Yöntem makalesi

Proteinlerin De Novo ve In Silico Tasarımı için I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK sunucusu ve HEX loria uygulaması

DOI:

10.3791/68003

⸱

8 Temmuz 2025

 , 
1Facultad de Ciencias Naturales, Doctorado en Ciencias Biológicas, Campus Aeropuerto. Laboratorio de Biología Cuantitativa y Sistemas Complejos, Universidad Autónoma de Querétaro

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protein tasarımı, amino asit dizilerinin inşasını ve fonksiyonel varyantlar oluşturmak için belirli motiflerin dahil edilmesini içerir. Bu yaklaşım, antibiyotiğe dirençli patojenlerle savaşmak için antimikrobiyal peptitlerin (AMP'ler) geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu makale, çeşitli biyoinformatik araçları kullanılarak protein yapımı için bir prosedür sunmaktadır.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protein tasarımının sınırları, amino asit dizilerinin yapımında ve bağlanma bölgeleri gibi belirli motiflerin reseptörlere, iyon kanallarına veya diğer proteinlere dahil edilmesinde yatmaktadır. Bu yaklaşım, belirli işlevlere ve amaçlara sahip protein varyantlarının üretilmesine izin verir. Bu biyoinformatik kaynakların örnek bir uygulaması, antimikrobiyal peptitlerin (AMP'ler) iyileştirilmesi veya sentetik AMP'lerin tasarımıdır. Bu gelişme, genellikle ortadan kaldırılması zor olan ve antibiyotik direnci sergileyen patojenlerin neden olduğu yeni ortaya çıkan hastalıklardaki son artış nedeniyle önemlidir. Bu eğilimin sonuçları arasında hayvan türlerinin küresel olarak yok olması ve insan ölümleri yer alıyor. Bu nedenle, yeni ve etkili AMP'lerin hızlı sentezi çok önemlidir. Bu sunucular ve programlar, aşıların, AMP'lerin veya bu patojenlere karşı etkili tedavilerin hızlı bir şekilde geliştirilmesini kolaylaştırabilir. Bu çalışmanın amacı, dizilerden protein yapımı için bir prosedür sunmak ve önermek ve bu molekülleri adım adım oluşturmak için farklı araçlar kullanma sürecini açıklamaktı.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hayvan hastalıklarının görülme sıklığı artmaktadır ve bu fenomen iklim değişikliğinden etkilenmektedir. Küresel sıcaklıktaki artış, mikroorganizmaların çoğalmasına ve fırsatçı patojenlerin ortaya çıkmasına yol açmış, öldürücü ve ilaca dirençli hastalıkların gelişmesine katkıda bulunmuştur1. İklim değişikliği toprağı, suyu, cildi ve bağırsak mikrobiyomunu etkileyerek hayvan fizyolojisi ve çevresel adaptasyon üzerinde kalıcı strese neden olur. Bu fenomenin bağışıklık tepkilerini tehlikeye attığı, hayvanları ortaya çıkan patojenlere karşı daha duyarlı hale getirdiği, bu da ölümcül sonuçlara yol açabileceği ve potansiyel olarak belirli türlerin neslinin tükenmesine yol açabileceği gösterilmiştir 2,3,4,5. Göze çarpan bir örnek, kış uykusundaki yarasaları etkileyen Pseudogymnoascus destructans mantarının neden olduğu bir hastalık olan beyaz burun sendromudur (WNS). Bu hastalık ve diğerleri, 2006 yılında Amerika kıtasında önemli bir ölüm olayı meydana gelene kadar tanımlanmamıştır6. Bu tür patojenlerin neden olduğu hasarı azaltmak için araştırmacılar, itrakonazol ve ketokonazol gibi antimikotiklerin ve yararlı mikrobiyota Pseudomonas fluorescens7 ile aşılama da dahil olmak üzere probiyotiklerin uygulanmasına yöneldiler. Bir mantarın neden olduğu bir hastalığın başka bir örneği, hem tutsak hem de yabani yılanlarda dermatite ve multisistemik hastalıklara neden olan bir mantar olan Ophidiomyces ophiodiicola'dır 4,8.

