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Cómo encontrar la identificación de PDB de una secuencia de aminoácidos


Supongamos que tengo una secuencia de aminoácidos cuya identificación de PDB se desconoce. ¿Hay un servidor en línea que pueda encontrar la identificación de PDB de la secuencia de aminoácidos correspondiente? ¿Existe algún sitio que encuentre el pdb de una proteína más cercana a la proteína de consulta?


Una forma de hacerlo es ejecutar una búsqueda BLAST de proteínas en NCBI en la que especifique el Protein Data Bank como su base de datos, como en el ejemplo que se muestra a continuación:

Los resultados serán todos para proteínas en el AP.


También puede buscar secuencias de aminoácidos directamente en el repositorio de PDB.


Cómo encontrar la identificación de PDB de una secuencia de aminoácidos - Biología

Instantánea de datos experimentales

  • Método: & nbspDIFRACCIÓN DE RAYOS X
  • Resolución: & nbsp1,87 Å
  • Sin valor R: & nbsp0.230 & nbsp
  • Trabajo con valor R: & nbsp0.185 & nbsp
  • Valor R observado: & nbsp0.187 & nbsp

Validación de wwPDB& nbsp & nbspInforme 3D & nbspInforme completo

Una aminocaprolactama racemasa de Ochrobactrum anthropi con actividad promiscua de éster de aminoácido racemasa.

  • PubMed: & nbsp29897155 & nbsp Buscar en PubMed
  • DOI: & nbsp10.1002 / cbic.201800265
  • Cita principal de estructuras relacionadas: & nbsp
    6GIO
  • Resumen de PubMed: & nbsp

La resolución cinética de los ésteres de aminoácidos (AAE) es una estrategia sintética útil para la preparación de aminoácidos de un solo enantiómero. El desarrollo de un proceso de resolución cinética dinámica enzimática (DKR) para AAE, que daría un rendimiento teórico del 100% del producto enantiopuro, requeriría una racemasa de éster de aminoácido (AAER); sin embargo, no se ha descrito tal enzima.

La resolución cinética de los ésteres de aminoácidos (AAE) es una estrategia sintética útil para la preparación de aminoácidos de un solo enantiómero. El desarrollo de un proceso de resolución cinética dinámica enzimática (DKR) para AAE, que daría un rendimiento teórico del 100% del producto enantiopuro, requeriría una racemasa de éster de aminoácido (AAER); sin embargo, no se ha descrito tal enzima. Hemos identificado una baja actividad de AAER de 15 U mg -1 en un homólogo de una α-amino ϵ-caprolactama racemasa (ACLR) dependiente de PLP de Ochrobactrum anthropi. Hemos determinado la estructura de esta enzima, OaACLR, a una resolución de 1,87 Å y, mediante el uso de mutagénesis de saturación guiada por la estructura, en combinación con una pantalla colorimétrica para la actividad de AAER, hemos identificado un mutante, L293C, en el que el promiscuo AAER la actividad de esta enzima hacia el éster metílico de l-fenilalanina se mejora 3,7 veces.

Afiliación organizacional: & nbsp

Laboratorio de Biología Estructural de York, Departamento de Química, Universidad de York, Heslington, York, YO10 5DD, Reino Unido.


Comparaciones de secuencias de aminoácidos

Jeffrey Griffith, Clare Sansom, en The Transporter FactsBook, 1998

Las comparaciones de secuencias de aminoácidos también revelan relaciones inesperadas entre aparentemente diferentes familias de proteínas. Por ejemplo, los elementos de la secuencia de aminoácidos que están altamente conservados en la familia que contiene proteínas de transporte de azúcar facilitadoras de mamíferos también se encuentran en la familia que contiene antiportadores de bacterias de tetraciclina dependientes de protones 8, 9. Aunque no existe una similitud significativa entre todos los miembros de todas estas familias, existe una similitud significativa (& gt3 SD) entre muchos miembros de diferentes familias. Cuando las secuencias de aminoácidos de múltiples familias son significativamente similares, se presume que las familias derivan de un ancestro común y se consideran subgrupos de una superfamilia de transportadores relacionados 8, 9, 11.


Resultados y discusión

Nuestra estrategia se basa en el análisis de la conmutación de pares de aminoácidos para identificar grupos de residuos que supuestamente han evolucionado de manera concertada. Revelar estos grupos coevolutivos es importante porque, como era de esperar, reflejarían la acción de las restricciones estructurales y funcionales que operan a una escala mayor que la de pares, que pueden ser probadas de manera elegante y efectiva mediante métodos de análisis de acoplamiento directo (39, 42, 60). Teniendo en cuenta esta organización esperada extendida de tales grupos de aminoácidos coevolutivos, nos referiremos a ellos como DE. Una presentación detallada del método de búsqueda de ED se presenta en Materiales y métodos. Para completar, y para hacer que esta sección sea autocontenida, proporcionamos un breve resumen del método antes de discutir sus aplicaciones.

Búsqueda de DE: descripción general metodológica.

Como se resume en la figura 1A, la entrada de la estrategia de búsqueda de ED para una proteína dada es la matriz de los acoplamientos estadísticos entre dos pares cualesquiera de posiciones de aminoácidos dentro del MSA relativo que codifica su familia de proteínas. Nuestro método de elección para el análisis de acoplamiento es el enfoque plmDCA descrito en la ref. 60, pero se pueden obtener resultados similares con otros enfoques, como gplmDCA y plmDCA20 (42) (Materiales y métodos y Apéndice SI).

