Протокол для компьютерных Структура белка и функции прогнозирования

Целью этой процедуры является вычислительное предсказание трехмерных структур и биологических функций белковых молекул, начиная с их аминокислотных последовательностей. Это достигается путем предварительного прогнозирования вторичной структуры белков с помощью машинного обучения. Затем последовательности и прогнозируемая вторичная структура сопоставляются с решенными структурами в библиотеке PDB для определения наилучших возможных шаблонов структур.

Эта процедура называется нарезанием резьбы. После процедуры многопоточности программа IT AER разделит шаблоны на фрагменты на основе выравнивания шаблонов последовательности, а затем снова соберет фрагменты в полноразмерные модели на третьем этапе. Полные атомные модели строятся путем уточнения на атомном уровне для оптимизации сетей водородных связей и устранения стер перекрытий.

Последним этапом процедуры является идентификация биологической функции белков путем сопоставления прогностических структур с белками известной функции в библиотеке функций. Основным преимуществом ИТЭР по сравнению с существующим методом моделирования структуры является подход к сборке фрагментов структуры, который может последовательно приближать выравнивание потоков к исходному состоянию. Эти высококачественные структурные модели также ложатся в основу точных структурных функциональных аннотаций для продвижения использования ИТЭР в научном сообществе.

Наша лаборатория сделала доступным веб-сайт, на котором последовательности белков могут быть отправлены в iter. Этот веб-сайт выступает в качестве связующего звена, с помощью которого пользователи по всему миру могут зарегистрировать интерфейс к компьютерному кластеру, который управляет и выполняет моделирование ИТЭР. Задание по моделированию ИТЭР состоит из более чем дюжины небольших подсимуляций.

Такое моделирование при выполнении на одном компьютере с одним процессорным ядром может занять более ста часов. Лабораторный компьютерный кластер Zang принимает и распределяет эти субсимуляции по сотням компьютеров и способен выполнять более 2000 симуляций. Одновременно с нашим компьютерным кластером мы способны выполнять сотни дегустаторских симуляций каждый день.

Даже при такой емкости необходимо проделать большую работу по оптимизации системы и минимизации времени ожидания для наших онлайн-пользователей ИТ-AER. Чтобы начать эксперимент по моделированию структуры и функций, войдите на веб-страницу IT AER. URL-адреса всех соответствующих веб-страниц, обсуждаемых здесь, можно найти в письменном протоколе.

Скопируйте и вставьте последовательность аминокислот в предоставленную форму или загрузите последовательность напрямую, нажав кнопку обзора. Укажите адрес электронной почты и имя для задания. По желанию пользователи могут указать внешние ограничения контакта с остатками или ограничения расстояния.

Добавьте дополнительный шаблон или исключите некоторые белки шаблона в процессе моделирования структуры. Чтобы отправить последовательность, нажмите на кнопку Run it Taser. Проверьте статус отправленного задания, посетив страницу очереди IT-тазеров.

Перейдите на вкладку поиска и используйте номер идентификатора задания или последовательность запросов для поиска отправленного задания. После того как моделирование конструкций и функций будет завершено, на указанный адрес электронной почты будет отправлено электронное письмо с уведомлением, содержащим изображение прогнозируемых структур и веб-ссылку. Нажмите на эту ссылку, чтобы просмотреть и скачать результаты.

Начните анализ структуры с изучения предсказания вторичной структуры, которое отображается как H для альфа-спирали, S для бета-цепи или C для катушки. Кроме того, учитывайте оценку достоверности прогноза для каждого остатка. Ищите области с длинными структурами регулярных предсказаний вторичной структуры, чтобы оценить основную область белка.

Структурный класс белка также может быть проанализирован на основе распределения элементов вторичной структуры. Просмотрите прогнозируемую доступность растворителей для определения скрытых и подверженных воздействию растворителей областей. В запросе значения прогнозируемой доступности растворителя варьируются от нуля для захороненного остатка до девяти баллов для открытого остатка.

Области, содержащие в основном захороненные остатки, могут быть использованы для обозначения основной области белка, в то время как области с гидрофильными остатками, подверженными воздействию растворителя, являются потенциальными гидратационными или функциональными центрами. Чтобы просмотреть предсказанные третичные структуры запрашиваемого белка, прокрутите вниз до отображаемого интерактивного JMO Appt слева. Нажмите на апплет, чтобы изменить внешний вид отображаемой структуры.

Увеличьте масштаб определенной области, выберите конкретные типы остатков в прогнозируемой модели или рассчитайте расстояния до остатков. Анализ оценок достоверности структурного моделирования для оценки качества прогнозируемых конструкций. Значения Csco обычно находятся в диапазоне от минус пяти до двух, где более высокая оценка отражает модель более высокого качества.

