Name: Erstellen und anwenden von einen Verweis zur Erleichterung der Diskussion und Klassifikation der Proteine in eine bunt gemischte Gruppe (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-08-16T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 49 s
Description: Lernen Sie, wie Sie mit Tabellenkalkulationssoftware eine Referenz für divergente Proteine erstellen, um Beziehungen innerhalb der cystein-stabilisierten Alpha-Beta-Superfamilie zu klären. Diese Methode erleichtert die Klassifizierung und verbessert das Verständnis komplexer Proteinbeziehungen.

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Laufende tardigrade antimikrobiellen Peptid-Forschung wird durch Intramurale Mittel aus dem Midwestern University Office of Research und gesponserte Programme (ORSP) unterstützt. Die ORSP hatte keine Rolle beim Studiendesign, Datenerfassung, Analyse, Interpretation oder Manuskript Vorbereitung.

1. bestimmen die Definition von Funktionen des Arbeitskreises Protein des Interesses <ol><li>Consult bisherige Veröffentlichungen zu ermitteln, ob ein Konsens über die Funktionen, die erforderlich sind, um die Gruppe zugerechnet werden. Beachten Sie alle Unstimmigkeiten oder Meinungsverschiedenheiten zwischen Forschungsgruppen, und enthalten Eigenschaften, die dazu dienen können, eine Untergruppe von anderen zu unterscheiden.</li>
	<li>Verwenden frühere Literatur definierenden Merkmale nicht anspricht, Sequenzen, die Vertreter der Gruppe als Ausgangspunkt gelten, konservierte Funktionen zu identifizieren.</li>
</ol> 2. Sammeln von relevanten Sequenzen <ol><li>Wenn Bewertungen, die geschrieben wurden auch Analysen von Sequenzen, die die Gruppe vertreten sind, gehören diese Sequenzen im roh-Dataset. Sequenzen mit Beitritt Zahlen in der Literatur verwiesen abrufen und speichern in einer Stammfolge Bildbearbeitungsprogramm (z. B. EditSeq in der Lasergene Suite oder einen von vielen für kostenlose Online-).</li>
	<li>Wenn die betreffende Gruppe in einer der strukturellen Datenbanken definiert wurde sind die Sequenzen, die die Datenbank listet als Teil der Gruppe. abrufen Sequenzen mit Beitritt Zahlen in der Datenbank zur Verfügung gestellt und in eine Stammfolge Bearbeitung speichern Programm, wie oben beschrieben. 
	Hinweis: zum Beispiel die Sequenzen in der CS-αβ (Skorpion Toxin-ähnliche)-Superfamilie in der SCOP-Datenbank kategorisiert finden Sie hier: http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/data/scop.b.h.c.h.html.</li> <li>führen Sie grundlegende lokale Ausrichtung Suche Tool (BLAST) 14 Durchsuchungen von öffentlichen, Online-Datenbanken zur Verfügung, durch das nationale Zentrum für Biotechnologie-Information (NCBI), Sequenzen zu finden, die in der Literatur nicht aufgenommen haben oder strukturelle Datenbanken. Für die meisten Ergebnisse komplette, beide das Protein BLAST (Blastp verwenden) und Explosion mit Protein Abfrage (Tblastn) Programme übersetzt; Diese sind beide abrufbar: https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi.
	<ol><li>Verwendung Sequenzen bekannt als Teil der Gruppe von Interesse als Abfrage-Sequenzen. Kopieren und einfügen die Sequenz in das Suchfeld oben oder bieten eine GenBank-Beitritt-Nummer oder gi ID, falls verfügbar.</li>
		<li>Wählen Sie die Datenbank aus dem Drop-Down-Menü. Wählen Sie nicht-redundanten Proteinsequenzen (nr) für Blastp und ausgedrückt Sequenz Tags für Tblastn.</li>
		<li>Suche nach Ergebnissen in bestimmten Taxa in den Organismus durch den Organismus oder Taxon Name eingeben und wählen aus der Liste, die während der Eingabe angezeigt wird. Um zusätzliche Organismen oder Taxa auszuschließende hinzuzufügen, klicken Sie auf die &#34; + &#34; Button und ein anderes Feld erscheint. Ausgeschlossen werden alle unerwünschten Taxa im Feld Organismus durch Eingabe des Organismus oder Taxon namens, Auswahl aus der Liste, die angezeigt wird, während der Eingabe und Überprüfung der &#34; ausschließen &#34; Box auf der rechten Seite.</li>
		<li>Zugriff auf zusätzliche Parameter durch Anklicken &#34; Algorithmus-Parameter &#34; in der Nähe von der Unterseite der Seite. Bei Standard zu verlassen, es sei denn, eine Begründung für die Änderung eines Parameters.</li>
		<li>Klicken Sie auf die &#34; Explosion &#34; Taste, um die Analyse zu starten, dauert es einige Zeit für die Ergebnisse angezeigt werden. In der Regel abrufen Treffer mit einem erwarten Wert (oder e-Wert) des &#34;-05 &#34; oder besser und speichern in einer Stammfolge Bearbeitungsprogramm.
		<ol><li>Wenn alle Treffer oberhalb dieser Schwelle sind, erneut die Suche mit einer erhöhten Anzahl von Zielsequenzen (im Abschnitt Algorithmus-Parameter) ausgeführt, um alle relevanten Abläufe erhalten.</li>
		</ol></li></ol></li> <li>Bei Bedarf kürzen die Sequenzen um irrelevante Informationen (z. B. CS-αβ Falte bezieht sich nur auf die Reife Peptid) auszuschließen. Identifizieren, Signal-Peptide und Pro-Peptide für die Entfernung mit ProP 15 (vorhanden online), oder SignalP für anspruchsvollere Signal-Peptid Vorhersage 16 (verfügbar online-).</li>
</ol> 3. Generieren Sie einen Verweis in einer Tabellenkalkulation basierend auf die wichtigen Funktionen, wurden identifiziert <ol><li>identifizieren die definierenden Eigenschaften der Gruppe von Interesse. Z. B. die CS-αβ-Falte endgültig festgelegten der Lösungsstruktur des Insekts defensin A Phormia Terraenovae ( Abbildung 1) 8.
