Мембранная топология
Топология трансмембранного белка относится к расположению N- и C-концов трансмембранной полипептидной цепи по отношению к внутренней или внешней стороне биологической мембраны, занятой белком. [ 1 ]
В нескольких базах данных представлены экспериментально определенные топологии мембранных белков. К ним относятся Uniprot , TOPDB, [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] OPM и ExTopoDB. [ 6 ] [ 7 ] Существует также база данных доменов, консервативно расположенных на определенной стороне мембраны, TOPDOM. [ 8 ]
Было разработано несколько вычислительных методов с ограниченным успехом для предсказания трансмембранных альфа-спиралей и их топологии. В пионерских методах использовался тот факт, что трансмембранные области содержат больше гидрофобных остатков, чем другие части белка, однако применение других гидрофобных шкал изменило результаты прогнозирования. Позже было разработано несколько статистических методов для улучшения прогнозирования топографии и введен специальный метод выравнивания. [ 9 ] Согласно правилу положительного внутреннего, [ 10 ] цитозольные петли вблизи липидного бислоя содержат больше положительно заряженных аминокислот. Применение этого правила привело к появлению первых методов прогнозирования топологии. Существует также правило отрицательного внешнего воздействия в трансмембранных альфа-спиралях однопроходных белков, хотя отрицательно заряженные остатки встречаются реже, чем положительно заряженные остатки в трансмембранных сегментах белков. [ 11 ] По мере того, как было определено больше структур, появились алгоритмы машинного обучения. Методы обучения с учителем обучаются на наборе экспериментально определенных структур, однако эти методы сильно зависят от обучающего набора. [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] Методы обучения без учителя основаны на том принципе, что топология зависит от максимального расхождения распределений аминокислот в разных структурных частях. [ 16 ] [ 17 ] Также было показано, что блокировка местоположения сегмента на основе предварительных знаний о структуре повышает точность прогнозирования. [ 18 ] Эта функция была добавлена к некоторым существующим методам прогнозирования. [ 17 ] [ 14 ] Самые последние методы используют консенсусное предсказание (т. е. они используют несколько алгоритмов для определения окончательной топологии). [ 19 ] и автоматически включать ранее определенную экспериментальную информацию. [ 20 ] база данных ПВТ [ 21 ] [ 22 ] предоставляет коллекцию топологий, предсказанных с помощью вычислений для трансмембранных белков человека.
Дискриминация сигнальных пептидов и трансмембранных сегментов является дополнительной проблемой прогнозирования топологии, которую различные методы решают с ограниченным успехом. [ 23 ] Как сигнальные пептиды, так и трансмембранные сегменты содержат гидрофобные участки, образующие α-спирали. Это вызывает перекрестное предсказание между ними, что является слабостью многих предикторов трансмембранной топологии. Путем одновременного предсказания сигнальных пептидов и трансмембранных спиралей (Phobius [ 14 ] ), ошибки, вызванные перекрестным прогнозированием, уменьшаются, а производительность существенно увеличивается. Еще одна функция, используемая для повышения точности прогноза, — это гомология (PolyPhobius)».
Также возможно предсказать топологию мембранных белков бета-ствола. [ 24 ] [ 25 ]
См. также
[ редактировать ]- Эндомембранная система
- Интегральный мембранный белок
- Топология белка
- Структурная биология
- Трансмембранный домен
Ссылки
[ редактировать ]- ^ фон Хейне, Гуннар (декабрь 2006 г.). «Мембранно-белковая топология». Nature Reviews Молекулярно-клеточная биология . 7 (12): 909–918. дои : 10.1038/nrm2063 . ПМИД 17139331 . S2CID 22218266 .
- ^ Годер, Вейт; Шписс, Мартин (31 августа 2001 г.). «Топогенез мембранных белков: детерминанты и динамика». Письма ФЭБС . 504 (3): 87–93. дои : 10.1016/S0014-5793(01)02712-0 . ПМИД 11532438 .
- ^ Туснади, Габор Э.; Кальмар, Лайош; Саймон, Иштван (1 января 2008 г.). «TOPDB: банк данных топологии трансмембранных белков» . Исследования нуклеиновых кислот . 36 (дополнение_1): Д234–Д239. дои : 10.1093/нар/gkm751 . ПМК 2238857 . ПМИД 17921502 .
- ^ Добсон, Ласло; Ланго, Тамаш; Ремени, Иштван; Туснади, Габор Э. (28 января 2015 г.). «Ускорение сбора данных топологии для базы данных TOPDB» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (Д1): Д283–Д289. дои : 10.1093/nar/gku1119 . ПМЦ 4383934 . ПМИД 25392424 .
- ^ ".:TOPDB:" . topdb.enzim.hu .