(A) Ilustración esquemática de los pasos realizados para identificar los grupos de residuos coevolutivos (ED) de una proteína MSA. (B) Aplicación a la adenilato quinasa. La partición evolutiva se compara con las subdivisiones en DD cuasi rígidas obtenidas del análisis de una simulación MD con el servidor web SPECTRUS (61). Los máximos locales de la puntuación de calidad orientan la elección de las subdivisiones basadas en la secuencia principal y la dinámica, que se muestran en dos representaciones codificadas por colores, tanto en la estructura de la proteína como en su secuencia.

La relación evolutiva codificada por el acoplamiento estadístico se utiliza para asignar una puntuación de similitud (o proximidad evolutiva) entre pares de aminoácidos. La subdivisión de toda la secuencia en múltiples ED es el resultado de un procedimiento de agrupamiento, el agrupamiento espectral (62), que devuelve un conjunto óptimo de grupos densamente conectados. Para garantizar una subdivisión de dominio robusta, la matriz de similitud se regulariza en un gráfico de k vecinos más cercanos al retener los k = 7 acoplamientos evolutivos más fuertes de cada aminoácido, que se ha descubierto que maximizan las propiedades de agrupamiento de la red de acoplamiento (como lo hará ser discutido en Encuesta de todo el conjunto de datos). La estrategia de los k vecinos más cercanos ha sido elegida por su simplicidad, pero observamos que los resultados finales no se ven afectados significativamente por la estrategia de dispersión particular utilizada para regularizar la matriz de similitud (Materiales y métodos y Apéndice SI).

El número de subdivisiones basadas en la evolución no se especifica a priori, sino que se establece mediante el análisis del perfil de una puntuación de calidad que indica la mejor descomposición de proteínas en función del número de dominios, proporcionando así una descripción coherente de la proteína tanto en grande como en pequeña. escalas, respectivamente, para números bajos y altos de conglomerados. La estrategia de agrupamiento es similar a la utilizada por el algoritmo SPECTRUS (subdivisión de unidades rígidas basadas en espectros) (61) para determinar dominios dinámicos, cuasi-rígidos en proteínas o complejos de proteínas.

Un caso de prueba: adenilato quinasa.

Para ilustrar y validar la descomposición de ED basada en secuencia, primero la aplicamos a Escherichia coli adenilato quinasa [Protein Data Bank (PDB) ID 4AKE], un punto de referencia estándar para los métodos de partición de dominios. Los resultados se dan en la Fig.1.B. La curva roja en el gráfico superior izquierdo muestra la puntuación de calidad, Q, para las subdivisiones de la enzima en un número creciente de DE. El puntaje de calidad refleja cuán claramente definida, de acuerdo con las métricas de agrupamiento, es la subdivisión óptima devuelta en comparación con las particiones aleatorias. Las puntuaciones más altas para la partición basada en secuencias se encuentran para Q = 3, 6 y 9 ED. Las representaciones estructurales y secuenciales de las particiones en Q = 3 y 6 dominios se dan en la Fig.1B. Tenga en cuenta que los ED, que pueden abarcar varios tramos intercalados de la secuencia primaria, son, sin embargo, estructuralmente compactos. Este es un resultado notable e intrigante, ya que las subdivisiones evolutivas se basan exclusivamente en secuencias, sin información sobre la estructura real de la proteína.

De hecho, las subdivisiones devueltas son viables desde el punto de vista estructural y funcional. Esto surge de su comparación con dominios dinámicos (DD) cuasi-rígidos. Estos se identificaron con el servidor web SPECTRUS (61) utilizando como entrada las fluctuaciones estructurales observadas en extensas simulaciones MD de adenilato quinasa. Como se muestra en la Fig.1B, las subdivisiones evolutivas Q = 3 y Q = 6 son bien consistentes, tanto estructural como secuencialmente, con las particiones cuasi rígidas de alta puntuación en un número similar de dominios. En particular, para ambos casos, la subdivisión Q = 3 corresponde a la división conocida en tres dominios funcionales principales, a saber, el sitio de unión de ATP, el sitio de unión de AMP y el núcleo, que se muestran respectivamente en rojo, gris y azul. Además, incluso las particiones más finas (Q = 9 y Q = 10 ver Apéndice SI, Fig. S1) proporcionan descomposiciones consistentes en los dos casos y resaltan los elementos estructurales que son posiblemente cruciales para la dinámica funcional de las proteínas.

El resultado es digno de mención porque, aunque las secuencias codifican propiedades estructurales y funcionales, habría sido difícil anticipar que estas últimas podrían obtenerse directamente de la secuencia primaria sin utilizar adicionalmente una conformación 3D. Además, aunque el DCA es un medio muy poderoso para extraer indicaciones fiables de los pliegues de las proteínas, no conocemos casos documentados en los que se haya utilizado información estructural derivada del DCA para inferir movimientos funcionales. Estas consideraciones refuerzan la importancia de mostrar que los dominios funcionales y estructurales se pueden extraer directa y confiadamente del análisis de acoplamiento de MSA (ver Apéndice SI, Fig. S2).

Encuesta de todo el conjunto de datos.

Para una caracterización sistemática de los DE, ampliamos el análisis a un conjunto de datos de 813 MSA compilados por Feinauer et al. (42). Esto fue elegido por dos razones principales. Primero, brinda una cobertura completa de varias familias de proteínas, con varios tamaños de MSA (de 16 a 65,000 entradas) y longitudes de proteína (de 30 a 500 aminoácidos). En segundo lugar, está disponible una entrada PDB para una proteína representativa de cada familia / MSA. Este es un elemento clave en este estudio porque nos permite evaluar la compacidad espacial de las descomposiciones de ED, que se basan exclusivamente en las secuencias que definen cada MSA, y compararlas con las subdivisiones de DD.

Acoplamientos evolutivos: propensión a agruparse y estructura comunitaria.