	<ol><li>Diese Falte umfasst eine kleinere Motiv namens Cystein-stabilisierten Helix (CSH) 17; identifizieren dieses Motiv durch eine CXXXC (wobei X ist jede Aminosäure) vorgeschaltet ein CXC, die zwei Disulfid-Bindungen zu bilden ( Abbildung 1 , solide Rosa Linien). 
		Hinweis: Zur Vervollständigung der CS-αβ-Motiv eine dritte Disulfid Bindung wird gebildet von zusätzlichen Cysteine, die vor jeder Hälfte des CSH-Motivs ( Abbildung 1, Rosa Linien punktiert).</li>
	</ol></li> <li>Geben Sie diese Funktionen in einer Tabelle definieren. Siehe Abbildung 2.
	<ol><li>Verwendung Spalten für die konservierten Funktionen und die Abstände zwischen diesen Funktionen zu vertreten. Halten Sie die Spalten breit genug, um Zahlen zu passen und sicherzustellen, dass sie eine einheitliche Breite haben. Stellen Sie die Breite mit dem &#34; Format | Spaltenbreite &#34; Funktion ( Abbildung 2, rosa Pfeil).</li>
		<li>Verwenden Sie die Reihen für die Sequenz Namen.</li>
		<li>Wenn eine Sequenz hat die Funktion, füllen Sie das Feld mit der Füllung-Funktion ( Abbildung 2, rosa Quadrat). Geben Sie für den Abstand zwischen Funktionen die Anzahl der Aminosäuren im Feld zwischen und ungefüllt lassen. Zum Beispiel verwenden das Insekt defensin Sequenz gibt einen Hinweis, der enthält sechs Cysteine mit definierten Abstände zwischen C2 und C3 und C5 und C6.</li>
	</ol></li> <li>Repräsentative Sequenzen, die zuvor festgelegt wurden als Mitglieder der Gruppe anhand der strukturellen Datenbanken und Literatur hinzufügen. 
	Hinweis: Z. B. frühere Literatur und der SCOP-Datenbank identifiziert werden mehrere Gruppen für die Aufnahme: Insekt Defensine, kurzkettige Skorpion-Toxine, langkettige Skorpion-Toxine, MGD-1, Drosomycins von Drosophila, pflanzlichen Defensine, Nematoden ABFs und Macins. Die Literatur kennzeichnet auch eine bakterielle Sequenz mit nur vier Cysteines, die die Vorfahren dieser Überfamilie 18 darstellen könnte. Hinzufügen dieser Sequenzen erhöht die Anzahl der Cysteine in der Referenz von sechs auf zehn aber behält die Ausrichtung der wichtige Strukturmerkmale ( Abbildung 3).
	<ol><li>Verwenden, um eine Funktion hinzuzufügen, die wahrscheinlich eine Untergruppe von Sequenzen (z. B. eine zusätzliche Cystein) definieren die &#34; Insert &#34; Funktion ( Abbildung 3, rosa Pfeil).</li>
		<li>Wenn es Funktionen fehlen in einer bestimmten Reihenfolge, lassen Sie das Feld ungefüllt und kombinieren Sie es mit Boxen, dazwischen liegenden Aminosäuren darstellt. Bei Bedarf verbinden die Zellen mit dem Zusammenführen und Center-Funktion ( Abbildung 3, rosa Schachtel).</li>
	</ol></li> <li>Weiter Sequenzen zu den Gruppen hinzufügen, um ein besseres Bild von der Variation in jeder Gruppe von der größeren Superfamilie zu gewinnen. Fassen Sie die Gruppeneigenschaften zu Vergleichszwecken ( Abbildung 4).
	<ol><li>Wenn die Anzahl der Aminosäuren zwischen hauptsächlicheigenschaften variiert, verwenden Sie einen Bindestrich an ein Spektrum, wie 6-12 (6 bis 12 Aminosäuren) und einem Schrägstrich an, entweder / oder, wie z. B. 7/10 (7 oder 10 Aminosäuren).</li>
		<li>Wählen Sie eine Möglichkeit, kommentieren Merkmale der Sequenzen, die relevant sein können, aber nicht oft genug auftreten, in der Referenz aufzunehmen. Zum Beispiel da Cysteine wichtig in dieser Überfamilie sind, zusätzliche Cysteine ( Abbildung 4, rosa Boxen) beschriften.</li>
	</ol></li> <li>Strecke hinzufügeny-identifiziert Sequenzen in die Tabelle mit den etablierten Sequenzen als Leitfaden. Z. B. Hinzufügen von Sequenzen aus Bärtierchen (gelb) zeigt, dass die tardigrade Sequenzen in verschiedene Gruppen der Superfamilie fallen ( Abbildung 5 zeigt Zusammenfassungen statt eine Zeile pro Sequenz Raum Zwecken).</li>
	<li>Zeigen Variabilität innerhalb einer taxonomischen Gruppe durch Umstellung der Zeilen ( Abbildung 6).</li>
</ol> 4. Verwenden Sie die Referenz zu verfeinern Aminosäure Achsen Hinweis: Es gibt viele Programme, die für mehrere Achsen Sequenz verwendet werden können, aber diese Demonstration verwendet molekulare Analyse für evolutionäre Genetik (MEGA6) 19 denn es zum kostenlosen Download zur Verfügung.
<ol><li>Herunterladen und installieren der Software.</li>
	<li>Wählen Sie zunächst eine neue Ausrichtung in MEGA &#34; bearbeiten/Build Ausrichtung &#34; unter die Registerkarte "Align" Select &#34; erstellen Sie eine neue Achse &#34; in das Feld, das angezeigt wird, und klicken Sie auf &#34; OK. &#34; wählen Sie dann &#34; Protein. &#34;</li>
	<li>Select &#34; Sequenz einfügen aus Datei &#34; in das &#34; bearbeiten &#34; Menü, die Sequenzen zu importieren. 
	Hinweis: Sequenzen müssen im FASTA-Format für den Import in MEGA sein. Hintergrundfarben, die verschiedenen Aminosäure Arten reflektieren standardmäßig verwendet werden, aber diese Option kann ausgeschaltet werden, unter dem &#34; Display &#34; Menü.</li>
	<li>Einmal alle Sequenzen eingegeben sind, klicken Sie auf Biegen Arm und dann &#34; ausrichten Protein &#34;, richten Sie die Sequenzen mit den Muskel Algorithmus 20. 
	Hinweis: ClustalW ist auch verfügbar.