Оценочная оценка TM и RMSD первой модели показаны как оценочная точность первой модели. Нажмите на ссылку «Подробнее о CSCO». Чтобы проанализировать размер кластера csco и плотность кластера всех моделей, проанализируйте 10 основных шаблонов потоков белка запроса, определенных программами с низким уровнем потоковости mets.

Прокрутив страницу результатов вниз, просмотрите нормализованную Z-оценку, чтобы проанализировать качество выравнивания потоков. Выравнивания с нормализованным значением csco, превышающим единицу, отражают уверенное выравнивание и, скорее всего, будут иметь ту же свернутость, что и запрашиваемый белок. Проверьте идентичность последовательности в выровненной области потоков и для всей цепи, чтобы оценить гомологию между запросом и белками-шаблонами.

Высокая идентичность последовательностей является показателем эволюционного родства между запрашиваемым и шаблонным белками. Просмотрите выровненный остатк, показанный цветом, чтобы визуально идентифицировать консервативные остатки или мотивы в запросе и белки шаблона: более высокая идентичность последовательности в выровненной области потока по сравнению с выравниванием всей цепи также указывает на наличие консервативных структурных мотивов или доменов в запросе. Оцените покрытие выравнивания резьбы, осмотрев выравнивание.

Если покрытие выравнивания вершины низкое и ограничено только небольшой областью запрашиваемого белка или отсутствует в течение длинного сегмента запрашиваемой последовательности, это указывает на то, что запрашиваемый белок содержит более одного домена. В этом случае рекомендуется разбить последовательность и смоделировать домены по отдельности. Просмотрите следующую таблицу на странице результатов, чтобы определить 10 основных структурных аналогов первой прогнозируемой модели, определенных программой выравнивания конструкций TM align.

Оценка TM больше 0,5 указывает на то, что обнаруженный аналог и модель имеют схожую топологию и могут быть использованы для определения структурного класса или семейства белков запрашиваемого белка. Те, у кого показатель ТМ менее 0,3, означают сходство случайной структуры. Проанализируйте идентичность последовательности и RMSD в структурно выровненной области, чтобы оценить сохранение пространственных мотивов в модели и структурном аналоге.

Визуально осмотрите окрашенные и выровненные пары остатков в выравнивании, чтобы определить эти структурно сохранившиеся остатки и мотивы. Посмотрите на таблицу прогнозируемых чисел EC, чтобы увидеть пять основных потенциальных ферментных OG запрашиваемого белка. Уровень достоверности прогнозирования числа EC с использованием этих шаблонов отображается в виде оценки EC на основе сравнительного анализа.

Функциональное сходство между запросом и матричным белком может быть надежно интерпретировано с использованием оценки EC больше 1,1. Затем найдите консенсус функции среди шаблонов, которые имеют ту же свертку, что и белок запроса. Если несколько шаблонов имеют одинаковый номер EC и оценка EC больше 1,1, уровень достоверности прогноза очень высок.

Однако, если оценка EC высока, но среди выявленных попаданий отсутствует консенсус, прогноз становится менее надежным, и пользователям рекомендуется обратиться к онтологии гена. Предсказания терминов Просмотрите таблицу терминов предсказанной онтологии генов, чтобы определить 10 основных гомологов запрашиваемого белка в библиотеке PDB, аннотированных терминами онтологии генов, каждый белок обычно связан с несколькими терминами онтологии гена, описывающими его молекулярные функции, биологические процессы и клеточное расположение. Нажмите на каждый термин, чтобы посетить веб-сайт amigo и проанализировать его определение и происхождение.

Проанализируйте столбец оценки функциональной гомологии, чтобы получить доступ к функциональному сходству между запросом и белками-шаблоном. Также можно оценить уровень достоверности переноса функциональной аннотации от этих белков. Просмотрите таблицу консенсусных предсказаний терминов онтологии генов, чтобы проанализировать совпадение функций между шаблонами.

Эти общие функции используются для прогнозирования терминов онтологии гена запрашиваемого белка и для оценки уровня достоверности предсказаний геотерминов. Наконец, прокрутите страницу вниз, чтобы просмотреть 10 основных предсказаний сайтов связывания лигандов для запроса Предсказанные сайты связывания белка ранжируются на основе количества прогнозируемых подтверждений лигандов, которые имеют общий карман связывания. Наиболее точно идентифицированный сайт привязки уже отображается в приложении JM OL.

Нажимайте на радиокнопки, чтобы проанализировать другие предсказания и визуализировать взаимодействующие остатки лиганда. Оценка BS показывает локальное сходство между моделью и сайтом привязки шаблонов. Оценка BS выше 1,1 указывает на высокое сходство последовательности и структуры вблизи прогнозируемого сайта связывания.