Bu çalışmalar, pratik çözümlerin hızlı bir şekilde uygulanabilmesi için vahşi hayvanlarda mantar hastalıklarının farkındalığının ve anlayışının artırılması gerekliliğinin altını çizmektedir. Amfibilerde mantar enfeksiyonları bildirilmiştir ve bu hayvanları etkileyen yaygın bir patojen, chytridiomycosis'e neden olan su mantarı Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) 'dir. Bu hastalık ciddi cilt lezyonlarına neden olur ve duyarlı hayvanlarda normal cilt fonksiyonunu bozarak potansiyel olarak mortaliteye yol açar9. Bu patojen, 20. yüzyıldan beri yoğun bir şekilde yayılmış ve 90 amfibi türünün neslinin tükenmesine katkıda bulunmuştur. Bu enfeksiyonların yaygınlığı, çeşitli ekolojik, fizyolojik, mikrobiyom ve diğer faktörlerin dikkate alınmasını gerektirdiğinden, bunların önlenmesinde ve etkili tedavilerin belirlenmesinde önemli bir zorluk teşkil etmektedir10.

Patojenik mikroorganizmaların, ilaçlar ve antibiyotikler için harici akış pompalarının üretimi ile örneklenebilecek bir süreç olan genetik kodlama yoluyla direnç mekanizmalarını hızlı bir şekilde geliştirme kapasitesine sahip olduğu iyi belgelenmiş bir olgudur11. Ayrıca, bu mikroorganizmaların, belirli moleküllerin12 etkilerine karşı koymak amacıyla zar lipid bileşimini değiştirdiği gözlemlenmiştir. Protein dizileri alanı, özellikle tedavi yaklaşımlarına entegrasyonu ve protein yapı modellerinin inşası bağlamında önemli bir ilgi görmüştür. Bu modeller, protein sentezinin başlamasından önce laboratuvar zamanını ve kaynaklarını optimize etmek için tasarlanmıştır13. Bu vakalarda enfeksiyonların önlenmesi, çoklu ekolojik, fizyolojik ve mikrobiyom faktörlerini içeren karmaşık bir görevdir14. Bu yaklaşım, laboratuvarda zaman ve kaynakların daha etkili bir şekilde yönetilmesini kolaylaştırır ve görevin karmaşıklığını vurgular.

Mevcut bileşiklerin pratik uygulama potansiyelini arttırmanın yanı sıra, bu tür uygulamalar için daha önemli potansiyele sahip yeni bileşikler oluşturmak adına, kimya, moleküler biyoloji, fizik ve programlama dahil olmak üzere çeşitli disiplinlerden uzmanlık kullanmak zorunludur. Bu amaçla, I-TASSER (Iterative Threading ASSembly Refinement)15,16 ve trRosetta 17,18 (TRansform kısıtlamalı Rosetta ile protein yapısı tahmini) dahil olmak üzere çeşitli araçlar mevcuttur. yapısal protein tahmini ve UCSF Chimera (Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco'dan keşif araştırması ve analizi için bir görselleştirme sistemi)19 ve moleküler yerleştirme ve PDB dosya düzenleme için HEX loria (etkileşimli bir protein yerleştirme ve moleküler süperpozisyon programı)20.