Como paso preliminar hacia la identificación de los ED, primero investigamos si las redes de entrada de los acoplamientos estadísticos J ​​i j, obtenidas del análisis coevolutivo, exhiben una propensión intrínseca a estar densamente organizadas y, por lo tanto, a agruparse. Como se detalla en Materiales y métodos, dicha propensión se captura convenientemente mediante Δ C = C - C rand, es decir, la diferencia de los coeficientes de agrupamiento del gráfico de k vecinos más cercanos, C, y de una versión aleatoria y reorganizada, C rand (63), que mide el probabilidad de que dos vecinos de un vértice también estén conectados entre sí. Como se muestra en la Fig.2A, esta cantidad también resulta útil para elegir el k óptimo, ya que los diferentes gráficos muestran generalmente un máximo para el coeficiente de agrupamiento Δ C en k = 7, especialmente para MSA que contiene un gran número de secuencias (ver también Apéndice SI, Fig. S3 para los otros métodos de inferencia). Es importante destacar que el tamaño de MSA (calculado como número efectivo de secuencias, N seqeff, es decir, el número de secuencias en el conjunto cuya identidad mutua es menor al 90%) afecta de manera crucial la propensión a agrupamiento del gráfico de similitud, como lo aclara la fuerte correlación entre estas dos cantidades mostradas en la Fig.2B (y Apéndice SI, Fig. S4). Por lo tanto, cuando se dispone de un gran conjunto de datos y la reconstrucción de la red de acoplamientos es más confiable, este último muestra una alta tendencia a agruparse y un número inequívoco de vecinos "relevantes" (k = 7), lo que es indicativo de un colectivo inherente. organización de los patrones de coevolución. Sorprendentemente, este número coincide con los vecinos estructurales promedio que rodean cada residuo en las estructuras de proteínas (6,75 ± 0,04, calculado en las estructuras PDB de este conjunto de datos utilizando un umbral de distancia Cβ-Cβ de 8,5 Å como en la ref. 42). También notamos que, para k = 7, el porcentaje de contactos verdaderos (incluso a lo largo de la secuencia) es sistemáticamente mayor al 50%, especialmente para tamaños de MSA más grandes (Apéndice SI, Fig. S5 y Materiales y métodos).

(A) Histogramas del coeficiente de agrupamiento máximo ajustado Δ C para el método plmDCA, obtenido al excluir progresivamente del conjunto de datos los MSA que contienen un número bajo de secuencias. (B) Gráficos de dispersión de Δ C en función del tamaño de MSA correspondiente (N s e q e f f, número efectivo de secuencias con una identidad de secuencia inferior al 90%).

Compacidad de los dominios evolutivos.

Usamos las redes de acoplamientos evolutivos, derivadas de cada uno de los 813 MSA, como entrada para el algoritmo de agrupamiento. Para una descripción general no supervisada inicial de la organización de los DE, identificamos las subdivisiones de Q = 2 a Q = 10 dominios para cada familia de proteínas. A continuación, estudiamos si las subdivisiones basadas en secuencias correspondían a dominios espacialmente compactos una vez mapeados en las estructuras PDB disponibles de los representantes de las MSA. Los resultados se dan en la Fig.3.

(A) Distribución de la compacidad estructural promedio ⟨Ω⟩ Q sobre el conjunto de datos de MSA (en rojo), en comparación con el calculado para particiones aleatorias de las mismas secuencias de proteínas (en cian). (B) Gráfico de dispersión de la compacidad estructural de los ED Ω, calculado para cada MSA individual y promediado sobre las subdivisiones en Q = 2,…, 10 dominios, frente al tamaño relativo de MSA. La línea discontinua representa la compacidad promedio para el conjunto de particiones aleatorias. (Cmi) Representaciones estructurales de tres ejemplos notables de descomposiciones de ED, marcados por cuadrados azules en B. (mi) Vistas del factor de transcripción IIIA, en forma de apo y en complejo con un 55mer de ARNr 5S.

Fig. 3A presenta la distribución de probabilidad del parámetro de compacidad, Ω, que mide la fracción de aminoácidos que no están más allá de 10 Å de la mayoría de los residuos en su mismo dominio (Materiales y métodos). Para mayor claridad, los resultados se presentan como agregados sobre los valores considerados de Q, las representaciones no agregadas más detalladas, incluidas las de los otros métodos de inferencia, se dan en Apéndice SI, Figs. S7 – S9. La distribución Ω de particiones ED genuinas en la Fig.3A está fuertemente sesgado hacia el límite Ω = 1. De hecho, el valor de la mediana es 0,98, lo que indica que, sobre todos los MSA considerados y los niveles de partición Q, se aíslan muy pocos aminoácidos, oa una distancia mayor de 10 Å de los otros miembros de sus dominios. Por el contrario, la compacidad Ω calculada para la partición aleatoria de las mismas entradas, y en el mismo rango de Q, sigue una distribución muy diferente que está tan desplazada hacia valores de Ω más bajos (la media es aproximadamente 0,57) que tiene una superposición insignificante con la ED uno. El diagrama de dispersión en la Fig.3B Además, revela una fuerte correlación entre el número de secuencias en los MSA y la compacidad observada de los ED inferidos, de manera similar a lo que se observa para el coeficiente de agrupamiento. De hecho, se observa que los valores en la cola izquierda de la distribución Ω se encuentran típicamente para los MSA que presentan el menor número de entradas, 300 secuencias o menos. Interpretamos este resultado como una indicación indirecta de que, cuando se utilizan menos de ∼300 secuencias para inferir los acoplamientos, la red se reconstruye de forma menos fiable y, en consecuencia, las subdivisiones ED son menos compactas, aunque su compacidad puede ser todavía significativamente alta en comparación con las aleatorias. caso. Se pueden sacar conclusiones análogas, pero con valores aún más altos de compacidad Ω, al repetir los análisis en la Fig.3 A y B para las descomposiciones óptimas en los dominios de Q opt, seleccionados de acuerdo con el puntaje de calidad de la descomposición de ED, lo que demuestra su relevancia en el método (ver Apéndice SI, Figura S10).