	<ol><li>Wenn eine Meldung, dass nichts ausgewählten Pop worden und bittet alle, auswählen klicken &#34; OK. &#34;</li> <li>Hinweis: Es öffnet sich ein Fenster, das erlaubt es, einige Parameter zu ändern, aber sie sollten nur geändert werden gibt es Grund, dies zu tun. Diese Analyse verwendet eine Teilmenge der Sequenzen analysiert in einem früheren Papier 12.</li>
	</ol></li> <li>Check die Ausrichtung anhand von wichtigen Funktionen, Anmerkung, die die obere Leiste oberhalb der Sequenzen keine Spalten zeigen, wo die Aminosäure ist komplett konserviert (*). Siehe Abbildung 7. Sehen Sie, dass die anfängliche Ausrichtung zeigt nur drei von den vier konservierte Cysteine ( Abbildung 7, rosa Boxen); auf der Suche nach unten in der Spalte, die AlCRP-Sequenz ist eindeutig falsch ausgerichtet ( Abbildung 7, rosa Pfeil).</li>
	<li>Get rid of die große Lücke zwischen dem ich und die konservierte C, die Striche markieren Sie die &#34; löschen &#34; Schlüssel. Markieren Sie alle Aminosäuren nicht, oder sie werden auch gelöscht werden.</li>
	<li>, Aminosäuren nach rechts zu verschieben, markieren und drücken der Space-Bar
	<ol><li>Beachten Sie, dass die AlCRP nun die strukturellen Cysteine ausgerichtet hat und die letzten C des CXXXC Motif während der Ausrichtung ( Abbildung 8) konserviert ist. Passen Sie die Ausrichtung wie nötig, um die wichtigsten Merkmale der Sequenzen priorisieren.</li>
	</ol></li></ol> 5. Die Gruppen identifiziert anhand der Verweis mit Ergebnissen von phylogenetische Analysen vergleichen <ol><li>von vorläufigen Achsen bestimmen welche Sequenzen in einer phylogenetischen Analyse; für eine kleine Anzahl von Sequenzen enthalten sein sollte, kann dieser Schritt werden unnötige.
	<ol><li>Halten eine Ausrichtung-Datei, die alle Sequenzen enthält, aber für eine phylogenetische Analyse, entfernen Sie überflüssige Sequenzen ( Abbildung 9, rosa Boxen zeigen Paare von redundanten Sequenzen).</li>
		<li>Wenn der Datensatz eine große Anzahl von Sequenzen umfasst, führen Sie eine vorläufige Analyse und wählen Sie Vertreter von Gruppen bilden, die immer ein Clade.</li>
	</ol></li> <li>Bestimmen das beste Aminosäure-Substitution Modell.
	<ol><li>Export die Ausrichtung im MEGA-Format (unter der Registerkarte "Daten").</li>
		<li>Modelle im Menü und wählen Sie &#34; finden beste DNA/Protein Modell. &#34; wählen Sie die gerade gespeicherte Datei und öffnen Sie es, dies öffnet ein Fenster, in dem einige Parameter hat, die geändert werden können.</li>
		<li>Verwenden die Default-Parameter, es sei denn, es einen Grund gibt, sie zu ändern. Klicken Sie &#34; berechnen &#34; um die Analyse zu beginnen.</li>
	</ol></li> <li>Führen eine maximum-Likelihood (ML)-Analyse in MEGA.
	<ol><li>Wählen &#34; Konstrukt/Test maximale Wahrscheinlichkeit Baum &#34; im Menü der Phylogenie.</li>
		<li>Wählen Sie das Modell entschlossen, die beste Lösung für die Daten aus Schritt 5.2 sein (die Ausgabe geben die Ersatz-Modell sowie die besten &#34; bei Websites &#34; Parameter).</li>
		<li>Wählen Sie 1.000 Bootstrap repliziert, um die Unterstützungsmaßnahmen für den Baum zu erhalten.</li>
		<li>Klicken Sie &#34; berechnen &#34;, führen Sie die Analyse; MEGA hat ein &#34; Baum Explorer &#34; um den Baum zu visualisieren.</li>
	</ol></li> <li>MrBayes Open-Source-Software 21 eine Bayes'sche Analyse eingelaufen. 
	Hinweis: Ein MrBayes Handbuch ist auch von dieser Seite zur Verfügung. Dies soll grundlegende Schritte geben und ist keine umfassende Anleitung zur Bayes'schen phylogenetische Analysen.
	<ol><li>Exportieren die MEGA-Ausrichtung in PAUP (Nexus) Format im gleichen Ordner wie das Programm MrBayes.</li>
		<li>Offene MrBayes und Typ &#34; Exe Dateiname &#34; (z. B. &#34; Exe Alignment.nex &#34;).</li>
		<li>Geben Sie die Modell- und Analyse Parameter. Wählen Sie entweder das Modell im Schritt 5.2 angegeben oder wählen Sie die &#34; gemischte &#34; Einstellung, werde versuchen verschiedene Modelle und melden die Frequenz des Modells in den Bäumen mit den besten posterioren Wahrscheinlichkeiten (Prset Aamodelpr = gemischt). Typ &#34; Zusammenstellung &#34; die Einstellungen der aktuellen Berichten und &#34; helfen, Mcmc &#34; aktuellen Parametereinstellungen, mit einer kurzen Erklärung der einzelnen zeigen.</li>
		<li>Legen Sie die Anzahl von Generationen mit der &#34; Mcmcp Ngen = &#34; Befehl (1 Million ist typisch).</li>
		<li>Typ &#34; Mcmc &#34; um die Analyse zu beginnen.</li>
		<li>, Wenn die Anzahl von Generationen abgeschlossen ist, fragt das Programm weitere Generationen hinzufügen. Wenn die durchschnittliche Standardabweichung der geteilten Frequenzen kleiner als 0,1 ist, Typ-Nr. Wenn es über 0,1, die Analyse darf weiter, oder einige Parameter geändert werden soll (siehe Handbuch).</li>
		<li>Verwendung der &#34; Sumt &#34; Befehl, um die Baum-Dateien generieren.</li>
		<li>Nach Abschluss die Analyse und ein Konsens Baum entsteht, kann der Baum in Volksheiligen angezeigt werden (vorhanden online).</li>
	</ol></li> <li>Die Bäume zu sehen, ob die Methoden konsistente Ergebnisse erzeugen zu vergleichen. 
	Hinweis: Einige Sequenzen bieten nicht viele Informationen: Bäume können nicht gut aufgelöst werden und die Zweige müssen nur minimale Unterstützung ( Abbildung 10).</li>
	<li>Bäume, um die Gruppen identifiziert, mit der Referenz um zu sehen, ob die phylogenetischen Analysen diese Gruppen unterstützen zu vergleichen.</li>
</ol>

