1 / 25

Makromolekul ák 2013 12 03

Simon István. Makromolekul ák 2013 12 03. Párkölcsönhatások energiájának egy aminosavra számított értéke. P árkölcsönhatási energiák becslése.

jermaine-burris
Download Presentation

Makromolekul ák 2013 12 03

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Simon István Makromolekulák 2013 12 03

  2. Párkölcsönhatások energiájának egy aminosavra számított értéke

  3. Párkölcsönhatási energiák becslése Annak a figyelembevételéhez, hogy az i. aminosav hozzájárulása függ a kölcsönható partnerektől, az aminosav összetétel másodfokú alakját kell használnunk Az aminosav összetétel és az energia közti összefüggést egy 20x20 energia becslő mátrix tartalmazza:Pij

  4. A (szerkezetből) számolt és a (szekvenciából) becsült energiák

  5. A rendezetlenségjóslása - IUPred Globuláris és rendezetlen fehérjékre számolt energiák

  6. Bound IUP structures Tcf3 p27Kip1 IA3 FnBP

  7. Rendezetlen fehérje komplexek Jellemzően más a kötési felszín geometriája a két esetben: tripszin – BPTI MDM2 – p53

  8. Tipikus energia-felszínek globuláris fehérje rendezetlen fehérje

  9. Globuláris fehérjék kötési módjai kulcs-zár indukált illeszkedés konformációs szelekció

  10. Rendezetlen fehérjék kötési módjai rendezett partner B rendezetlen fehérje rendezett partner A ‘fuzzy’ komplex meghatározott szerkezetű komplex

  11. DNS-fehérje flexibilis kölcsönhatása

  12. IUPs – preformed elements

  13. A – 10% C – 0% D – 12 % E – 10 % F – 2 % stb… Az aminosav és a környezete közötti kölcsön-hatási energia becslése Ez alapján a rendezetlenség valószínűsége (magas energia rendezetlen lesz) A környezet aminosav összetétele: A rendezetlenségjóslása - IUPred • Alapötlet: • Ha egy aminosav szekvenciális környezetében olyan aminosavak vannak, amelyekkel nem tud elég sok kedvező kölcsönhatást kialakítani, akkor nem vesz fel határozott szerkezetet rendezetlen lesz Az algoritmus: …..QSDPSVEPPLSQETFSDL WKLLPENNVLSPLPSQAMDDLMLSP D DIEQWFTEDPGPDEAPRMPEAAPRVA PAPAAPTPAAPAPA…..

  14. Rendezetlen C-terminális domén Rendezett DNS kötő domén (DBD) Rendezetlen N-terminális domén A rendezetlenségjóslása - IUPred Példa:humán p53 http://iupred.enzim.hu

  15. A p53 fehérje kölcsönhatásai

  16. A mediátor komplex A magas rendezetlenségű fehérjéket sötét tónussal jelöltük

  17. Kötőhelyek jóslása Kölcsönhatás globuláris fehérjékkel • Nem az aminosav saját környezetében nézzük az összetételt, hanem egy globuláris adatbázisból vesszük: A – 10% C – 0% D – 12 % E – 10 % F – 2 % stb… A – 7.67% C – 2.43% D – 4.92 % E – 5.43 % F – 3.19 % stb… Egy nagy globuláris halmazon számolt összetétel Az így nyert energiát nevezzük Enyereség-nek

  18. Kötőhelyek jóslása Ott várunk kötőhelyet, ahol: • A környezet rendezetlen (Sátlag magas) • A saját környezetével vett energia kedvezőtlen (Esaját nagy) • Energetikailag jobb globuláris fehérjével kölcsönhatni (Enyereség nagy)

  19. Kötőhelyek jóslása • Példa: p53 N-terminális Három kötőhelyet tartalmaz: • MDM2: 17-27 • RPA70N: 33-56 • RNAPII: 45-58 A három mennyiség optimális lineáris kombinációját keressük. Ezt átalakítjuk egy p valószínűségi értékké (annak a valószínűsége, hogy az aminosav része egy rendezetlen kötőhelynek). P = p1*Sátlag+ p2*Esaját+ p3*Enyereség

  20. LM – average disorder profiles local drop in disorder

  21. Valódi kötő motívumok kiszűrése ANCHOR-ral Igazolt kötőhelyek 826 Átfedés ANCHOR-ral 545 Véletlen+ valódi kötőhelyek 7,2x106 Átfedés ANCHOR-ral 1,3x106 66% 17,6%

  22. IUPs: high frequency in proteomes yeast coli

  23. A kötésben használt rendezetlen részek aránya nő Az új rendezetlen régiók megjelenése elsősorban az új kötőhelyek kialakítását szolgálja Mycobacterium tuberculosis Alkalmazás: Teljes proteom vizsgálatok A rendezetlen fehérjék aránya növekszik A rendezetlen kötőhelyek száma növekszik • 736 teljes proteom van a UniProt-ban: • 53 archaea • 639 baktérium • 44 eukarióta

More Related