创建和应用的参考，以便不同的组中的蛋白质分类与探讨
August 16th, 2017
本议定书的目标是制定一个基准不同蛋白质缺乏连贯一致的命名和分类标准的组中。此引用有助于分析和小组讨论作为一个整体，可采用除规定名称。
该程序的总体目标是使用标准电子表格软件为缺乏连贯命名和分类标准的组中的不同蛋白质开发参考。这种方法可以帮助阐明具有混淆或不一致的命名法的相关蛋白质之间的关系，例如包括无脊椎动物防御的防御肽的半胱氨酸稳定的 α-β 超家族。该技术的主要优点是它提供了目标蛋白质的简单可视化表示。
首先，确定目标蛋白质组的定义特征。例如，昆虫防御和佛球辅助溶液结构中的 CS α-β 折叠定义了 CS α-β 超家族。该折叠还包括一个较小的基序，称为半胱氨酸稳定螺旋，由 CXC 上游的 CXXXC 标识。
四个半胱氨酸形成两个二硫键。为了完成 CS α-β 基序，第三对二硫键由另一对半胱氨酸形成。最终，至少了解与蛋白质结构或功能相关的一些重要特征至关重要。
没有这个，就没有生成参考的基础。现在，将这些定义特征输入到电子表格中。使用列表示守恒特征，并表示这些特征之间的空间。
保持列的宽度足以容纳数字，并为其提供一致的宽度。在行中，描述序列。要将序列指示为特征，请使用 fill 函数用颜色填充特征框。
然后，要指示特征之间的间距，请在 between （两者之间） 框中输入氨基酸的数量。现在，添加先前根据结构数据库和已发表结果建立为组成员的代表性序列。根据需要，添加可能定义序列子组的特征，例如额外的半胱氨酸。
如果给定序列中缺少特征，请保持该框未填充，并将其与代表中间氨基酸的框合并。为此，我们使用 Merge 和 Center 函数。输入代表性序列后，确定明显相关的序列组。
然后，总结这些组的特征。当特征之间的氨基酸数量不同时，使用连字符表示范围，或使用斜杠表示几个特定数字。根据需要，创造性地注释可能相关或不常见到无法包含在参考文献中的特征。
例如，由于半胱氨酸在超家族中很重要，因此可以标记其他半胱氨酸的存在。有时，当将新鉴定的序列添加到电子表格中时，一个物种的序列属于超科的几个不同组，例如缓步动物。完成后，可以对电子表格的行进行排序，以突出显示物种内的变化或分类组之间的变化。
该演示使用免费提供的 MEGA 6 软件。但是，其他软件也可以类似地使用。要开始新的对齐方式，请选择 Align 选项卡下的 Edit/Build Alignment。
然后选择 Create a new alignment（创建新对齐方式），在出现的框中单击 OK（确定）。然后选择 Protein （蛋白质）。现在，在 Edit 菜单中选择 Insert Sequence from File，以导入序列。序列必须为 FASTA 格式。
默认情况下，会显示反映不同氨基酸类型的背景颜色，并且可以在 Display （显示） 菜单下通过切换来关闭。输入所有序列后，单击弯曲的手臂图标，然后单击 Align Protein（对齐蛋白质）以使用肌肉算法对齐序列。如果消息为 Nothing select for alignment.