<ol><li>Matsuyama, K., Natori, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Purification+of+Three+Antibacterial+Proteins+from+the+Culture+Medium+of+NIH-Sape-4%2C+an+Embryonic+Cell+Line+of+Sarcophaga+peregrina%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biol+Chem%22%5BJournal%5D)">Purification of Three Antibacterial Proteins from the Culture Medium of NIH-Sape-4, an Embryonic Cell Line of Sarcophaga peregrina.</a> J Biol Chem. 263 (32), 17112-17116 (1988).</li>
<li>Lambert, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Insect+immunity%3A+Isolation+from+immune+blood+of+the+dipteran+Phormia+terranovae.+of+two+insect+antibacterial+peptides+with+sequence+homology+to+rabbit+lung+macrophage+bactericidal+peptides%5BTitle%5D)+AND+%22PNAS%22%5BJournal%5D)">Insect immunity: Isolation from immune blood of the dipteran Phormia terranovae. of two insect antibacterial peptides with sequence homology to rabbit lung macrophage bactericidal peptides.</a> PNAS. 86 (262-266), (1989).</li>
<li>Dimarcq, J. -L., Bulet, P., Hetru, C., Hoffmann, J. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/227888164_Cysteine-rich_antimicrobial_peptides_in_invertebrates">Cysteine-rich antimicrobial peptides in invertebrates.</a> Biopolymers. 47, 465-477 (1998).</li>
<li>Shafee, T. M. A., Lay, F. T., Hulett, M. D., Anderson, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Defensins+Consist+of+Two+Independent%2C+Convergent+Protein+Superfamilies%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Biol+Evol%22%5BJournal%5D)">The Defensins Consist of Two Independent, Convergent Protein Superfamilies.</a> Mol Biol Evol. 33 (9), 2345-2356 (2016).</li>
<li>Zhu, S., Gao, B. <a target="_blank" href="https://www.nature.com/articles/ncomms4154">Nematode-derived drosomycin-type antifungal peptdies provide evidence for plant-to-ecdysozoan horizontal transfer of a disease resistance gene.</a> Nat Commun. 5, (2014).</li>
<li>Zhu, S., Gao, B. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/221865991_Evolutionary_origin_of_b-defensins">Evolutionary origin of b-defensins.</a> Dev. Comp. Immunol. 39, 79-84 (2013).</li>
<li>Bonmatin, J. -M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Two-dimensional+1H+NMR+study+of+recombinant+insect+defensin+A+in+water%3A+Resonance+assignments%2C+secondary+structure+and+global+folding%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomol+NMR%22%5BJournal%5D)">Two-dimensional 1H NMR study of recombinant insect defensin A in water: Resonance assignments, secondary structure and global folding.</a> J Biomol NMR. 2 (3), 235-256 (1992).</li>
<li>Cornet, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Refined+three-dimensional+solution+structure+of+insect+defensin+A%5BTitle%5D)+AND+%22Structure%22%5BJournal%5D)">Refined three-dimensional solution structure of insect defensin A.</a> Structure. 3 (5), 435-448 (1995).</li>
<li>Murzin, A. G., Brenner, S. E., Hubbard, T., Chothia, C. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022283605801342">SCOP: a structural classification of proteins database for the investigations of sequences and structures.</a> J Mol Biol. 247, 536-540 (1995).</li>
<li>Sillitoe, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CATH%3A+comprehensive+structural+and+functional+annotations+for+genome+sequences%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">CATH: comprehensive structural and functional annotations for genome sequences.</a> Nucleic Acids Res. 43, (Database issue) 376-381 (2015).</li>
<li>Lam, S. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene3D%3A+expanding+the+utility+of+domain+assignments%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Gene3D: expanding the utility of domain assignments.</a> Nucleic Acids Res. 44, (Database issue) 404-409 (2016).</li>
<li>Tarr, D. E. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Establishing+a+reference+array+for+the+CS-ab+superfamily+of+defensive+peptides%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Res+Notes%22%5BJournal%5D)">Establishing a reference array for the CS-ab superfamily of defensive peptides.</a> BMC Res Notes. 9, 490(2016).</li>
<li>Shafee, T. M. A., Robinson, A. J., van der Weerden, N., Anderson, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+homology+guided+alignment+of+cysteine+rich+proteins%5BTitle%5D)+AND+%22SpringerPlus%22%5BJournal%5D)">Structural homology guided alignment of cysteine rich proteins.</a> SpringerPlus. 5 (27), (2016).</li>
<li>Altschul, S. F., Gish, W., Miller, W., Myers, E. W., Lipman, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Basic+Local+Alignment+Search+Tool%5BTitle%5D)+AND+%22J+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Basic Local Alignment Search Tool.</a> J Mol Biol. 215 (3), 403-410 (1990).</li>
<li>Duckert, P., Brunak, S., Blom, N. <a target="_blank" href="https://academic.oup.com/peds/article/17/1/107/1571475/Prediction-of-proprotein-convertase-cleavage-sites">Prediction of proprotein convertase cleavage sites.</a> Protein Eng Des Sel. 17 (1), 107-112 (2004).</li>
<li>Petersen, T. N., Brunak, S., von Heijne, G., Nielsen, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SignalP+4.0%3Adiscriminating+signal+peptides+from+transmembrane+regions%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">SignalP 4.0:discriminating signal peptides from transmembrane regions.</a> Nat Methods. 8, 785-786 (2011).</li>
<li>Kobayashi, Y., et al. <a target="_blank" href="http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/bip.360311009/references">The cysteine-stabilized a-helix: A common structural motif of ion-channel blocking neurotoxic peptides.</a> Biopolymers. 31, 1213-1220 (1991).</li>
<li>Gao, B., del Carmen Rodriguez, M., Lanz-Mendoza, H., Zhu, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((AdDLP%2C+a+bacterial+defensin-like+peptide%2C+exhibits+anti-Plasmodium.+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Biochem+Biophys+Res+Commun%22%5BJournal%5D)">AdDLP, a bacterial defensin-like peptide, exhibits anti-Plasmodium. activity.</a> Biochem Biophys Res Commun. 387, 393-398 (2009).</li>
<li>Tamura, K., Stecher, G., Peterson, D., Filipski, A., Kumar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MEGA6%3A+Molecular+Evolutionary+Genetics+Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Biol+Evol%22%5BJournal%5D)">MEGA6: Molecular Evolutionary Genetics Analysis.</a> Mol Biol Evol. 30 (12), 2725-2729 (2013).</li>
<li>Edgar, R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MUSCLE%3A+multiple+sequence+alignment+with+high+accuracy+and+high+throughput%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">MUSCLE: multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput.</a> Nucleic Acids Res. 32 (5), 1792-1797 (2004).</li>
<li>Ronquist, F., Huelsenbeck, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MrBayes+3%3A+Bayesian+phylogenetic+inference+under+mixed+models%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">MrBayes 3: Bayesian phylogenetic inference under mixed models.</a> Bioinformatics. 19 (12), 1572-1574 (2003).</li>
<li>Altschul, S. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gapped+BLAST+and+PSI-BLAST%3A+a+new+generation+of+protein+database+search+programs%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs.</a> Nucleic Acids Res. 25 (17), 3389-3402 (1997).</li>
<li>Zhang, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+sequence+similarity+searches+using+patterns+as+seeds%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Protein sequence similarity searches using patterns as seeds.</a> Nucleic Acids Res. 26 (17), 3986-3990 (1998).</li>
</ol>