I-TASSER, yapı ve işlevi tahmin eden otomatik bir çevrimiçi sunucudur. Bu programa bir web tarayıcısı aracılığıyla veya indirme olarak erişilebilir. Gönderim sayfasında, kullanıcılar diziyi FASTA formatında girebilir veya .txt formatında bir arşiv indirebilir. Sunucu işlemi, Yerel Meta-İş Parçacığı Sunucusu LOMETS 20,21,22,23,24,25'te açıklandığı gibi bir dereceye kadar homoloji ile yapısal şablonların tanımlanmasını içerir. Bir milyon potansiyel sonucun sunucu tarafından işlenmesinin ardından, bir filtreleme işlemi başlatılır ve parçalar, Kök Medyan Kare Sapması (RMSD), TM (iki model arasındaki yapısal benzerliği değerlendirmek için kullanılan bir metrik) ve C-skoru (araçlar tarafından oluşturulan protein yapısal modellerinin güvenilirliğini değerlendirmek için kullanılan bir metrik) temel alınarak seçilir. Kullanıcılar, programda sağlanan önceden belirlenmiş parametrelere göre sonuçları özelleştirebilir veya belirli sıralarına veya yapısal beklentilerine bağlı olarak kendi değerlerini girebilir 20,21,22,23,24,25.

trRosetta , protein yapısı tahmini için oldukça etkili bir programdır. Bu sunucuda, kullanıcılar dizileri bir arşiv biçiminde, TXT, FASTA, giriş dizisi veya Çoklu Hizalama Dizileri (MSA) olarak gönderebilir. Bu program, kullanıcıların şablonlar arasında seçim yapmasına veya dizi katlama için trRosetta-single çalıştırmasına olanak tanır. Bu sunucular, yapısal tahminler oluşturmak için bir derin öğrenme ağı kullanır. Dizi tahmin süreci, temas ve mesafe haritası tahmininin ilk adımını, ardından son model için ilk beş şablonun seçilmesini ve katlama ve iyileştirme için enerjiyi en aza indirme adımını içerir17.

Yüksek Belirsizlik Protein-Protein Yerleştirme (HADDOCK) sunucusu, protein, peptit, ligand ve reseptör yapılarını kapsayan iki veya daha fazla PDB dosyasının esnek bir şekilde yerleştirilmesini kolaylaştıran bir hesaplama aracıdır. Bu sunucu, yerleştirme işlemi sırasında tahmin edilen veya tanımlanan proteinlerden gelen bilgileri kodlayan AIR'leri (Belirsiz Etkileşim Kısıtlamaları) içeren bir yaklaşım kullanır. AIR'ler, amino asit kısıtlamalarını kapsar ve bunları pasif veya aktif amino asitler olarak sınıflandırır. Aktif amino asitlerin dahil edilmesi, protein reseptörleri arasındaki potansiyel bağlanma veya etkileşim bölgelerinin göstergesi oldukları için özellikle önemlidir. Programın tasarımı, model26'ya solvent maruziyetini içerir.

HEX Loria , protein komplekslerinin analizini ve moleküler yerleştirmeyi kolaylaştıran çevrimiçi etkileşimli bir sunucudur. Bu sunucu, Protein Veri Bankası (PDB) biçimindeki koordinat arşivlerini okuyabilir ve NVIDIA veya CUDA grafik hedeflerini kullanarak hızlı bir şekilde yerleştirme hesaplamaları oluşturabilir. Program, 1.000'e kadar kenetlenme tahmini üretebilir ve iki molekülün genel yönelimleri için Korelasyon Fourier'i kullanır27. HEX Loria arayüzü, kullanıcı dostu olacak şekilde tasarlanmıştır ve araştırmacıların protein yapılarını sorunsuz bir şekilde yüklemelerine ve yerleştirme simülasyonları için parametreleri yapılandırmalarına olanak tanır. Sunucunun NVIDIA veya CUDA grafik işleme birimlerini kullanma kapasitesinin, hesaplama süresinin önemli ölçüde hızlanmasına neden olduğu ve böylece araştırmacıların daha uygun bir şekilde sonuçlar elde etmesine olanak tanıdığı gösterilmiştir. Ayrıca, HEX Loria, sonuçları yerleştirme için bir dizi görselleştirme seçeneği sunarak, kullanıcıların tahmin edilen protein-protein etkileşimlerinin ayrıntılı analizini yapmalarını sağlar.

