Bilgisayar Tabanlı Protein Yapısı ve İşlevi Tahmin Protokolü

Bu işlemin amacı, amino asit dizilerinden başlayarak protein moleküllerinin üç boyutlu yapılarını ve biyolojik fonksiyonlarını hesaplamalı olarak tahmin etmektir. Bu, önce makine öğrenimi ile proteinlerin ikincil yapısını tahmin ederek gerçekleştirilir. Diziler ve tahmin edilen ikincil yapı daha sonra mümkün olan en iyi yapı şablonlarını belirlemek için PDB kitaplığındaki çözülmüş yapılarla eşleştirilir.

Bu işleme diş açma denir. İş parçacığı oluşturma prosedürünü takiben, IT AER programı, dizi şablonu hizalamalarına göre şablonları parçalara ayıracak ve ardından üçüncü adımda parçaları tam uzunlukta modellere yeniden birleştirecektir. Tam atomik modeller, hidrojen bağ ağlarını optimize etmek ve üst üste binmeler üzerindeki ster'ı ortadan kaldırmak için atomik düzeyde iyileştirmelerle oluşturulur.

Prosedürün son adımı, tahmin yapılarını fonksiyon kütüphanesindeki bilinen fonksiyona sahip proteinlerle eşleştirerek proteinlerin biyolojik fonksiyonunu tanımlamaktır. ITER'in mevcut yapı modelleme yöntemine göre ana avantajı, iş parçacığı hizalamalarını sürekli olarak yerel duruma yaklaştırabilen doğal yapı parçası montaj yaklaşımıdır. Bu yüksek kaliteli yapı modelleri, ITER'in bilimsel toplulukta kullanımını teşvik etmek için doğru yapı tabanlı işlevsel açıklamaların da temelini oluşturur.

Laboratuvarımız, protein dizilerinin iter'e gönderilebileceği bir web sitesini kullanıma sunmuştur. Bu web sitesi, dünya çapındaki kullanıcıların, ITER simülasyonlarını yöneten ve çalıştıran bilgisayar kümesine bir arayüz kaydedebilecekleri bir bağlantı noktası görevi görür. Bir ITER simülasyon işi, bir düzineden fazla küçük alt simülasyondan oluşur.

Bu simülasyonlar, tek bir işlemci çekirdeğine sahip tek bir bilgisayarda çalıştırıldığında yüz saatten fazla sürebilir. Zang laboratuvar bilgisayar kümesi, bu alt simülasyonları yüzlerce bilgisayara alır ve dağıtır ve 2000'den fazla simülasyon çalıştırabilir. Bilgisayar kümemizle eş zamanlı olarak, her gün yüzlerce I çeşnicibaşı simülasyonunu tamamlayabiliyoruz.

Bu kapasiteyle bile, sistemi optimize etmek ve çevrimiçi IT AER kullanıcılarımız için bekleme süresini en aza indirmek için çok fazla çalışma yapılması gerekiyor. Yapı ve fonksiyon modelleme deneyine başlamak için IT AER web sayfasında oturum açın. Burada tartışılan tüm ilgili web sayfalarının URL adresleri yazılı protokolde bulunabilir.

Amino asit dizisini kopyalayıp sağlanan forma yapıştırın veya gözat düğmesine tıklayarak diziyi doğrudan yükleyin. İş için bir e-posta adresi ve ad girin. Kullanıcılar isteğe bağlı olarak harici kalıntı temasını veya mesafe kısıtlamalarını belirleyebilir.

Yapı modelleme işlemi sırasında ek bir şablon ekleyin veya bazı şablon proteinlerini hariç tutun. Sırayı göndermek için run it taser düğmesine tıklayın. IT taser kuyruğu sayfasını ziyaret ederek gönderilen işin durumunu kontrol edin.

Arama sekmesine tıklayın ve gönderilen işi aramak için iş kimlik numarasını veya sorgu sırasını kullanın. Yapı ve fonksiyon modellemesi tamamlandıktan sonra, sağlanan e-posta adresine tahmin edilen yapıların bir görüntüsünü ve bir web bağlantısını içeren bir bildirim e-postası gönderilecektir. Sonuçları görüntülemek ve indirmek için bu bağlantıya tıklayın.

Alfa sarmalı için H, beta ipliği için S veya bobin için C olarak görüntülenen ikincil yapı tahminini inceleyerek yapı analizine başlayın. Ayrıca, her kalıntı için tahminin güvenilirlik puanını da göz önünde bulundurun. Proteindeki çekirdek bölgeyi tahmin etmek için düzenli ikincil yapı tahminlerinin uzun yapılarına sahip bölgeleri arayın.