Der Autor hat nichts preisgeben.

Die Kriterien für die Benennung eines Proteins innerhalb einer Gruppe sollte klar sein, aber dies ist nicht immer der Fall. Sequenzen, die die CS-αβ Falten sind in vielen Laboren unter Verwendung einer Vielzahl von Organismen, die wiederum verschiedene Systeme der Nomenklatur sowie unterschiedliche Charakterisierung untersucht worden. Versuch, eine völlig neue Nomenklatur zu verhängen ist nicht zumutbar und würde zu viel Verwirrung führen, bei der bisherigen Literatur Beratung. Ein Verweis Nummerierungs-System kann neben...

Ein Protein namens sollte widerspiegeln, ist Eigenschaften und Beziehungen zu anderen Proteinen. Leider Namen werden in der Regel zum Zeitpunkt der Entdeckung und Forschung geht weiter, das Verständnis von den größeren Kontext kann sich ändern. Dies kann zu mehreren Namen führen, wenn ein Protein unabhängig von mehr als ein Labor, Änderungen in der Nomenklatur oder in den Eigenschaften dachte, endgültig zu sein, wenn der Name zuweisen und den Namen nicht mehr ausreichend differenziert das Protein identifiziert wurde von den anderen.
Wirbellosen Defensine sind ein gutes Beispiel der Degeneration in Nomenklatur und Klassifizierung. Die ersten Wirbellosen Defensine wurden von Insekten gemeldet, und der Name "Insekt defensin" wurde anhand der wahrgenommenen Homologie zu Säugetieren Defensine1,2vorgeschlagen. Der Begriff defensin wird noch verwendet, obwohl es ist nun klar, dass Wirbellosen und Säugetieren Defensine teilen keinen gemeinsamen Vorfahren3,4. Je nach Tierart möglicherweise ein Wirbellosen "defensin" sechs oder acht Cysteine (, die drei oder vier Disulfid-Bindungen bilden) und eine Vielzahl von antimikrobiellen Aktivitäten. Die Situation, Proteine mit den gleichen Merkmalen zu erschweren wie Defensine "Defensine," nicht immer genannt werden wie die kürzlich identifizierten Cremycins von Caenorhabditis Remanei5. Darüber hinaus sind Wirbellosen große Defensine eher evolutionär auf vertebrate β-Defensine als auf anderen Wirbellosen Defensine6bezogen werden. Trotzdem setzen Forscher manchmal auf den Namen "defensin" bei der Bestimmung, welche Sequenzen in Analysen einbezogen werden sollten.
Strukturelle Studien zeigten die Ähnlichkeit zwischen Insekten Defensine und Skorpion-Toxine-7und die CS-αβ-Falte wurde anschließend als strukturelle Charakteristikum von Insekten Defensine8gegründet. Diese Falte definiert den Skorpion Toxin-ähnliche (CS-αβ)-Superfamilie in die strukturelle Klassifikation der Proteine (SCOP) Datenbank9umfasst derzeit fünf Familien: Insekt Defensine, kurzkettige Skorpion-Toxine, langkettige Skorpion-Toxine, MGD-1 (ein Weichtier) und pflanzlichen Defensine. Diese Überfamilie ist gleichbedeutend mit der kürzlich beschriebene Cis-Defensine4 und Superfamily 3.30.30.10 CATH/gen 3D Datenbank10,11. Studien aus einer Vielzahl von Wirbellosen Taxa, Pflanzen und Pilze zeigen, dass die Namen der Proteine, die diese Falte enthalten nicht eindeutig mit Cystein Anzahl oder Verklebung Muster, antimikrobielle Aktivität oder Evolutionsgeschichte12zusammenhängen.
Der Mangel an Konsequenz und klare Kriterien machen es schwierig zu benennen und neu identifizierten Sequenzen in dieser Überfamilie zu klassifizieren. Ein großes Hindernis für Proteine in dieser Überfamilie zu vergleichen ist, dass Cysteine, in Bezug auf jede einzelne Sequenz gezählt sind (die erste Cystein in jeder Sequenz ist C1), ohne die Möglichkeit, um die strukturelle Rolle zu berücksichtigen. Dies bedeutet, dass nur Sequenzen mit der gleichen Anzahl von Cysteine verglichen werden können. Es gibt kleine Sequenz Erhaltung als die Cysteine bilden die CS-αβ-Falte, die Achsen und phylogenetische Analysen erschwert. Durch die Entwicklung ein Zahlensystem, das strukturelle Merkmale priorisiert, können leichter Superfamilie Sequenzen verglichen und ausgerichtet. Konservierten Funktionen, sowie die Festlegung auf eine der Untergruppen können schnell visualisiert werden, und neue Sequenzen können leichter in den entsprechenden Kontext gesetzt werden.
Dieses Papier verwendet ein Tabellenkalkulationsprogramm (z.B. Excel) um einen Verweis Nummerierungs-System für die CS-αβ-Superfamilie zu generieren. Es zeigt, wie dies klärt Vergleiche zwischen Sequenzen und wendet sie auf neue CS-αβ-Sequenzen von Bärtierchen identifiziert. Beispiel von der CS-αβ-Superfamilie, wurde das Protokoll geschrieben, um Hilfestellung bei der Verwendung von Sequenzen von Interesse; Es soll jedoch nicht spezifisch zu dieser Überfamilie oder Cystein-reichen Sequenzen sein. Diese Methode werden wahrscheinlich besonders für Gruppen von Proteinen, die wurden unabhängig voneinander in unterschiedlichen Taxa recherchiert und/oder haben wenig allgemeine Sequenzhomologie mit diskreten Merkmalen, die nicht leicht durch molekulare Analysesoftware erkannt werden kann. Diese Methode erfordert einige a-priori Entscheidungen über wichtige Funktionen, so dass es von begrenztem Nutzen sein wird, wenn keine wichtigen Funktionen identifiziert wurden. Das primäre Ziel ist zu zeigen, wie eine einfache Visualisierung der Sequenz Beziehungen erreicht werden kann. Dies kann dann zur Sequenzalignment und Analyse zu informieren, aber wenn Ausrichtung und Analyse der primären Ziele sind, wäre eine Barcode-Methode eine geeignete Alternative, die mehr Kapazität für Automatisierung13hat. Die aktuelle Methode zeigt die Funktionen jedes Peptid in einer linearen Form, so wird es nicht hilfreich für die direkte Visualisierung der 3D-Struktur.