Araştırma bulgularının doğruluğunu sağlamak için UCSF Chimera'nın kullanılması zorunludur. Bu yazılım, mevcut protokolün yürütülmesi için kurulum gerektirir ve aşağıdaki işlevler kullanılacaktır: atomlar arası mesafelerin ölçümü ve diğer çeşitli analitik görevler. Yazılım, etiketleme, renklendirme, yüzey oluşturma ve şekillerin JPG veya PNG formatlarında dışa aktarılması gibi özelliklere sahiptir. Etiketlerin ve renklerin dahil edilmesi, reseptör ile tasarlanan antimikrobiyal protein arasında yüksek temas olasılığı olan amino asitlerin tanımlanmasını kolaylaştırır. Ek olarak, bu amino asitler arasındaki mesafenin hassas bir şekilde ölçülmesini sağlar.

Bu protokol, amfibileri etkileyen yeni ortaya çıkan sağlık sorunu için alternatif tedavi seçeneklerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Derinin mantar enfeksiyonu olan Chytridiomycosis, amfibi gelişiminin çeşitli aşamalarında gözlenmiştir. Bu hayvanlar arasındaki birincil enfeksiyon kaynağı, tipik olarak ikamet ettikleri ve çeşitli faaliyetlerde bulundukları su kütleleridir. Etkili bir antifungal ajanın geliştirilmesi, en az üç moleküler hedefin tanımlanmasını gerektirir: yükler kullanılarak hücre duvarı ile etkileşim, plazma zarına bağlanma ve son olarak, mantar Bd'de hayati bir rol oynayan zar seviyesinde bir reseptör proteini ile bağlanma ve etkileşim.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Bd'deki moleküler hedef dizileri tanımlayın

NOT: Dizideki amino asitlerin seçimi, literatürdeki önerilere dayanmaktadır. Anahtar amino asitler arasında K, W, G, A, V, I ve L bulunur. Hangi programların kullanılacağını öğrenmek için, Malzeme Tablosu'na bakın.

  1. NCBI veritabanından hedef dizileri alın.
    1. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ adresindeki Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI) veritabanına erişin.
    2. Tüm Veritabanları'nı seçin ve arama kategorisi olarak Nucleotide'ı seçin.
    3. Arama çubuğuna Batrachochytrium dendrobatidis yazın ve sonuçları türe ve türe göre filtreleyin.
    4. Daha fazla analiz için diziyi bir metin düzenleyicide veya FASTA formatında indirin ve kaydedin .

2. Diziyi BLAST veya SMART BLAST ile analiz edin

  1. Bir BLAST araması gerçekleştirin.
    1. Bir web tarayıcısı açın ve BLAST'a (Temel Yerel Hizalama Arama Aracı) gidin.
    2. Sorgu dizisini protein veritabanlarıyla karşılaştırmak için Protein BLAST'ı seçin https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi.
  2. Hedef özgüllüğü doğrulayın.
    1. Seçilen moleküler hedefin diğer türlerde bulunmadığından emin olun. Hedef birden fazla türde görünüyorsa, özgüllük doğrulanana kadar dizi seçimini tekrarlayın (bkz. Şekil 1).
      NOT: Bu adım, istenmeyen ikincil moleküler hedeflerin AMP veya antifungal protein fonksiyonuna müdahale etmemesini sağlar
  3. Protein dizilerindeki homolojiyi kontrol edin.
    1. Tasarlanan amino asit dizisinin diğer türlerdeki homolog proteinlerle eşleşmediğini doğrulayın.
      NOT: Bu adım, antifungal fonksiyonun amaçlanan hedeflere özgü olduğunu doğrular

3. Antimikrobiyal protein dizisini tasarlayın

NOT: Amino asit içeriği ve dizisi, istenen protein fonksiyonuna, özellikle antifungal aktiviteye göre uyarlanmalıdır. Tasarlanan dizi, Bd'ye karşı antimikotik etkileri olan bir proteini kodlamalıdır. Bunu Antifp tahmin sunucusu28'de kontrol edin.