Para ilustrar los conceptos discutidos anteriormente dentro del contexto de estructuras de proteínas seleccionadas, mostramos algunos ejemplos notables de subdivisiones de ED en la Fig.3. C y mi. La entrada en la Fig.3C corresponde a un MSA con un gran conjunto de secuencias (14.080) y una compacidad promedio ⟨Ω⟩ Q = 0,96. La estructura que se muestra en la figura es la entrada representativa del AP 1NE2, y la subdivisión corresponde a la partición óptima (Q = 7). Su alto grado de compacidad, Ω = 0,99, se percibe fácilmente al inspeccionar las subdivisiones que, con la única excepción de un residuo terminal, son visiblemente compactas en el espacio. Los otros dos ejemplos en la Fig.3 D y mi, por el contrario, pertenecen a proteínas cuya compacidad ED promedio es de aproximadamente 0,62 ± 0,02, es decir, en el lado bajo de la distribución. La primera instancia es la proteína 35 viral del Ébola, representada por la entrada de PDB 3L28, que tiene el MSA menos numeroso en el conjunto de datos (nueve secuencias solamente). Esta entrada presenta una fragmentación notable de cada uno de los dominios Q = 6 y, de hecho, su valor de compacidad no es muy diferente del caso de las particiones aleatorias.

El segundo caso es un valor atípico más interesante, porque corresponde a uno de los MSA más numerosos, que codifica específicamente el factor de transcripción IIIA (TFIIIA), una proteína de dedo de zinc Cys2His2 (C2H2) involucrada en el reconocimiento y la regulación del ácido nucleico (64). Las dos estructuras de la Fig.3mi representan los dedos 4 a 6, ambos en estado libre (65) (PDB ID 2J7J), ​​y unidos a 5S rRNA 55mer (66) (PDB ID 2HGH). TFIIIA es particularmente digno de mención porque contiene nueve dominios C2H2. Como discutieron Espada et al. (67), en tales casos, las señales DCA pueden reflejar correlaciones debidas al origen común de los dominios, así como correlaciones debidas a acoplamientos estructurales y funcionales genuinos.

La partición óptima de TFIIIA, es decir, la que tiene la puntuación de calidad más alta, consiste en Q = 3 ED. Cuando la subdivisión tripartita correspondiente se superpone a la estructura apo del dedo de zinc, produce dominios fragmentados espacialmente. Sin embargo, a diferencia de la instancia anterior en la Fig.3D, los residuos de cada dominio no están dispersos, sino que están dispuestos en patrones estructurales coherentes. En particular, la división de un solo dedo de zinc se repite consistentemente en los tres motivos. De hecho, cuando la misma subdivisión se superpone a la forma holo (ligada al ARN), los dominios adquieren una organización espacial que es funcionalmente significativa. Específicamente, (I) el dominio rojo describe el sitio de unión formado por dos cisteínas en la horquilla β y dos histidinas en la hélice (resaltadas en la forma apo en amarillo y cian, respectivamente) que coordinan los iones de zinc cruciales para estabilizar el pliegue (66) (ii) el dominio blanco sostiene y bloquea la horquilla en la hélice (observe los residuos blancos enfrentados, constantemente presentes en las tres hélices) y, finalmente, (iii) la parte azul restante de la hélice (denominada "hélice de reconocimiento") contiene residuos que forman contactos específicos de secuencia con el surco del ácido nucleico. Por lo tanto, la naturaleza aparentemente fragmentada de este valor atípico puede recapitularse de formas funcionales más coherentes en el contexto holográfico. Esto sugiere que, incluso en casos desafiantes en los que DCA refleja la presencia de dominios repetidos, el análisis de ED aún puede extraer relaciones funcionales significativas a gran escala.

Comparación con dominios dinámicos.

Motivados por estas observaciones, realizamos una comparación sistemática de los DE y los dominios cuasi-rígidos (o dinámicos) (DD) para cada uno de los 813 MSA. Los DD se obtuvieron de la herramienta de descomposición SPECTRUS (61), con base en un análisis de modelo de red elástica (ENM) (68, 69) de las estructuras PDB de las entradas de referencia de la MSA, como se detalla en Materiales y métodos. El carácter basado en la estructura y la dinámica del análisis DD es un complemento adecuado del basado en secuencia de los ED. Esta dualidad hace que la comparación sea particularmente interesante y relevante para enmarcar la relación secuencia → estructura → función. La superposición de los dos tipos de subdivisiones de dominio se midió en términos de la información mutua ajustada (AMI), lo que permite una evaluación sencilla de la significación estadística de la superposición de subdivisiones, como se describe en Apéndice SI, métodos complementarios.

Para ilustrar mejor la correspondencia de los ED y DD y para dar un significado inmediato al valor de AMI, analizamos aquí dos ejemplos. Figura 4A muestra los resultados para la proteína SbmC (PDB ID 1JYH, N s e q e f f = 3, 707) subdividida en Q = 4 dominios. Se consideró este nivel de subdivisión porque proporciona la mejor puntuación de calidad para dominios dinámicos. La consistencia de las subdivisiones ED y DD se transmite muy claramente por las representaciones estructurales y secuenciales, que se superponen casi a la perfección. Esta consistencia se extiende tanto a las subdivisiones burdas como a las más finas, como lo destaca el perfil de AMI, que es particularmente alto (& gt 0.8) para Q = 2 y Q = 4, y permanece mayor que 0.5 en todos los demás casos también. Asimismo, para el ejemplo de la Fig.4B [Transportador de casete de unión a ATP (ABC), ID de PDB 2ONK, N s e q e f f = 17, 503], se observa una superposición constante entre los ED y los DD en varios niveles de subdivisión. En particular, observamos que incluso el valor más bajo del AMI de 0,5, obtenido para Q = 4, sigue correspondiendo a una coherencia clara y satisfactoria de los dos tipos de subdivisiones.