Proteinin yapısal sınıfı, ikincil yapı elemanlarının dağılımına dayalı olarak da analiz edilebilir. Gömülü ve solvente maruz kalan bölgeleri belirlemek için tahmin edilen solvent erişilebilirliğini görüntüleyin. Sorguda, tahmin edilen çözücü erişilebilirliğinin değerleri, gömülü bir kalıntı için sıfır puandan maruz kalan bir kalıntı için dokuz puana kadar değişir.

Çoğunlukla gömülü kalıntılar içeren bölgeler, proteindeki çekirdek bölgeyi tanımlamak için kullanılabilirken, solvente maruz kalan ve hidrofilik kalıntılara sahip bölgeler potansiyel hidrasyon veya fonksiyonel bölgelerdir. Sorgu proteininin tahmin edilen üçüncül yapılarını görüntülemek için, görüntülenen etkileşimli JMO Uygulaması'na sola kaydırın. Görüntülenen yapının görünümünü değiştirmek için uygulamaya tıklayın.

Belirli bir bölgeyi yakınlaştırın, tahmin edilen modelde belirli kalıntı türlerini seçin veya kalıntı mesafelerini hesaplayın. Tahmin edilen yapıların kalitesini tahmin etmek için yapısal modellemenin güven puanlarını analiz edin. Csco değerleri tipik olarak negatif beş ila iki aralığındadır, burada daha yüksek bir puan daha iyi kalitede bir modeli yansıtır.

İlk modelin tahmini TM skoru ve RMSD'si, birinci modelin tahmini doğruluğu olarak gösterilir. Csco hakkında daha fazla bilgi bağlantısına tıklayın. Tüm modellerin csco küme boyutunu ve küme yoğunluğunu analiz etmek için, düşük mets iş parçacığı programları tarafından tanımlanan sorgu proteininin ilk 10 iş parçacığı şablonunu analiz edin.

Sonuçlar sayfasını aşağı kaydırarak, iş parçacığı hizalamalarının kalitesini analiz etmek için normalleştirilmiş Z-skorunu görüntüleyin. Birden büyük normalleştirilmiş bir csco ile hizalamalar, kendinden emin bir hizalamayı yansıtır ve büyük olasılıkla sorgu proteini ile aynı katlamayı içerir. Sorgu ile şablon proteinleri arasındaki homolojiyi değerlendirmek için iş parçacığı hizalanmış bölgesindeki dizi kimliğini ve tüm zinciri inceleyin.

Yüksek dizi özdeşliği, sorgu ve şablon proteinler arasındaki evrimsel ilişkinin bir göstergesidir. Sorguda ve şablon proteinlerinde korunan kalıntıları veya motifleri görsel olarak tanımlamak için renkli olarak gösterilen iş parçacığı hizalı kalıntıyı görüntüleyin: Tüm zincir hizalamasına kıyasla iş parçacığı hizalanmış bölgesinde daha yüksek bir dizi kimliği, sorguda korunan yapısal motiflerin veya etki alanlarının varlığını da gösterir. Hizalamayı inceleyerek diş açma hizalamasının kapsamını değerlendirin.

Üst hizalamanın kapsamı düşükse ve sorgu proteininin yalnızca küçük bir bölgesiyle sınırlıysa veya sorgu dizisinin uzun bir segmenti için yoksa, sorgu proteininin birden fazla etki alanı içerdiğini gösterir. Bu durumda, sıranın bölünmesi ve etki alanlarının ayrı ayrı modellenmesi önerilir. Yapısal hizalama programı TM align tarafından tanımlanan ilk tahmin edilen modelin ilk 10 yapısal analogunu belirlemek için sonuç sayfasının bir sonraki tablosunu görüntüleyin.

0,5'ten büyük bir TM puanı, algılanan analog ve modelin benzer bir topolojiye sahip olduğunu ve sorgu proteininin yapısal sınıfını veya protein ailesini belirlemek için kullanılabileceğini gösterir. TM puanı 0.3'ten düşük olanlar rastgele bir yapı benzerliğini gösterir. Modeldeki ve yapısal analogdaki uzamsal motiflerin korunmasını değerlendirmek için yapısal olarak hizalanmış bölgedeki dizi kimliğini ve RMSD'yi analiz edin.

Yapısal olarak korunmuş bu kalıntıları ve motifleri tanımlamak için hizalamadaki renkli ve hizalanmış kalıntı çiftlerini görsel olarak inceleyin. Sorgu proteininin ilk beş potansiyel enzim OG'sini görüntülemek için tahmin edilen EC sayıları tablosuna bakın. Bu şablonlar kullanılarak yapılan EC sayısı tahmininin güven seviyesi, kıyaslama analizine dayalı EC puanı olarak gösterilir.