В модели, по сравнению с известным привязываемым сайтом в шаблоне, ИТ является главной страницей, содержащей ссылки на другие полезные функции. Функция форума позволяет пользователю создать онлайн-учетную запись и обратиться за помощью к другим пользователям ИТЭР по моделированию структуры или за помощью в интерпретации результатов. Функция загрузки позволяет пользователям загружать iter и связанные с ним пакеты и устанавливать их на свой компьютер.

Это помогает сократить время, необходимое для проведения экспериментов по моделированию. Функция очереди позволяет просматривать статус всех отправленных заданий на странице IT a Q. Пользователи также могут визуально осмотреть изображение смоделированных конструкций на предмет готовых работ.

На этой странице, также показанной по ожидаемой оценке TM CSCO и ожидаемой RMSD первой модели, а также по указанной здесь дате отправки, приведена выдержка из страницы результатов IT AER, показывающая более быстро отформатированную последовательность запросов, прогнозируемую вторичную структуру, а также связанные с ней оценки достоверности и прогнозируемую доступность остатков для растворителей. Анализируемый основной регион и потенциальный сайт гидратации в запросе выделены голубым и красным прямоугольниками соответственно. Здесь показаны предсказания третичной структуры для запрашиваемых белков.

Предсказанные модели отображаются в интерактивном приложении JML, что позволяет пользователю изменять отображение молекулы. Модели также можно скачать, перейдя по ссылкам для скачивания, оценка достоверности для оценки качества модели сообщается в виде csco. Представлен пример страницы результатов itta A, показывающей 10 основных идентифицированных шаблонов многопоточности и выравниваний с помощью программ многопоточности Loomis.

Качество выравнивания потоков оценивается на основе нормализованной Z-оценки, где значение больше единицы отражает уверенное выравнивание. Выровненные остатки в шаблоне, идентичные соответствующим остаткам запроса, выделяются цветом, чтобы указать на наличие сохраненного остатка или мотива. И наоборот, отсутствие выравнивания в большинстве ведущих шаблонов указывает на наличие нескольких доменов в белке запроса, а невыровненные остатки соответствуют областям компоновщика доменов.

В этой таблице отображаются 10 основных выявленных структурных аналогов и структурных выравниваний, определенных программой выравнивания конструкций TM. Ранжирование аналогов основано на оценке TM структурного выравнивания. Оценка TM больше 0,5 указывает на то, что две сравниваемые структуры имеют схожую топологию.

В то время как оценка TM меньше 0,3 означает сходство между двумя случайными структурами. Структурно выровненные пары остатков выделяются цветом в зависимости от их аминокислотных свойств, в то время как невыровненные области обозначаются чертем. Ниже приведен пример страницы результатов ITR, на которой показаны идентифицированные гомологи фермента запрашиваемого белка в библиотеке PDB.

Уровень достоверности прогнозирования числа EC анализируется на основе оценки EC, где оценка EC больше 1,1 указывает на функциональное сходство между запросом и белком-шаблоном. Таблица предсказания терминов онтологии гена для белка запроса включает функциональные гомологи для белка запроса в библиотеке шаблонов онтологии генов, ранжированные на основе их оценки функциональной гомологии. Общие функциональные особенности из этих попаданий с наивысшей оценкой выводятся для создания окончательных предсказаний терминов онтологии гена для запрашиваемого белка.

Качество предсказанных членов онтологии гена оценивается на основе геооценки, где геооценка больше 0,5 указывает на надежный прогноз, показанный здесь в качестве примера страницы результатов IT AZA, показывающей 10 лучших предсказаний сайтов связывания белковых лигандов с использованием алгоритма кофактора. Ранжирование предсказанных сайтов связывания основано на количестве предсказанных подтверждений лигандов, которые имеют общий карман связывания. В запросе BS-оценка является мерой сходства локальной последовательности и структуры между предсказанным и шаблонным сайтом связывания и полезна для анализа сохранения карманов сайтов связывания.

Несмотря на то, что ISER является одним из самых эффективных алгоритмов для прогнозирования структуры и функций белка, важно помнить, что это всего лишь предсказание с помощью компьютерных алгоритмов. Любые экспериментальные данные или информация о функциях, например, информация о связывании контактов остатков, будут чрезвычайно полезны для повышения точности прогнозов. Сервер ИТ AER имеет портал для включения этой информации во время процедуры моделирования, чтобы удовлетворить растущий интерес к ней.

Кроме того, лаборатория Zang выпустила бесплатное программное обеспечение IT AER для некоммерческих исследований. Мы активно разрабатываем улучшающий ИТ-AER и улучшающий тестер для глаз, и надеемся, что его доступность приведет к широкомасштабному применению за пределами лаборатории Zang и принесет пользу и подстегнет дальнейшие исследования в научном сообществе.