(A y B) Descomposiciones ED y DD de una proteína SbmC (PDB ID 1JYH: A) y una proteína de permeasa transportadora ABC (PDB ID 2ONK: C). (C) Gráficos de dispersión del máximo (Superior) y promedio (Más bajo) AMI, sobre el número de dominio Q, entre las descomposiciones ED y DD, en función del tamaño efectivo de MSA.

Para ampliar las consideraciones a todo el conjunto de datos, calculamos para cada MSA el promedio y el AMI más grande entre los ED y los DD, para Q en el rango [2,10]. Los resultados se presentan en función del número de secuencias de MSA en los gráficos de dispersión de la Fig.4C. Curiosamente, observamos nuevamente una fuerte dependencia de N seqeff: Para MSA con 500 secuencias o más, los valores promedio para AMI max y ⟨AMI⟩ Q son 0.62 y 0.47, en comparación con los valores correspondientes de 0.49 y 0.35, respectivamente, cuando N seqeff & lt 500. Claramente, cuando N s e q e f f tiende a 0, el AMI desaparece, de nuevo consistente con una partición aleatoria de una secuencia. Se observan valores ligeramente más altos de AMI, en promedio, cuando se comparan dominios en el número de DE óptimo Q opt, según lo determinado por las puntuaciones de calidad individuales. Sin embargo, dicha comparación es más delicada, debido a que las respectivas Q opt s para las descomposiciones ED y DD generalmente no coinciden, por lo que es recomendable considerar el promedio más estable ⟨AMI⟩ Q. Para obtener más detalles, consulte la discusión en Apéndice SI, Fig. S11.

La buena superposición entre ED y DD en todos los niveles de subdivisión sugiere que nuestro enfoque de agrupamiento captura todas las características topológicas relevantes de la red de acoplamientos estadísticos. Por lo tanto, constituye una herramienta poderosa para inferir relaciones estructurales y funcionales significativas, como se analiza en Estudio de caso: análisis comparativo de la familia de canales de iones 6TM.

Estudio de caso: análisis comparativo de la familia de canales de iones 6TM.

Para evaluar aún más la capacidad de las descomposiciones de DE para delinear propiedades funcionales importantes de una familia de proteínas, concluimos aplicando el análisis de DE en un escenario comparativo a una clase específica de canales iónicos, la superfamilia de seis hélices transmembrana (6TM), para la cual la relación secuencia-función se ha investigado activamente en varios estudios seminales (70). Esta superfamilia se caracteriza por una arquitectura tetramérica estrictamente conservada. Este último se muestra en la Fig.5A donde se utilizan diferentes colores para resaltar los principales dominios funcionales, incluido el dominio del sensor de voltaje de haz de cuatro hélices (VSD) y el poro de la vía de conducción de iones, que involucra dos hélices transmembrana y el poro reentrante de enlace, que contiene el filtro de selectividad. Esta única plantilla estructural heredada de un gen ancestro ha permitido, a través de la diferenciación, una explosión de variabilidad funcional. Los canales de la clase 6TM, de hecho, intervienen, por ejemplo, en la notificación de condiciones ambientales nocivas, en la configuración del potencial de acción neuronal y en la sincronización de los latidos del corazón (59). Dado que todos estos canales comparten la misma arquitectura, las diferentes descomposiciones en los DE en diferentes grupos filogenéticos probablemente reflejen distintos aspectos funcionales más que estructurales (51, 52).

ED para canales Kv. (A) Representación esquemática del ensamblaje biológico tetramérico de los canales 6TM, donde cada color representa una única subunidad monomérica (vista superior y lateral). Para la subunidad azul, el VSD está resaltado en cian. (B) Representación de la subdivisión monomérica más significativa, Q = 2, mostrada en el contexto del tetrámero completo ver Apéndice SI, Fig. S13 para el puntaje de calidad. Los residuos cargados positivamente responsables de la detección de voltaje se muestran como esferas amarillas. (Cmi) Subdivisiones más finas en cuatro y seis dominios monoméricos.

Para ser más precisos, nos centramos en tres familias 6TM diferentes: el canal selectivo de potasio dependiente de voltaje [Kv, PDB ID 2R9R (71)], el canal selectivo de sodio dependiente de voltaje bacteriano [BacNav, PDB ID 4EKW (72)], y canales de potencial receptor transitorio [TRP, PDB ID 3J5P (73)]. Analizamos los MSA para las tres familias sobre la base de un conjunto de ∼ 800 secuencias, cada una con 200 posiciones (74) de las que omitimos las regiones con grandes huecos de las alineaciones (que ocurren típicamente en bucles entre las seis hélices transmembrana). Aunque el conjunto de datos 6TM que usamos es el más completo disponible en este momento, su tamaño está claramente limitado en comparación con los casos mucho mejor poblados discutidos anteriormente, que muestran un Δ C bastante bajo (ver Apéndice SI, Figura S12). Para asegurar un análisis robusto, decidimos descomponer el gráfico correspondiente al Δ C máximo para cada MSA.