<table><tbody><tr><td>BLAST Webseite</td><td></td><td></td><td>https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi</td></tr><tr><td>EditSeq (Lasergene Suite)</td><td>DNASTAR</td><td></td><td>https://www.dnastar.com/t-allproducts.aspx</td></tr><tr><td>Excel 2013</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr><tr><td>FigTree</td><td></td><td></td><td>&nbsp; http://tree.bio.ed.ac.uk/software/figtree/</td></tr> <tr><td>MEGA</td><td></td><td></td><td>www.megasoftware.net</td></tr><tr><td>MrBayes</td><td></td><td></td><td>http://mrbayes.sourceforge.net/</td></tr> <tr><td>SCOP Datenbank</td><td></td><td></td><td>http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/</td></tr></tbody></table>

erstellen und anwenden von einen verweis zur erleichterung der diskussion und klassifikation der proteine in eine bunt gemischte gruppe

Creating and Applying a Reference to Facilitate the Discussion and Classification of Proteins in a Diverse Group

Verwandte Proteine, die in verschiedenen Labors mit unterschiedlichen Organismen untersucht wurden, fehlen möglicherweise ein einheitliches System der Nomenklatur und Klassifizierung, macht es schwierig, die Gruppe als Ganzes zu diskutieren und neue Sequenzen in den entsprechenden Kontext zu platzieren. Eine Referenz, die wichtige Reihenfolge Funktionen priorisiert die Entwicklung im Zusammenhang mit Struktur und/oder Aktivität kann neben etablierten Namen hinzufügen einige Kohärenz zu einer vielfältigen Gruppe von Proteinen verwendet werden. Dieses Papier verwendet die Cystein-stabilisierten Alpha-Helix (CS-αβ) Überfamilie als Beispiel um zu zeigen, wie eine Referenz in Tabellenkalkulations-Software erzeugt kann klären Beziehungen zwischen vorhandenen Proteine in der Superfamilie, sowie erleichtern die Zugabe von neu Sequenzen. Es zeigt auch, wie die Referenz zur Sequenz Ausrichtungen erzeugt häufig verwendete Software, was Auswirkungen auf die Gültigkeit der phylogenetische Analysen zu verfeinern beitragen kann. Die Verwendung eines Verweises werden wahrscheinlich am hilfreichsten für Protein-Gruppen, die stark divergierende Sequenzen aus einem breiten Spektrum von Taxa mit Features enthalten, die nicht ausreichend durch molekulare Analysen erfasst werden.

Gruppen von Sequenzen in der CS-αβ-Superfamilie in der Literatur beschrieben sind in Abbildung 4dargestellt. Die Cystein-Paarungen anhand der Nummerierung für jede Sequenz schlagen fünf Hauptgruppen (Tabelle 1, mittlere Spalte). Gruppe 1 hat sechs Cysteines, die aus drei Disulfid-Anleihen und Sequenzen aus Insekten, Spinnentiere, Mollusken, Nematoden und Pilze gehören. Gruppen 2, 3 und 4 haben 8 Cysteines, die vier Disulfid-Bindungen bilden. ...

Das Ziel dieses Protokolls ist es, eine Referenz für unterschiedliche Proteine in einer Gruppe zu entwickeln, die kohärente Kriterien für Nomenklatur und Klassifizierung fehlt. Dieser Verweis erleichtert die Analyse und Diskussion der Gruppe als Ganzes und kann neben etablierten Namen verwendet werden.

Erstellen und anwenden von einen Verweis zur Erleichterung der Diskussion und Klassifikation der Proteine in eine bunt gemischte Gruppe