  1. Literatür taraması ve dizi tasarımı
    1. Bd'nin temel özelliklerini ve potansiyel antimikrobiyal mekanizmaları belirlemek için son literatürün kapsamlı bir incelemesini yapın.
      NOT: Önceki çalışmalar, çeşitli hayvanlar ve mikroorganizmalar tarafından sentezlenen Bd'ye karşı antimikrobiyal peptitleri (AMP'ler) tanımlamaktadır. Shai'nin29formülü, sentetik antifungal peptitler tasarlamak için bir çerçeve sağlar. Bu yöntem, maksimum antifungal aktivite için protein dizilerini optimize etmek için kullanılmalıdır.

4. I-TASSER kullanarak 3D yapıyı tahmin edin

NOT: Bu protokol moleküler hedef ve tasarlanan antimikrobiyal dizi için geçerlidir.

  1. Dizilere erişmek ve göndermek için, protein yapısı ve fonksiyon tahmin https://zhanggroup.org/I-TASSER/ için I-TASSER sunucusunu ziyaret edin.
  2. Araç erişimi için bir kullanıcı adı ve parola almak üzere kurumsal bir e-posta kullanarak kaydolun.
  3. Moleküler hedefi veya tasarlanan diziyi FASTA formatında, .txt dosyasında gönderin veya doğrudan giriş alanına kopyalayıp yapıştırın.
  4. Diziye benzersiz bir ad atayın.
  5. Gönder'i tıklatın ve programın tahmini bir işlem süresi sağlayarak diziyi analiz etmesine izin verin.
    NOT: Sonuçlar alınana kadar protokolü duraklatın. İşlem süresi tipik olarak küçük proteinler (≤50 amino asit) için 24 ila 72 saat arasında değişir ve daha büyük proteinler (3.000 amino aside kadar) için daha uzun sürebilir.
    Araç seçiminde rehberlik: Tasarlanmış antimikrobiyal peptitler gibi küçük proteinler için I-TASSER kullanın. Büyük proteinler için, karmaşık yapısal modelleme için optimize edilmiş trRosetta'yı kullanın.

5. trRosetta kullanarak 3B yapıyı tahmin edin

  1. trRosetta web sunucusunu ziyaret edin: https://yanglab.qd.sdu.edu.cn/trRosetta/.
  2. Hedef alıcı dizisini FASTA, .txt veya MSA formatında girin veya doğrudan sunucuya yapıştırın.
  3. Yapısal olarak tahmin edilen proteine bir isim atayın.
  4. Şablonları hariç tutma seçeneğinin seçili olduğundan emin olmak için Gönder'i tıklayın. Tahmin sürecini başlatmak için trRosettaX-single homologlarını seçin.
    NOT: Sonuçlar alınana kadar protokolü duraklatın.
  5. Başarılı bir şekilde gönderildikten sonra bir onay e-postası bekleyin.
  6. Tahmin sonuçlarını analiz edin.
    1. TM puanının model kalitesinin bir ölçüsü olduğunu doğrulayın.
    2. ω (omega), θ (teta) ve φ (phi) açılarında alfa ve beta karbonlar için temas haritalarını , amino asit başına mesafe haritalarını ve rotasyon haritalarını inceleyin.
  7. Daha fazla analiz için sonuçları ZIP formatında indirin.