En la figura 5 B y mi, presentamos varias subdivisiones de la familia Kv para un número creciente de dominios (ver Apéndice SI, Fig. S13 para la puntuación de calidad). La subdivisión para Q = 2 ya es inesperadamente informativa, ya que la cuarta hélice del VSD (llamada S4) y sus residuos enfrentados están asociados con el dominio de los poros en lugar del resto del VSD. Este es un resultado intrigante porque la subdivisión clásica antes mencionada en dominios estructurales habría mantenido estos elementos separados. Sin embargo, desde un punto de vista funcional, la subdivisión basada en secuencia de los ED primarios (Q = 2) es significativa. De hecho, concuerda con el fuerte acoplamiento mecánico entre la región de los poros y S4 (75 ⇓ –77). Recordamos que este último contiene los residuos positivos (esferas amarillas en la Fig.5B) que detectan las variaciones de potencial transmembrana y determinan el movimiento de esta hélice a través de la membrana, este movimiento, a su vez, se transmite al dominio de los poros para su activación. La división en Q = 4 ED, en la Fig.5C, recoge más características funcionales. Un dominio corresponde en gran parte a la región de selectividad, formada por todos los residuos que recubren la vía iónica estrecha y altamente conductora (en amarillo), otro está asociado a la región de activación (rojo), y los otros dos comprenden, respectivamente, la vía interna y residuos externos del VSD. Es notable que se encuentre una asignación de dominio diferente para las dos caras de la hélice del poro, con la superior sosteniendo el filtro de selectividad y la inferior en contacto con el dominio de activación. Este ejemplo de Kv también es particularmente instructivo con respecto a la descripción multinivel que los DE pueden proporcionar sobre las diversas características de las proteínas. Las subdivisiones más finas (Q = 6) en su mayoría devuelven los elementos estructurales básicos del sistema. En esta subdivisión, las regiones del sensor de poro y voltaje se asignan principalmente a diferentes ED, con la excepción de la porción extracelular del canal (resaltada en azul en la Fig.5 D y mi), que todavía sirve de puente entre los dos. Cuando se ve en el contexto del tetrámero del canal, parece natural especular que esta región es fundamental para la propagación de la señal entre los bucles de los dominios de detección de voltaje y de poro, que de hecho pueden ser modulados por estímulos externos, como la unión de ligandos. En consecuencia, suponemos que los aminoácidos en esta región están genuinamente relacionados con la evolución por razones funcionales.

Otros elementos relacionados con el papel funcional de los DE surgen de las comparaciones de las subdivisiones de Kv, BacNav y TRP, que se dan en la Fig.6 y se detallan con más detalle en Apéndice SI, Fig. S13. La comparación entre Kv y BacNav (otra familia tetramérica dependiente de voltaje, selectiva para el sodio) refleja cómo las restricciones funcionales dieron forma a estas dos familias a lo largo de la evolución, de una manera casi superponible. De hecho, la hélice S4 se segrega con la parte inferior del poro y, juntas, forman el "dominio de puerta" (en rojo). De manera similar, la hélice de poro reentrante se divide en las caras superior e inferior, manteniendo el dominio de selectividad (en amarillo), y el resto de VSD se agrupa en residuos internos y externos. La organización de los ED para los canales TRP es, en cambio, totalmente diferente. De hecho, esta familia de canales, identificada solo en Eukaryota, tiene características distintas con respecto a las demás. Específicamente, es un canal catiónico no selectivo controlado por una variedad de estímulos, como la temperatura, el pH y la unión de ligandos (78 ⇓ ⇓ –81). En particular, se ha demostrado que estos canales poseen dos regiones de activación diferentes (73, 82), que, de hecho, están bien capturadas por la descomposición de ED. La división de S4 es convincente a este respecto, ya que es consistente con la falta del rol dinámico que, en cambio, lo caracteriza en los canales iónicos activados por voltaje: solo los residuos C-terminales están asociados con el dominio de activación (en rojo) . La parte superior de S4 está, en cambio, seccionada longitudinalmente, con los residuos internos todos agrupados con la parte superior del resto del VSD. La parte externa de S4 pertenece al dominio amarillo extendido: este último representa efectivamente un segundo dominio de activación superior, como se sugiere en las refs. 73 y 82. Sorprendentemente, la cavidad amarilla determinada por las dos hélices de los poros y la parte externa de S4 corresponde exactamente a la ubicación del bolsillo vannilloide (82 ⇓ ⇓ ⇓ -86), que representa el principal sitio de unión intracelular para los activadores de estos canales.

Análisis comparativo de los ED para canales Kv, BacNav y TRP, correspondientes a la subdivisión Q = 4 (ver puntuaciones de calidad en Apéndice SI, Figura S13). Mientras que Kv y BacNav muestran una organización similar, coherente con sus requisitos funcionales análogos, TRP se caracteriza por un patrón de dominio diferente, consistente con sus propiedades controladas por ligando y la pérdida de las controladas por voltaje, específicas de los otros dos canales.

La indicación de la familia 6TM es que los DE pueden distinguir dominios que, debido a su carácter funcional específico, son distintos de las subdivisiones realizadas con criterios estructurales estáticos.

Comparación con el análisis de sectores proteicos.

La identificación de grupos de residuos coevolutivos a partir de patrones de mutaciones correlacionadas es un tema de larga data (48) que se ha abordado desde varias perspectivas. Entre los enfoques más conocidos y elegantes se encuentran el análisis de sectores de proteínas (49) y CoeViz (87), que proporciona información sobre la naturaleza cooperativa de la coevolución de residuos. ED analysis is mostly complementary to these techniques, because of several methodological differences. For instance, protein sectors analysis returns a nonexhaustive coverage of the protein residues. In fact, it uses the top eigenvectors of a conservation-weighted covariance matrix built from an MSA, and typically only 20% of residues with the largest component on one eigenvector determines a sector, i.e., a group of residues evolving concertedly. By construction, the method prioritizes the most conserved residues (88). Importantly, this nonexhaustive assignment is nonexclusive too, meaning that one residue can be part of distinct sectors. By contrast, the ED decomposition uses the entire DCA-based similarity to ensure a residue assignment that is both exhaustive and exclusive. The latter feature, in particular, is instrumental to the specific goal pursued here of comparing EDs with DDs.