Sorgu ve şablon proteini arasındaki işlevsel benzerlik, 1.1'den büyük bir EC puanı kullanılarak güvenilir bir şekilde yorumlanabilir. Ardından, sorgu proteini ile benzer bir kıvrıma sahip şablonlar arasında işlev fikir birliğini arayın. Birden çok şablon aynı EC numarasına sahipse ve EC puanı 1,1'den büyükse, tahminin güvenilirlik düzeyi çok yüksektir.

Bununla birlikte, EC skoru yüksekse, ancak belirlenen isabetler arasında fikir birliği eksikliği varsa, tahmin daha az güvenilir hale gelir ve kullanıcıların gen ontolojisine başvurmaları önerilir. Terim tahminleri, gen ontolojisi terimleriyle açıklamalı PDB kitaplığındaki sorgu proteininin ilk 10 homologunu belirlemek için tahmin edilen gen ontolojisi terimleri tablosunu görüntüler, her protein genellikle moleküler işlevlerini, biyolojik süreçlerini ve hücresel konumunu tanımlayan çoklu gen ontolojisi terimleriyle ilişkilendirilir. Amigo web sitesini ziyaret etmek ve tanımını ve kökenini analiz etmek için her bir terime tıklayın.

Sorgu ve şablon proteinleri arasındaki işlevsel benzerliğe erişmek için işlevsel homoloji puanı sütununu analiz edin. Bu proteinlerden fonksiyonel açıklamaların aktarılmasının güven seviyesi de tahmin edilebilir. Şablonlar arasındaki işlev uyumunu analiz etmek için gen ontolojisi terimlerinin konsensüs tahmini tablosunu görüntüleyin.

Bu ortak işlevler, sorgu proteininin gen ontolojisi terimlerini tahmin etmek ve coğrafi terim tahminlerinin güven düzeyini değerlendirmek için kullanılır. Son olarak, sorgu proteini için en iyi 10 ligand bağlama bölgesi tahminini görüntülemek için sayfanın en altına kaydırın, tahmin edilen bağlanma bölgeleri, ortak bir bağlanma cebini paylaşan tahmin edilen ligand onaylarının sayısına göre sıralanır. En iyi tanımlanan bağlama yeri JM OL uygulamasında zaten görüntüleniyor.

Diğer tahminleri analiz etmek ve ligand ile etkileşime giren kalıntıları görselleştirmek için radyo düğmelerine tıklayın. BS puanı, model ile şablon bağlama sitesi arasındaki yerel benzerliği ortaya çıkarır. 1.1'den büyük bir BS skoru, tahmin edilen bağlanma bölgesinin yakınında yüksek dizi ve yapısal benzerliği gösterir.

Modelde, şablondaki bilinen bağlama sitesiyle karşılaştırıldığında, BT diğer kullanışlı özellikler için bağlantılar içeren bir ana web sayfasıdır. Forum özelliği, kullanıcının çevrimiçi bir hesap oluşturmasına ve yapı modelleme konusunda veya sonuçları yorumlama konusunda diğer ITER kullanıcılarından yardım istemesine olanak tanır. İndirme özelliği, kullanıcıların iter ve ilgili paketleri indirmelerine ve bilgisayarlarına yüklemelerine olanak tanır.

Bu, modelleme deneylerini gerçekleştirmek için gereken süreyi azaltmaya yardımcı olur. Kuyruk özelliği, gönderilen tüm işlerin durumunun BT ve Q sayfasında görülmesini sağlar. Kullanıcılar ayrıca bitmiş işler için modellenmiş yapıların görüntüsünü görsel olarak inceleyebilir.

Bu sayfada, ilk modelin CSCO beklenen TM puanı ve beklenen RMSD'sinde de gösterilen ve burada gösterilen teslim tarihi, daha hızlı biçimlendirilmiş sorgu dizisini, tahmin edilen ikincil yapıyı ve ilgili güven puanlarını ve kalıntıların tahmin edilen çözücü erişilebilirliğini gösteren BT AER sonuçları sayfasının bir alıntısıdır. Sorgudaki analiz edilen çekirdek bölge ve potansiyel hidrasyon bölgesi sırasıyla camgöbeği ve kırmızı dikdörtgenlerle vurgulanır. Burada sorgu proteinleri için üçüncül yapı tahminleri gösterilir.

