利用蛋白质序列的预测方法 页码,10/20 9292A5d0.7604480.000047 93.93V5e0.7604480.000047 9494V5f0.7604480.000047 9595E5g0.7604280.00047 9696S5a0.7604480.00047 9797F5b0.7604480.000047 9898F5c0.7743000.000058 9999s5d0.8121610.000101 100100S5e0.8121610.000101 101101S5f0.8121610.000101 1021025g0.8121610.000101 从左到右各列分别代表残基序号(显示两次)、氨基酸种类、七连体框架和残基在七连体中 的位置(a-b-C-d-e-f-g)、 Lupas得分和 Lupas概率。在这个例子中,注意到第五列,我们能 清楚看岀七连体重复模式。分析整个GCN4序列结果表明七连体重复模式得到良好维持,只在 某些区域有所分离。既然统计结果不能忽略不计,其结果能更容易地说明七连体重复模式是 否明显存在。也可以从C0LS得到类似的输出,但不是通过Web服务器,而是在合适的Unx计 算机上安装一个C语言编写的程序,这一步对许多用户而言是做不到的。 跨膜区域 前面曾讨论过的kyte- Doolittle的 TGREASE算法能有效地检测高疏水性的区域,但它并不是专 门用来预测跨膜区域的,因为水溶性球状蛋白的内埋区也是基本为疏水性的。我们先来看 种专门预测跨膜区的方法: TMpred,它依靠一个跨膜蛋白数据库 Tmbase( Hofmann和 Stoffel,1993)。 Tmbase来源与 Swiss-Prot库,并包含了每个序列的一些附加信息:跨膜结 构区域的数量、跨膜结构域的位置及其侧翼序列的情况。 Tmpred利用这些信息并与若干加权 矩阵结合来进行预测。 Tmpred的web界面十分简明。用户将单字符序列输入查询序列文本框,并可以指定预测时采用 的跨膜螺旋疏水区的最小长度和最大长度。输岀结果包含四个部分:可能的跨膜螺旋区、相 关性列表、建议的跨膜拓扑模型以及代表相同结果的图。如果用G蛋白耦联受体(P51684)作 查询序列,将会得到下面的模型 2 possi bl e model s consi dered, only si gni fi cant TM segments used >STRONGLY prefered model N-termi nus outsi de 7 strong transmembrane hel i ces, total score: 14196 from to l ength score ori entati on file://E:wcb生物信息学(中译本)\第十一章利用蛋白质序列的预测方 2005-1-1892 92 A 5 d 0.760448 0.000047 93. 