6. Moleküler yerleştirme ve etkileşim analizi (HADDOCK kullanarak)

  1. HADDOCK yerleştirme sunucusuna erişin: https://wenmr.science.uu.nl/haddock2.4/.
  2. Kurumsal bir e-posta kullanarak bir hesap açın, hesabı onaylayın ve oturum açın.
  3. Ana sayfaya dönün, Yeni İş'i seçin ve bir gönderim başlatın .
  4. HADDOCK gönderim sayfasında gerekli bilgileri doldurun : iş adı, molekül numarası (bu durumda 2). Tümünü seç'i tıklayın.
  5. Karşıya yükleme yerleştirme için moleküller. Reseptör ve ligand için PDB yapılarını yükleyin. Her ikisi için de protein-ligand yerleştirmeyi seçin.
  6. Ligand gönderimi için adımları tekrarlayın, tüm zincirleri seçin ve kalan ayarları varsayılan olarak bırakın.
  7. Sonraki gönderim adımı için İleri'ye tıklayın.
    NOT: Bölüm 1 ve 2'de, reseptör-ligand etkileşimlerinde yer alan amino asitlerin listesini ekleyin ve bunları aktif kalıntılar olarak işaretleyin. Pasif kalıntılar önceden tanımlanmış olarak kalır. Aktif bölgeler etkileşim bölgeleridir ve tasarlanan proteinin özelliklerine ve reseptör proteinin maruz kalan amino asitlerine göre seçilmelidir.
  8. Yerleştirme işlemini sonlandırın ve çalıştırın.
    1. Varsayılan yerleştirme parametrelerini değiştirmeden tutmak için İleri'ye tıklayın.
    2. İşlemeye başlamak için Gönder'i tıklayın.
      NOT: Beklenen işlem süresi 24 ila 72 saat arasında değişmektedir.
  9. Yerleştirme sonuçlarını gözden geçirin .
    1. Sunucu, en iyi yerleştirme sonuçlarını otomatik olarak seçer ve sıralar. Yapısal görselleştirme yazılımı (örneğin, PyMOL veya UCSF Chimera) kullanarak amino asit etkileşimlerini analiz edin.
  10. Daha fazla çalışma için son yerleştirilmiş yapıları PDB formatında indirin.
    NOT: Ek dosya 1'e bakın: Ek Şekil S1, Ek Şekil S2, Ek Şekil S3, Ek Şekil S4 ve Ek Şekil S5.