Tahmin edilen modeller, etkileşimli bir JML uygulama çıkışında görüntülenir ve kullanıcının molekülün görüntüsünü değiştirmesine olanak tanır. Modeller ayrıca indirme linklerine tıklanarak da indirilebilir, modelin kalitesini tahmin etmek için güven puanı csco olarak rapor edilir. Loomis iş parçacığı programları tarafından tanımlanan ilk 10 iş parçacığı şablonunu ve hizalamasını gösteren itta A sonuç sayfasının bir örneği sunulmuştur.

İş parçacığı hizalamalarının kalitesi, birden büyük bir değerin kendinden emin bir hizalamayı yansıttığı normalleştirilmiş Z puanına göre değerlendirilir. Şablonda bulunan ve karşılık gelen sorgu kalıntılarıyla aynı olan hizalanmış kalıntılar, korunmuş bir kalıntı veya motifin varlığını belirtmek için renkli olarak vurgulanır. Tersine, en üstteki şablonların çoğunda hizalama eksikliği, sorgu proteininde birden çok alanın varlığını gösterir ve hizalanmamış kalıntılar, etki alanı bağlayıcı bölgelerine karşılık gelir.

Bu tablo, TM hizalı Yapısal hizalama Programı tarafından tanımlanan ilk 10 tanımlanmış yapısal analogu ve yapısal hizalamayı gösterir. Analogların sıralaması, yapısal hizalamanın TM skoruna dayanmaktadır. 0,5'ten büyük bir TM puanı, karşılaştırılan iki yapının benzer bir topolojiye sahip olduğunu gösterir.

0,3'ten düşük bir TM puanı, iki rastgele yapı arasında bir benzerlik anlamına gelir. Yapısal olarak hizalanmış kalıntı çiftleri, amino asit özelliklerine göre renkli olarak vurgulanırken, hizalanmamış bölgeler bir çizgi ile gösterilir. Burada, PDB kütüphanesindeki sorgu proteininin tanımlanmış enzim homologlarını gösteren ITR sonuç sayfasının bir örneği verilmiştir.

EC sayısı tahmininin güven seviyesi, 1.1'den büyük bir EC skorunun sorgu ve şablon proteini arasındaki fonksiyonel benzerliği gösterdiği EC skoruna dayalı olarak analiz edilir. Sorgu proteini için gen ontolojisi terim tahmin tablosu, işlevsel homoloji puanlarına göre sıralanmış gen ontolojisi şablon kitaplığındaki sorgu proteini için işlevsel homologları içerir. Bu en yüksek puanlı isabetlerden elde edilen ortak işlevsel özellikler, sorgu proteini için nihai gen ontolojisi terim tahminlerini oluşturmak için türetilmiştir.

Tahmin edilen gen ontolojisi terimlerinin kalitesi, 0,5'ten büyük bir coğrafi puanın, kofaktör algoritmasını kullanarak en iyi 10 protein ligand bağlanma bölgesi tahminini gösteren IT AZA sonuç sayfasının bir örneği olarak burada gösterilen güvenilir bir tahmini gösterdiği coğrafi skora dayalı olarak tahmin edilir. Tahmin edilen bağlanma bölgelerinin sıralaması, ortak bir bağlanma cebini paylaşan tahmin edilen ligand onaylarının sayısına dayanmaktadır. Sorguda BS skoru, tahmin edilen ve şablonlar bağlama bölgesi arasındaki yerel dizi ve yapı benzerliğinin bir ölçüsüdür ve bağlanma bölgesi ceplerinin korunmasını analiz etmek için kullanışlıdır.

ISER, protein yapısı ve fonksiyon tahmini için en verimli algoritmalardan biri olmasına rağmen, bunun sadece bilgisayar algoritmalarından bir tahmin olduğunu hatırlamak önemlidir. Herhangi bir deneysel veri veya işlev içgörüsü, örneğin kalıntı kontakları bağlama bilgileri, tahminlerin doğruluğunu artırmak için son derece yararlı olacaktır. IT AER sunucusu, artan ilgiyi karşılamak için modelleme prosedürü sırasında bu bilgileri içerecek bir portala sahiptir.

Aer, Zang laboratuvarı, ticari olmayan araştırmalar için IT AER yazılımını ücretsiz olarak yayınladı. Aktif olarak gelişen bir BT AER geliştiriyoruz ve göz çeşnicibaşılığını iyileştiriyoruz ve kullanılabilirliğinin Zang laboratuvarı dışında büyük ölçekli bir uygulamaya yol açacağı ve bilim camiasında daha fazla araştırmaya fayda sağlayacağı ve teşvik edeceği umuduyla.