DCA and statistical coupling analysis share nevertheless important conceptual similarities (89, 90), and, therefore, similarities between EDs and sectors can be expected in specific contexts. We therefore compared the two types of subdivisions for several case studies. We first considered the two datasets of ref. 49, which consist of the PDZ domain and the S1A serine protease families. The former dataset has 240 sequences and features one sector. The quality score profile of the ED analysis in Fig. 7A has an overall decreasing trend, which is typical of datasets of this size, indicating meaningful division for Q = 2,3 . The first subdivision features a domain that totally includes the aforementioned sector (red spheres). In the finer ED subdivisions, the protein sector is resolved into smaller and spatially coherent EDs (red and gray domains in the sequence diagram), allowing a further comparison with DDs for Q = 3 : the highlighted residues (and corresponding EDs) overlap with two distinct dynamical partitions of the protein. The second dataset, with a larger number of sequences (1,388), yields three sectors. The EDs quality score profile in Fig. 7B indicates that significant subdivisions are found for Q = 2 , 3,8 domains. Two of the three sectors (red and orange in the diagram) have a good correspondence with the EDs. They are compact and both contained in the red domain for Q = 2 , 3 , and then perfectly separated for Q = 8 . The other sector (in gray in Fig. 7B) instead comprises scattered residues. This is consistent with previous studies that showed that this sector is more related to thermal stability than structural properties (49). Interestingly, when S1A sectors and EDs differ from DDs (again for Q = 3 ), they are still consistent with each other. In fact, one sees in Fig. 7 that the red ED includes the orange sector but both groups differ from the blue DD. Overall, the comparative analysis of these two families, whose MSAs contain homogeneous sets of sequences, shows that EDs and sectors have significant similarities.

Comparison of ED decomposition and protein sector analysis (49) for (A) the PDZ domain (PDB ID 1BE9) and (B) the S1A serine proteases family (PDB ID 3TGI), also with the corresponding division in DDs. The sectors are shown as spheres in the 3D representations, and EDs and DDs are shown as different colors also in the sequence diagram.

Remarkable differences, however, are observed in case of larger and more heterogeneous sets of sequences. En Apéndice SI, Figs. S14–S16, we illustrate three examples discussed previously, namely SbmC gyrase inhibitory protein, adenylate kinase, and ABC transporter, whose MSAs have been built by including the largest number of sequences (42). While, for SbmC ( N s e q e f f = 3,714), some similarity is still noticeable between two sectors (cyan and orange in Apéndice SI, Fig. S14) and the subdivisions in two DDs and EDs, for the other datasets (adenylate kinase and the ABC transporter), it is not possible to relate sectors to EDs or DDs: Protein sector analysis on these large datasets (more than 14,000 effective sequences) returns groups of residues distant in both primary and tertiary structure (see Apéndice SI, Figs. S15 and S16). The fact that the differences between EDs and protein sectors are more pronounced for large datasets suggests that, when presented with highly heterogeneous sequence sets, these two algorithms highlight different aspects of residue–residue correlations. For instance, protein sectors analysis has been shown to effectively identify the groups of amino acids that experience the largest variations on passing from one phylogenetic group to another (91). On the other hand, DCA is seemingly less sensitive to the phylogenetic structure of the MSA analyzed (42). For this reason, we believe that the interpretation of EDs in terms of structural domains and DDs ought to be applicable in more general contexts, and particularly to large datasets.


How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

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How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

Protein-RNA interactions play essential roles in a number of regulatory mechanisms of gene expression such as RNA splicing, transport, translation and post transcriptional control. As the number of available protein-RNA complex three-dimensional (3D) structures has increased, it is now possible to statistically examine protein-RNA interactions based on 3D structures.

We carry out computational analyses of 86 representative protein-RNA complexes retrieved from Protein Data Bank. Interface residue propensity, which gives a measure for the relative importance of different amino acid residues in the RNA interface, is calculated for each amino acid residue type (residue singlet interface propensity).

In addition to the residue singlet propensity, we introduce a new residue-based propensity, which gives a measure of residue pairing preferences in RNA interface of a protein (residue doublet interface propensity). The residue doublet interface propensity is found to have a significant amount of information as compared to the sum of singlet propensity alone of the residues in RNA interface.

Prediction of RNA interface with two types of propensities plus a position-specific multiple sequence profile reaches specificity of about 80%.


How to find PDB id of an amino acid sequence - Biology

This tutorial includes running Blast sequence search and Modeller comparative modeling calculations from Chimera. Internet connectivity is required to fetch data and to access Blast, Modeller, and other web services. Although no software installation (other than Chimera itself) is needed to follow the tutorial, Modeller use requires a license key. Academic users can obtain a license key free of charge by registering at the Modeller website. See also: ways to generate comparative modeling inputs, mda

&larr Background and Caveats

In comparative (homology) modeling, theoretical models of a protein are built using at least one known related structure and a sequence alignment of the known and unknown structures. The protein to be modeled is the objetivo, and a related known structure used for modeling is a plantilla.

The target in this tutorial is the human &delta-opioid receptor, a G-protein-coupled receptor (GPCR). GPCRs are transmembrane proteins and have been relatively resistant to structure determination. Although recent advances have allowed solving the structures of several members of this large and biomedically important class of proteins, at the time of creating this tutorial (May 2012), no structure was available for the &delta-opioid receptor.