- ^ Цаусис, Георгиос Н.; Циригос, Константинос Д.; Андриану, Ксанти Д.; Лиакопулос, Теодор Д.; Багос, Пантелис Г.; Хамодракас, Ставрос Дж. (1 октября 2010 г.). «ExTopoDB: база данных экспериментально полученных топологических моделей трансмембранных белков» . Биоинформатика . 26 (19): 2490–2492. doi : 10.1093/биоинформатика/btq362 . ПМИД 20601677 .
- ^ «ExTopoDB — Индекс» . bioinformatics.biol.uoa.gr .
- ^ ".:TOPDOM:" . topdom.enzim.hu .
- ^ «ДАС» .
- ^ фон Хейне, Гуннар (ноябрь 1986 г.). «Распределение положительно заряженных остатков в белках внутренней мембраны бактерий коррелирует с трансмембранной топологией» . Журнал ЭМБО . 5 (11): 3021–3027. дои : 10.1002/j.1460-2075.1986.tb04601.x . ПМК 1167256 . ПМИД 16453726 .
- ^ Бейкер, Джеймс Александр; Вонг, Вин-Чонг; Эйзенхабер, Биргит; Уорвикер, Джим; Эйзенхабер, Франк (2017). «Вновь рассмотрены заряженные остатки рядом с трансмембранными областями: «правило положительного внутреннего истощения» дополняется «правилом отрицательного внутреннего истощения/внешнего обогащения» » . БМК Биология . 15 (1): 66. дои : 10.1186/s12915-017-0404-4 . ПМК 5525207 . ПМИД 28738801 .
- ^ Крог, Андерс; Ларссон, Бьёрн; фон Хейне, Гуннар; Зоннхаммер, Эрик Л.Л. (январь 2001 г.). «Прогнозирование топологии трансмембранного белка с помощью скрытой модели Маркова: применение для полных геномов 11. Под редакцией Ф. Коэна» (PDF) . Журнал молекулярной биологии . 305 (3): 567–580. дои : 10.1006/jmbi.2000.4315 . ПМИД 11152613 . S2CID 15769874 . Архивировано из оригинала (PDF) 4 августа 2020 г.
- ^ «TMHMM-2.0 — перенаправление» . www.cbs.dtu.dk.
- ^ Jump up to: а б с «Фобиус» . phobius.sbc.su.se .
- ^ «Сервер ОСТОПУС» .
- ^ Туснади, Габор Э.; Саймон, Иштван (октябрь 1998 г.). «Принципы, определяющие аминокислотный состав интегральных мембранных белков: применение к прогнозированию топологии 1 1 Под редакцией Дж. Торнтона» (PDF) . Журнал молекулярной биологии . 283 (2): 489–506. дои : 10.1006/jmbi.1998.2107 . ПМИД 9769220 . S2CID 15027232 . Архивировано из оригинала (PDF) 8 февраля 2020 г.
- ^ Jump up to: а б «ХММТОП» . www.enzim.hu .
- ^ Туснади, GE; Саймон, И. (1 сентября 2001 г.). «Сервер прогнозирования трансмембранной топологии HMMTOP». Биоинформатика . 17 (9): 849–850. дои : 10.1093/биоинформатика/17.9.849 . ПМИД 11590105 .
- ^ «TOPCONS: Консенсусное предсказание топологии мембранных белков и сигнальных пептидов» . topcons.net .
- ^ «ЦКТОП» . cctop.ttk.hu .
- ^ Добсон, Ласло; Ремени, Иштван; Туснади, Габор Э. (28 мая 2015 г.). «Трансмембранный протеом человека» . Биология Директ . 10 (1): 31. дои : 10.1186/s13062-015-0061-x . ПМЦ 4445273 . ПМИД 26018427 .
- ^ База данных трансмембранных протеомов человека .
- ^ Э. Туснади, Габор; Саймон, Иштван (1 ноября 2010 г.). «Прогнозирование топологии спиральных трансмембранных белков: как далеко мы зашли?» (PDF) . Современная наука о белках и пептидах . 11 (7): 550–561. дои : 10.2174/138920310794109184 . ПМИД 20887261 . S2CID 6431228 . Архивировано из оригинала (PDF) 7 марта 2019 года.
- ^ Циригос, Константинос Д.; Элофссон, Арне; Багос, Пантелис Г. (1 сентября 2016 г.). «PRED-TMBB2: улучшенное прогнозирование топологии и обнаружение белков внешней мембраны бета-цилиндра» . Биоинформатика . 32 (17): i665–i671. doi : 10.1093/биоинформатика/btw444 . ПМИД 27587687 .
- ^ Савохардо, Кастренсе; Фариселли, Пьеро; Касадио, Рита (15 февраля 2013 г.). «BETAWARE: инструмент машинного обучения для обнаружения и прогнозирования трансмембранных бета-бочковых белков у прокариот» . Биоинформатика . 29 (4): 504–505. doi : 10.1093/биоинформатика/bts728 . ПМИД 23297037 .