Related proteins that have been studied in different labs using varying organisms may lack a uniform system of nomenclature and classification, making it ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, mithilfe gängiger Tabellenkalkulationssoftware eine Referenz für divergente Proteine in einer Gruppe zu erstellen, für die keine einheitlichen Kriterien für Nomenklatur und Klassifizierung existieren. Diese Methode kann helfen, Beziehungen zwischen verwandten Proteinen zu klären, deren Nomenklatur verwirrend oder inkonsistent ist, wie beispielsweise bei der cystein-stabilisierten Alpha-Beta-Superfamilie von Abwehrpeptiden, zu der auch Abwehrstoffe von Wirbellosen gehören. Der Hauptvorteil dieser Technik liegt darin, dass sie eine einfache visuelle Darstellung der untersuchten Proteine bietet.Beginnen Sie damit, die kennzeichnenden Merkmale der gewünschten Proteingruppe zu identifizieren. Beispielsweise definiert die CS-alpha-beta-Faltung in der Lösungsstruktur des Insektenabwehrproteins aus Phormia terraenovae die CS-alpha-beta-Superfamilie. Zu dieser Faltung gehört auch ein kleineres Motiv, das als cystein-stabilisierte Helix bezeichnet wird und durch CXXXC upstream von einem CXC identifiziert wird.Die vier Cysteine bilden zwei Disulfidbrücken. Um das CS-alpha-beta-Motiv zu vervollständigen, wird eine dritte Disulfidbrücke durch ein zusätzliches Cysteinpaar gebildet. Letztlich ist es entscheidend, zumindest einige wichtige Merkmale bezüglich der Struktur oder Funktion des Proteins zu kennen.Ohne dies gibt es keine Grundlage für die Erstellung eines Referenzmusters. Geben Sie nun diese definierenden Merkmale in eine Tabellenkalkulation ein. Verwenden Sie Spalten für die konservierten Merkmale und zur Darstellung der Zwischenräume zwischen diesen Merkmalen.Halten Sie die Spalten breit genug, um Zahlen aufzunehmen, und geben Sie ihnen eine einheitliche Breite. Beschreiben Sie in den Zeilen die Sequenzen. Um eine Sequenz als Merkmal darzustellen, füllen Sie das Merkmal-Feld mit Farbe aus, indem Sie die Füllfunktion verwenden.Dann geben Sie zur Angabe des Abstands zwischen den Merkmalen die Anzahl der Aminosäuren in das dazwischenliegende Feld ein. Fügen Sie nun repräsentative Sequenzen hinzu, die basierend auf Strukturdatenbanken und veröffentlichten Ergebnissen bereits als Mitglieder der Gruppe etabliert sind. Fügen Sie nach Bedarf Merkmale hinzu, die wahrscheinlich eine Untergruppe von Sequenzen definieren, beispielsweise eine zusätzliche Cystein-Position.Wenn Merkmale in einer bestimmten Sequenz fehlen, lassen Sie das Feld un ausgefüllt und kombinieren Sie es mit Feldern, die dazwischenliegende Aminosäuren darstellen. Verwenden Sie dazu die Funktion „Zusammenführen und zentrieren“. Sobald repräsentative Sequenzen eingegeben wurden, identifizieren Sie Gruppen eindeutig verwandter Sequenzen.Anschließend fassen Sie die Merkmale dieser Gruppen zusammen. Wenn die Anzahl der Aminosäuren zwischen Merkmalen variiert, verwenden Sie einen Bindestrich, um einen Bereich anzugeben, oder Schrägstriche, um einige spezifische Zahlen anzugeben. Kennzeichnen Sie nach Bedarf kreativ Merkmale, die relevant sein könnten oder nicht häufig genug sind, um sie in die Referenz aufzunehmen.Beispielsweise können zusätzliche Cysteine markiert werden, da Cysteine innerhalb der Suprafamilie wichtig sind. Manchmal, wenn neu identifizierte Sequenzen der Tabelle hinzugefügt werden, sortieren sich die Sequenzen einer Art in mehrere verschiedene Gruppen der Suprafamilie ein, wie beispielsweise bei Tardigraden. Nach Abschluss können die Zeilen der Tabelle dann sortiert werden, um die Variation innerhalb einer Art oder die Unterschiede zwischen taxonomischen Gruppen hervorzuheben.Diese Demonstration verwendet die kostenlos verfügbare Software MEGA 6. Es können jedoch auch andere Programme auf ähnliche Weise genutzt werden. Um eine neue Ausrichtung zu beginnen, wählen Sie unter dem Reiter „Align“ die Option „Edit/Build Alignment“ aus.Danach im angezeigten Feld Neuen Alignments erstellen auswählen und auf OK klicken. Danach Protein auswählen. Anschließend im Bearbeiten-Menü Sequenz aus Datei einfügen auswählen, um die Sequenzen zu importieren. Die Sequenzen müssen im FASTA-Format vorliegen.Standardmäßig werden Hintergrundfarben angezeigt, die verschiedene Aminosäuretypen widerspiegeln, und können über eine Umschaltfunktion im Menü „Anzeige“ deaktiviert werden. Nachdem alle Sequenzen eingegeben wurden, klicken Sie auf das Symbol des beweglichen Arms und anschließend auf „Protein alignieren“, um die Sequenzen mithilfe des MUSCLE-Algorithmus auszurichten. Falls die Meldung „Nichts zur Ausrichtung ausgewählt“ erscheint,„Alle auswählen?“ erscheint, wählen Sie „OK“. Einige Parameter können im Popup-Fenster geändert werden, für diese Demonstration reichen jedoch die Standardeinstellungen aus. Überprüfen Sie nun die Ausrichtung anhand der wichtigen Merkmale der Proteinsuperfamilie.Die obere Leiste zeigt einen Stern (*) an jeder Position, an der die Aminosäure vollständig konserviert ist. Die anfängliche Alignierung identifiziert drei der vier konservierten Cysteine. Eine Sequenz ist eindeutig falsch ausgerichtet.Um eine falsch ausgerichtete Sequenz zu korrigieren, markieren Sie die Bindestriche und drücken Sie die Entf-Taste, ohne versehentlich Aminosäuren zu löschen. Verschieben Sie anschließend die Aminosäuren durch Hinzufügen von Leerzeichen in ihre korrekte Ausrichtung. Nach der manuellen Ausrichtung der Sequenz beachten Sie, dass die letzte Cystein-Aminosäure des CXXXC-Motivs in der gesamten Ausrichtung konserviert ist.Manuelle Anpassungen sind oft erforderlich, um die wichtigsten Merkmale der Sequenzen hervorzuheben. Die tabellarische Anordnung der zuvor etablierten CS alpha-beta-Superfamilie zeigte fünf grundlegende Muster der Bindungsbildung auf. Die neu identifizierten Tardigraden-Sequenzen fielen in das gesamte Spektrum dieser Muster. Anschließend wurden phylogenetische Analysen verwendet, um zu untersuchen, wie sich diese Gruppe von Proteinen möglicherweise entwickelt hat. Die Sequenzen sind jedoch im Allgemeinen kurz und stark divergent. Die resultierenden Bäume waren daher schlecht aufgelöst und lieferten nur geringe Erkenntnisse.Die multiple Sequenzalignierung wurde mithilfe der Referenz optimiert, zeigte jedoch weiterhin eine geringe Auflösung in der Maximum-Likelihood-Analyse und in der bayesschen phylogenetischen Analyse. Die meisten Klade wiesen nur geringe Unterstützungswerte auf. Es wurden jedoch fünf kleine Gruppen in mindestens einem der beiden Bäume gestützt.Sequenzen mit unterschiedlicher Cysteinanzahl innerhalb einer taxonomischen Gruppe können enger miteinander verwandt sein als Sequenzen mit dem gleichen Muster aus verschiedenen Gruppen. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie man Tabellenkalkulationssoftware verwendet, um eine einfache Visualisierung wichtiger Proteinmerkmale zu erstellen. Bei der Durchführung dieses Verfahrens ist es wichtig zu bedenken, dass die Bestimmung der relevantesten Merkmale für die Gruppe von Proteinen oft ein iterativer Prozess ist und eine Überarbeitung der Referenz wahrscheinlich notwendig sein wird.Es können jederzeit neue Sequenzen zu einer Tabelle hinzugefügt werden, und es ist einfach, mehrere Versionen zu erstellen, um neue Merkmale hinzuzufügen, die für die Klassifizierung und Analyse nützlich sein könnten. Obwohl die Ausrichtung in der Tabelle eine einfache Visualisierung struktureller und funktioneller Merkmale ermöglicht, können weitere Methoden wie die phylogenetische Analyse durchgeführt werden, um zusätzliche Einblicke in evolutionäre Beziehungen zu erhalten.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Behavior