93 V 5 e 0.760448 0.000047 94 94 V 5 f 0.760448 0.000047 95 95 E 5 g 0.760448 0.000047 96 96 S 5 a 0.760448 0.000047 97 97 F 5 b 0.760448 0.000047 98 98 F 5 c 0.774300 0.000058 99 99 S 5 d 0.812161 0.000101 100 100 S 5 e 0.812161 0.000101 101 101 S 5 f 0.812161 0.000101 102 102 T 5 g 0.812161 0.000101 ҢᎺࠄে৘߫߿ߚҷ㸼⅟෎ᑣো˄ᰒ⼎ϸ⃵˅ǃ⇼෎䝌⾡㉏ǃϗ䖲ԧḚᶊ੠⅟෎೼ϗ䖲ԧЁ ⱘԡ㕂˄a-b-c-d-e-f-g˅ǃLupasᕫߚ੠Lupasὖ⥛DŽ೼䖭Ͼ՟ᄤЁˈ⊼ᛣࠄ㄀Ѩ߫ˈ៥Ӏ㛑 ⏙Ἦⳟߎϗ䖲ԧ䞡໡῵ᓣDŽߚᵤᭈϾGCN4ᑣ߫㒧ᵰ㸼ᯢϗ䖲ԧ䞡໡῵ᓣᕫࠄ㡃ད㓈ᣕˈা೼ ᶤѯऎඳ᳝᠔ߚ行DŽ᮶✊㒳䅵㒧ᵰϡ㛑ᗑ⬹ϡ䅵ˈ݊㒧ᵰ㛑᳈ᆍᯧഄ䇈ᯢϗ䖲ԧ䞡໡῵ᓣᰃ ৺ᯢᰒᄬ೼DŽгৃҹҢCOILSᕫࠄ㉏Ԑⱘ䕧ߎˈԚϡᰃ䗮䖛Web᳡ࡵˈ఼㗠ᰃ೼ড়䗖ⱘUnix䅵 ㅫᴎϞᅝ㺙ϔϾ&䇁㿔㓪ݭⱘ⿟ᑣˈ䖭ϔℹᇍ䆌໮⫼᠋㗠㿔ᰃخϡࠄⱘDŽ 䎼㝰ऎඳ ࠡ䴶᳒䅼䆎䖛ⱘKyte-DoolittleⱘTGREASEㅫ⊩㛑᳝ᬜഄẔ⌟催⭣∈ᗻⱘऎඳˈԚᅗᑊϡᰃϧ 䮼⫼ᴹ乘⌟䎼㝰ऎඳⱘˈ಴Ў∈⒊ᗻ⧗⢊㲟ⱑⱘݙඟऎгᰃ෎ᴀЎ⭣∈ᗻⱘDŽ៥Ӏܜᴹⳟϔ ⾡ϧ䮼乘⌟䎼㝰ऎⱘᮍ⊩˖TMpredˈᅗձ䴴ϔϾ䎼㝰㲟ⱑ᭄᥂ᑧTmbase˄Hofmann੠ Stoffelˈ1993˅DŽTmbaseᴹ⑤ϢSwiss-Protᑧˈᑊࣙ৿њ↣Ͼᑣ߫ⱘϔѯ䰘ࡴֵᙃ˖䎼㝰㒧 ᵘऎඳⱘ᭄䞣ǃ䎼㝰㒧ᵘඳⱘԡ㕂ঞ݊ջ㗐ᑣ߫ⱘᚙމDŽTmpred߽⫼䖭ѯֵᙃᑊϢ㢹ᑆࡴᴗ ⶽ䰉㒧ড়ᴹ䖯㸠乘⌟DŽ TmpredⱘWeb⬠䴶कߚㅔᯢDŽ⫼᠋ᇚऩᄫヺᑣ߫䕧ܹᶹ䆶ᑣ߫᭛ᴀḚˈᑊৃҹᣛᅮ乘⌟ᯊ䞛⫼ ⱘ䎼㝰㶎ᮟ⭣∈ऎⱘ᳔ᇣ䭓ᑺ੠᳔໻䭓ᑺDŽ䕧ߎ㒧ᵰࣙ৿ಯϾ䚼ߚৃ˖㛑ⱘ䎼㝰㶎ᮟऎǃⳌ ݇ᗻ߫㸼ǃᓎ䆂ⱘ䎼㝰ᢧᠥ῵ൟҹঞҷ㸼Ⳍৠ㒧ᵰⱘ೒DŽབᵰ⫼*㲟ⱑ㗺㘨ফԧ˄P51684˅԰ ᶹ䆶ᑣ߫ˈᇚӮᕫࠄϟ䴶ⱘ῵ൟ˖ 2 possible models considered, only significant TM segments used -----> STRONGLY prefered model: N-terminus outside 7 strong transmembrane helices, total score : 14196 # from to length score orientation ㄀कϔゴ߽⫼㲟ⱑ䋼ᑣ߫ⱘ乘⌟ᮍ⊩ 义ⷕˈ10/20 file://E:\wcb\⫳⠽ֵᙃᄺ˄Ё䆥ᴀ˅?㄀कϔゴ߽⫼㲟ⱑ䋼ᑣ߫ⱘ乘⌟ᮍ... 2005-1-18 Click to buy NOW! PDF-XCHANGE www.docu-track.com Click to buy NOW! PDF-XCHANGE www.docu-track.com