrtausendwende explodiert. Interessanterweise basieren die meisten Anwendungen auf Mikroskopen, und nur ein Bruchteil verwendet die Durchflusszytometrie, obwohl letztere aufgrund der potenziell großen Anzahl von einzeln gemessenen Zellen eine große statistische Aussagekraft bietet. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Multilaser-Durchflusszytometern können jedoch Strategien zur Erzielung absoluter FRET-Effizienz jetzt relativ einfach umgesetzt werden. In diesem Kapitel beabsichtigen wir, allgemein verwendbare Protokolle für die Messung von FRET in der Durchflusszytometrie bereitzustellen. Nach einer kompakten theoretischen Einführung werden Rezepte für erfolgreiche Kennzeichnungstechniken und Messansätze gegeben. Beschrieben werden die einfache, löschungsbasierte Messung auf Populationsebene, die klassische ratiometrische, intensitätsbasierte Technik, die die tatsächliche FRET-Effizienz von Zelle zu Zelle liefert, und eine weiterentwickelte Version der letzteren, die eine zellweise Autofluoreszenzkorrektur ermöglicht. Ein Excel-Makro, das mit Spektraldaten der am häufigsten verwendeten Fluorophore vorgeladen ist, wird ebenfalls zur einfachen Berechnung der durchschnittlichen FRET-Effizienz bereitgestellt. Schließlich werden Hinweise zur Vorsicht gegeben, um geeignete Experimente zu entwerfen und die Ergebnisse kritisch zu interpretieren.

Schlüsselwörter: FCET Durchflusszytometrie Fluoreszenz-Resonanz-Energietransfer Förster-Resonanz-Energietransfer Molekulare Nähe Proteininteraktionen.