7. Mesafeleri ölçün (İSTEĞE BAĞLI) [Ek Dosya 1'e bakın: Ek Şekil S6, Ek Şekil S7 ve Ek Şekil S8.]

  1. Bir yapı görselleştirme programı (PDB) kullanarak yerleştirme sonuçlarını analiz edin. Moleküler yerleştirme PDB dosyasını UCSF Chimera'da açın ve yapısal yakınlığı ve potansiyel bağlanma bölgelerini (ölçülen mesafeler) değerlendirin.
  2. PDB'yi açmak için Chimera simgesine çift tıklayın. Dosya, Aç'ı seçin ve belge dizini penceresinden bir dosya seçin.
  3. Atomları tanımlayın. Eylemlere, atomlara/bağlara gidin ve göster'i seçin.
  4. Ligand ve reseptöre en yakın atomları seçin. Ctrl+tıklama ile atom 1'i ve Ctrl+Shift+Tıklama ile atom 2'yi seçin.
  5. Araçlara, yapı analizine gidin ve mesafeleri seçin.
  6. Oluştur'a tıklayın (atom seçimini doğrulayın). Pencere, amino asitleri ve atom 1 ve 2'nin konumlarını gösterir.
    NOT: Uzaklık sütunu atomlar arasındaki açıları gösterir.
  7. Tabloyu indirin ve yerel bilgisayara kaydedin.
    NOT: Ek bilgi için Ek Dosya 1'e bakın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Geliştirilmekte olan dizi aşağıdaki formülü kullanır: K(X)3KW(X)2K(X)2K, burada (X) G, A, V, I veya L28 olabilir. Elde edilen arama sonuçları, kısmi dizilerin aksine, tam protein dizileri olarak durumlarına bağlı olarak seçilen 300'den fazla amino asidin protein dizilerini içeriyordu. Çalışma için tam dizilerin gerekli olduğu unutulmamalıdır. Her bir reseptör/membran kanalının fonksiyonları da dizi bilgisi içinde veya ayrı veri tabanı aramalarında arandı. Elde edil...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Protein yapısal tahmininde kullanılan biyoinformatik yaklaşımın, hesaplama programlarına dayanması nedeniyle doğal sınırlamaları vardır. Bu programlar gerçek protein yapılarına yaklaşmaya çalışır, ancak sıcaklık, çözünürlük ve çözücü varlığı gibi faktörlerle sınırlıdır ve bunlar in vivo koşullarda tam olarak çoğalamayabilir. Ek olarak, yöntem, çoklu hizalamalar ve küratörlü veritabanları aracılığıyla anahtar korunmuş proteinlerin doğru bir şekilde tanımlanmasına bağlıdır ve bu veritabanl...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların açıklanacak herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Jimena R. Villarreal, Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ) Doctorado en Ciencias Biológicas Programından doktora öğrencisidir ve Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCyT) bursu (1003112) almıştır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
BLASTN/AN/AÇevrimiçi sunucu
BilgisayarAMDN/ASO: XP, W7, W8, W10, ubuntu, linux
HADDOCK sunucusuBONVINLABN/AÇevrimiçi sunucu
HEX 5.2BBSRC-INRIAN/Aİndirme-Çevrimiçi sunucu
I-TASSERZHANG LABN/Aİndir-Çevrimiçi sunucu
MUSCLEN/AN/AÇevrimiçi sunucu
NCBI N/AN/AÇevrimiçi sunucu
PYMOLSCHRÖ DINGERN/Aİndir-XP, W7, W8, W10, W11, LINUX
İSVİÇRE MODELİBİOZENTRUMN/AÇevrimiçi sunucu
trRosetta sunucusuYANG LABN/AÇevrimiçi sunucu
USCF CHIMERARBVIN/A indir-XP, W7, W8, W10, W11, LINUX