全选？弹出窗口，选择 确定。可以在弹出窗口中更改某些参数，但对于此演示，默认值就足够了。现在，根据蛋白质超家族的重要特征检查比对。
顶部栏在氨基酸完全保守的任何位置显示星号。初始比对确定了四个保守半胱氨酸中的三个。一个序列显然错位了。
要修复未对齐的序列，请突出显示虚线并按 Delete 键，而不会意外删除氨基酸。然后，通过添加空格将氨基酸移动到正确的对齐位置。手动比对序列后，请注意 CXXXC 基序的最后一个半胱氨酸在整个比对过程中是保守的。
通常需要手动调整，以优先考虑序列中最重要的特征。先前建立的 CS α-β 超家族的电子表格对齐揭示了键形成的五种基本模式。新发现的缓步动物序列属于这些模式的完整范围。
接下来，使用系统发育分析来检查这组蛋白质是如何进化的。然而，序列通常很短且高度不同。因此，生成的树木分辨率很差，几乎没有提供任何见解。
使用参考对多序列比对进行了优化，但在最大似然分析和贝叶斯系统发育分析中分辨率仍然很差。大多数分支的支持率很低。然而，在两棵树中的至少一棵树中支持了五个小组。
分类组中具有不同半胱氨酸数的序列可能比来自不同组中具有相同模式的序列更密切相关。观看本视频后，您应该对如何使用电子表格软件生成重要蛋白质特征的简单可视化有一个很好的了解。在尝试此过程时，重要的是要记住，确定与蛋白质组最相关的特征通常是一个迭代过程，并且可能需要修改参考文献。
新序列始终可以添加到电子表格中，并且很容易拥有多个版本，从而允许添加可能有助于分类和分析的新功能。尽管电子表格对齐可以轻松可视化结构和功能特征，但可以执行其他方法（如系统发育分析）来提供对进化关系的更多见解。
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概述
本协议旨在为目前缺乏连贯命名和分类标准的组内发散蛋白质创建一个参考。通过阐明相关蛋白质之间的关系，这个参考将增强对该组的讨论和分析。
关键研究组成部分
科学领域
- 蛋白质分类
- 生物命名法
- 防御性肽
背景
- 半胱氨酸稳定的α-β超家族包括各种防御性肽。
- 不一致的命名法使相关蛋白质的研究变得复杂。
- 标准电子表格软件可用于可视化表示。
- 定义特征有助于识别蛋白质组。
研究目的
- 开发一个针对发散蛋白质的连贯参考。
- 促进对蛋白质关系的更好理解和交流。
- 帮助分类具有混乱命名法的蛋白质。
所用方法
- 利用标准电子表格软件进行数据组织。
- 识别蛋白质组的定义特征。
- 对蛋白质进行可视化表示以阐明关系。
- 关注半胱氨酸稳定的α-β折叠和相关基序。
主要结果
- 建立了发散蛋白质的明确参考。
- 以可视化方式表示了蛋白质之间的关系。
- 通过系统分类解决了混乱的命名法。
- 获得了对半胱氨酸稳定的α-β超家族的洞见。
结论
- 该协议为蛋白质分类提供了一个有价值的工具。
- 它增强了对组内蛋白质关系的理解。
- 这种方法可以应用于其他缺乏连贯命名法的蛋白质家族。
常见问题
Executive Industry Relevance
Protein classification challenges can impede target validation and comparative analyses across discovery programs, especially when nomenclature and sequence diversity obscure functional relationships. Establishing a reference framework that prioritizes structural and activity-related features enables more reliable placement of new sequences and supports cross-functional R&D discussions. This approach enhances predictive confidence and portfolio decision-making for protein families with high sequence divergence.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Clarifies functional relationships among divergent proteins for robust target validation.
- Enables systematic interrogation of sequence-activity relationships within protein superfamilies.
- Supports biological de-risking by highlighting conserved structural motifs relevant to mechanism.
- Facilitates portfolio triage by providing a coherent framework for new sequence integration.
Screening & Assay Development
- Prepares validated reference sets for downstream assay development and screening workflows.
- Improves reproducibility and standardization by anchoring assays to conserved sequence features.
- Enables scalable evaluation of novel sequences against established structural benchmarks.
- Supports reliable compound evaluation by clarifying sequence-function context.
Translational & Preclinical Research
- Aligns sequence classification with disease-relevant structural features when applicable.
- Maintains continuity from discovery through preclinical validation by enabling consistent annotation.
- Reduces mechanistic ambiguity in translational studies involving diverse protein families.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by clarifying evolutionary and functional relationships.
Pipeline & Workflow Integration
This reference-based method integrates into the discovery continuum from early target identification through lead optimization, especially for protein families with complex sequence diversity.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification by mapping conserved features across divergent sequences.
- Screening: Provides assay readiness and reproducibility by standardizing sequence annotation and alignment.
- Analytics: Delivers quantitative outputs for comparing sequence features and supporting statistical analyses.
- Translational Research: Facilitates biomarker alignment and preclinical continuity when structural motifs are disease-relevant.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable classification framework adaptable to new protein groups and evolving datasets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in protein classification.
- Operational Value: Standardizes sequence annotation, improving reproducibility and scalability across teams.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by clarifying sequence-function relationships.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of protein-based discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in protein structure, sequence analysis, and spreadsheet-based annotation.
- Needs access to sequence databases, alignment tools, and visualization software.
- Demands cross-team agreement on feature prioritization and annotation standards.
- May require adaptation for different protein families or taxonomic groups.
- Manual curation and iterative revision are necessary to maintain reference accuracy and relevance.