Verhalten

Richtlinien für die computergestützte strukturelle und funktionelle Charakterisierung von Proteinen unter Verwendung der I-Tasser Pipeline beschrieben. Ab Abfrage Proteinsequenz sind 3D-Modelle generiert mit mehreren Threading Ausrichtungen und iterative strukturellen Aufbau-Simulationen. Funktionelle Konsequenzen werden anschließend auf der Grundlage Übereinstimmungen mit Proteinen mit bekannter Struktur und Funktionen gezeichnet.

Ein Protokoll für die Computer-Based Protein Structure and Function Prediction

Ein Protokoll für die Online-Untersuchung von Proteinsequenz-Struktur-Dynamik-Beziehungen mit Bio3D-Web wird vorgestellt.

Untersuchung der Proteinsequenz-Struktur-Dynamik Beziehungen zu Bio3D-Web

Hier präsentieren wir ein Interaktom-Capture-Protokoll, das auf Arabidopsis thaliana Blatt-Mesophyll-Protoplasten angewendet wird. Diese Methode beruht kritisch auf in vivo UV-Vernetzung und ermöglicht die Isolierung und Identifizierung von p-mRNA-bindenden Proteinen aus einer physiologischen Umgebung.

MRNA Interactome Capture aus Pflanzenprotoplasten

Strukturell verwandte Proteine üben häufig unterschiedliche biologische Funktionen. Der Austausch von äquivalenten Regionen dieser Proteine um Chimären Proteinen zu schaffen stellt einen innovativen Ansatz zur kritischen Protein Regionen zu identifizieren, die für ihre funktionale Divergenz verantwortlich sind.

Festlegung der funktionellen Protein Regionen durch chimäres Protein Aufbau

OpenProt ist eine frei zugängliche Datenbank, die eine Polycistronic Modell der eukaryotic Genome erzwingt. Hier präsentieren wir ein Protokoll für die Verwendung von OpenProt Datenbanken bei der Massenspektrometrie Datasets zu verhören. Mit OpenProt kann Datenbank zur Auswertung von Proteomic Experimenten für Entdeckung von Roman und bisher nicht nachweisbar Proteinen.

Massenspektrometrie-basierte Proteomics Analysen mithilfe der OpenProt-Datenbank zu enthüllen neue Proteine übersetzt aus dem nicht-kanonischen Open Reading Frames

Wir präsentieren ein systembiologisches Tool JUMPn zur Durchführung und Visualisierung von Netzwerkanalysen für quantitative Proteomikdaten mit einem detaillierten Protokoll, das Datenvorverarbeitung, Co-Expression-Clustering, Signalweganreicherung und Protein-Protein-Interaktionsnetzwerkanalyse umfasst.

JUMPn: Eine optimierte Anwendung für Protein-Co-Expressions-Clustering und Netzwerkanalyse in der Proteomik

Dieses Protokoll beschreibt, wie eine zelltypspezifische Proteinmarkierung mit Azidonorleucin (ANL) unter Verwendung einer Mauslinie durchgeführt wird, die eine mutierte L274G-Methionin-tRNA-Synthetase (MetRS*) exprimiert, und die notwendigen Schritte zur Isolierung markierter zelltypspezifischer Proteine. Wir skizzieren zwei mögliche ANL-Verabreichungswege bei lebenden Mäusen durch (1) Trinkwasser und (2) intraperitoneale Injektionen.

Zelltypspezifische Proteinreinigung und Identifizierung aus komplexen Geweben unter Verwendung einer mutierten Methionin-tRNA-Synthetase-Mauslinie

Das hier beschriebene Protokoll enthält detaillierte Anweisungen zur Analyse genomischer Regionen von Interesse auf Mikroprotein-kodierendes Potenzial mit PhyloCSF im benutzerfreundlichen UCSC Genome Browser. Darüber hinaus werden mehrere Werkzeuge und Ressourcen empfohlen, um die Sequenzeigenschaften identifizierter Mikroproteine weiter zu untersuchen und Einblicke in ihre mutmaßlichen Funktionen zu erhalten.

Ein integrierter Ansatz zur Identifizierung und Sequenzanalyse von Mikroproteinen

Proteindesign beinhaltet die Konstruktion von Aminosäuresequenzen und die Einbeziehung spezifischer Motive, um funktionelle Varianten zu erzeugen. Dieser Ansatz ist entscheidend für die Entwicklung von antimikrobiellen Peptiden (AMPs) zur Bekämpfung antibiotikaresistenter Erreger. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Proteinkonstruktion mit verschiedenen bioinformatischen Werkzeugen vorgestellt.

Anwendung von I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK Server und HEX loria für das De Novo und In Silico Design von Proteinen

Wir zeigen, wie ein objektives Maß in die breite Anwendung Gummihand Illusion Paradigma eingesetzt werden können. Diese Maßnahme wird durch Modifizieren der etablierten crossmodalen Kongruenz Aufgabe erhalten. Diese Aufgabe ermöglicht die Untersuchung von multisensorischen Prozesse, die entscheidend für die Modulationen des Körpers Darstellungen wie in der Gummihand Illusion sind.

Die Kongruenz Crossmodale Aufgabe als ein Mittel zum Ziel Behavioral Messen in der Rubber Hand Illusion Paradigm erhalten

Lernen Sie, wie Sie mit Tabellenkalkulationssoftware eine Referenz für divergente Proteine erstellen, um Beziehungen innerhalb der cystein-stabilisierten Alpha-Beta-Superfamilie zu klären. Diese Methode erleichtert die Klassifizierung und verbessert das Verständnis komplexer Proteinbeziehungen.

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