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. McArthur, D. B. Emerging infectious diseases. Nurs Clin North Am. 54 (2), 297-311 (2019).
  2. Schilliger, L., Paillusseau, C., Francois, C., Bonwitt, J. Major emerging fungal diseases of reptiles and amphibians. Pathogens. 12 (3), 429(2023).
  3. Campbell, L. J., Garner, T. W. J., Hopkins, K., Griffiths, A. G. F., Harrison, X. A. Outbreaks of an emerging viral disease covary with differences in the composition of the skin microbiome of a wild United Kingdom amphibian. Front Microbiol. 10, 1245(2019).
  4. Lorch, J. M., et al. Snake fungal disease: An emerging threat to wild snakes. Philos Trans Royal Soc Lond BBiol Sci. 371 (1709), 20150457(2016).
  5. Costa, S., Lopes, I. Saprolegniosis in amphibians: An integrated overview of a fluffy killer disease. Jo F BaselSwitz. 8 (5), 537(2022).
  6. Lemieux-Labonté, V., Dorville, N. A. S. -Y., Willis, C. K. R., Lapointe, F. -J. Antifungal potential of the skin microbiota of hibernating big brown bats (Eptesicusfuscus) infected with the causal agent of White-Nose Syndrome. Front Microbiol. 11, 1776(2020).
  7. Hoyt, J. R., et al. Field trial of a probiotic bacteria to protect bats from White-Nose Syndrome. Sci Rep. 9 (1), 9158(2019).
  8. Origgi, F. C., et al. Ophiodimyces ophiodiicola, etiologic agent of snake fungal disease, in Europe since late 1950s. Emerg Infect Dis. 28 (10), 2064-2068 (2022).
  9. Van Rooijk, P., Martel, A., Haesebrouck, F., Pasmans, F. Amphibian chytridiomycosis: a review with a focus on fungus host interactions. Vet Res. 46, 137(2015).
  10. Fisher, M. C., Garner, T. W. J., Walker, S. F. Global emergence of Batrachochytrium dendrobatidis and amphibian Chytridiomycosis in space, time, and host. Ann Rev Microbiol. 63 (1), 291-310 (2009).
  11. Hancock, R., Brinkman, F. S. L. Function of Pseudomonas porins in uptake and efflux. Ann Rev Microbiol. 56 (1), 17-38 (2002).
  12. Carfrae, L., et al. Inhibiting fatty acid synthesis overcomes colistin resistance. Nat Microbiol. 8 (6), 1026-1038 (2023).
  13. Robson, B. Denovo protein folding on computers. Benefits and challenges. Comp Biol Med. 143, 105292(2022).
  14. Munita, J. M., Arias, C. A. Mechanisms of antibiotic resistance. Microbiol Spect. 4 (2), (2016).
  15. Zheng, W., et al. Folding non-homologous proteins by coupling deep-learning contact maps with I-TASSER assembly simulations. Cell Rep Met. 1 (3), 100014(2021).
  16. Yang, J., Zhang, Y. I-TASSER server: New development for protein structure and function predictions. Nuc Acid Res. 43 (W1), W174-W181 (2015).
  17. Du, Z., et al. The trRosetta server for fast and accurate protein structure prediction. Nat Prot. 16 (12), 5634-5651 (2021).
  18. Wang, W., Peng, Z., Yang, J. Single-sequence protein structure prediction using supervised transformer protein language models. Nat Comp Sci. 2 (12), 804-814 (2022).
  19. Pettersen, E., et al. UCSF Chimera-A visualization system for exploratory research and analysis. J Comp Chem. 25 (13), 1605-1612 (2004).
  20. Ghoorah, A. W., Devignes, M. -D., Smail-Tabbone, M., Ritchie, D. W. Protein docking using case-based reasoning. Proteins: Struct Funct Bioinf. 81 (12), 2150-2158 (2013).
  21. Battey, J., et al. Automated server predictions in CASP7. Proteins: Struct Funct Bioinf. 69 (S8), 68-82 (2007).
  22. Kryshtafovych, A., et al. Evaluation of the template-based modeling in CASP12. Proteins: Struct Funct Bioinf. 86 (S1), 321-334 (2018).
  23. Anishchenko, I., et al. Protein tertiary structure prediction and refinement using deep learning and Rosetta in CASP14. Proteins: Struct Funct Bioinf. 89 (12), 1722-1733 (2021).
  24. Kinch, L. N., Schaeffer, R. D., Kryshtafovych, A., Grishin, N. V. Target classification in the 14th round of the critical assessment of protein structure prediction (CASP14). Proteins: Struct Funct Bioinf. 89 (12), 1618-1632 (2021).
  25. Honorato, R. V., et al. Structural biology in the clouds: The WeNMR-EOSC ecosystem. FrontMolBiosci. 8, 729513(2021).
  26. Van Zundert,, et al. The HADDOCK2.2 Web Server: User-friendly integrative modeling of biomolecular complexes. JMolBiol. 428 (4), 720-725 (2016).
  27. Macindoe, G., Mavridis, L., Venkatraman, V., Devignes, M. -D., Ritchie, D. W. HexServer: An FFT-based protein docking server powered by graphics processors. Nucl Acid Res. 28 (Web Server), W445-W449 (2010).
  28. Agrawal, P., et al. In silico approach for prediction of antifungal peptides. Front Microbiol. 9, 323(2018).
  29. Shai, Y. Mode of action of membrane active antimicrobial peptides. Biopolymers. 66 (4), 236-248 (2002).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Protein Tasar mIn Silico ProteinAntimikrobiyal PeptitlerProtein Yap TahminiMolek ler KenetlenmeI TASSER SunucusutrRosetta TahminiHADDOCK KenetlenmesiSentetik AMP ler

İlgili makaleler