  • As database contents and web services are updated, the results of calculations are likely to differ from what is described here. However, this tutorial is meant to illustrate the general process rather than any specific result.
  • This tutorial is not meant to indicate the optimal parameter settings for comparative modeling, as these will vary depending on the system of interest and the information available at the time.
  • This tutorial describes only one of several equally valid approaches. For example, the sequence of the target could be read from a FASTA file instead of fetched from the UniProt database.
  • Modeller quality scores were developed for globular (soluble) proteins and may be less effective indicators of model quality for transmembrane proteins such as GPCRs.

&larr Blast Search for Templates

Start Chimera. A splash screen will appear, to be replaced in a few seconds by the main Chimera graphics window or Rapid Access interface (it does not matter which, the following instructions will work with either).

Escoger File. Fetch by ID from the menu and use the resulting dialog to fetch the sequence of the target, the human &delta-opioid receptor: UniProt IDENTIFICACIÓN oprd_human. If you want to verify the ID before fetching, click the Web Page button on the fetch dialog to see the corresponding page at UniProt. (One way to determine the ID in the first place is by searching at the UniProt site.)

The sequence is displayed in Multalign Viewer, and its UniProt feature annotations listed in the Region Browser. los S column checkboxes in the Region Browser can be used to show feature annotations as colored boxes in the sequence window. Close the Region Browser it can be accessed any time from the sequence window Info menú.

The next step is to find a known protein structure suitable for use as a modeling template. We will use Chimera's Blast Protein tool to search the Protein Data Bank (PDB a database of known structures) for sequences similar to the target. From the sequence window menu, choose Info. Blast Protein, haga clic en OK usar oprd_human as the query, and OK again to perform the search using default settings, including pdb as the database to search. Searching the pdb sequences should take only a few seconds. Searching the nr database, which also contains a huge number of sequences without known structures, would take much longer.

In the Blast results dialog, the hits are listed from best to worst. Click the Columns button to reveal several checkboxes for controlling which columns of information are shown. Hide (uncheck) Descripción, then show Resolution y Chain names. As shown in the figure, the two best hits are opioid receptors, followed by several other types of GPCRs. One technique for GPCR structure determination is to express the receptor as a fusion with some other protein that favors crystallization. The two best hits, PDB entries 4DKL and 4DJH, contain structures of opioid receptors fused with lysozyme.

It is possible to use multiple templates, but we will use just 4DKL_A (PDB entry 4DKL, chain A). los Chain names information says to &ldquoSEE REMARK 999,&rdquo which we will do after opening the structure. In the Blast results dialog, click to highlight the corresponding row, then at the bottom of the dialog:

  1. hacer clic Show in MAV to display the query-hit sequence alignment from Blast in another Multalign Viewer (MAV) window
  2. hacer clic Load Structure to fetch 4DKL from the PDB and open it in Chimera
  3. hacer clic Quit to dismiss the Blast results dialog
  • escoger Favorites. Model Panel from the Chimera menu
  • en el Model Panel, haga clic en attributes. to show the attributes of model 4DKL
  • at the bottom of the attributes dialog, click PDB Headers.
  • in the resulting dialog, scroll down to see the REMARK 999 lines: From this, we note:
    • the &mu-opioid receptor portion has UniProt ID p42866 (equivalent to oprm_mouse)
    • the lysozyme residues are numbered 1002-1161

    Show the Chimera Command Line (for example, with Favorites. Command Line), hide atoms, rainbow-color the ribbon, and make the lysozyme portion dark:

    monitor
    Command: rainbow
    Command: alias lyso :1002-1161
    Command: color dim gray lyso

    GPCRs have an extracellular N-terminus, seven transmembrane helices, and an intracellular C-terminus. Visually tracing the structure from N-terminus (blue) to C-terminus (red) reveals that lysozyme is inserted between the fifth and sixth transmembrane helices, in the third intracellular loop.

    &larr Verifying the Alignment

    Comparative modeling requires a template structure and a target-template sequence alignment. The sequence alignment is important it controls which residues in the template are used to model which residues in the target, and any inaccuracies in the alignment will result in the application of incorrect constraints during 3D modeling. Regardless of how the sequence alignment was obtained, it should be examined and adjusted as needed before initiating the more computationally intensive 3D modeling calculations.

    An alignment was generated above as a by-product of the Blast similarity search. However, Blast is meant to identify local similarities quickly rather than to give accurate full-length alignments. View the Blast alignment to see if it looks reasonable.

    In general, if a Chimera window or dialog is obscured by other windows, it can be accessed using its instance near the bottom of the Tools menu, or from the Active Dialogs section of the Rapid Access interface (itself shown by clicking the lightning bolt icon near the bottom of the main Chimera window).

    Use the sequence window Encabezados menu to hide the Consensus y Conservación lines, then scroll or resize the window to show the whole alignment. A large part of the query (target) sequence is not aligned. To understand what happened, try coloring the structure sequence to match the ribbon display: from the sequence window menu, choose Preferences. Appearance and in the resulting dialog, change the multiple alignments Color scheme para cinta. As shown in the figure, the coloring reveals that the alignment includes the first five transmembrane helices but cuts off in the lysozyme insertion. The rest of the structure sequence is omitted, leaving the rest of the query unaligned.

    Thus the alignment from Blast is not adequate for modeling purposes, and the target-template sequence alignment must be generated in some other way. Hacer clic Quit to close the sequence alignment from Blast.

    To generate the target-template sequence alignment, we will return to the original oprd_human (target) sequence and use the Needleman-Wunsch global alignment algorithm to add the sequence of the &mu-opioid receptor (template). If the sequence window was closed, not to worry, the target sequence can be fetched again as described above or using a command:

    In similar situations, it would usually be fine to add the template sequence From Structure. However, in this special case of a chimeric template protein, the structure sequence includes residues from another protein (lysozyme) that should not be in the alignment. Even deleting the residues from the structure, as will be done below, does not remove them from the structure sequence.

    Instead, use the From UniProt tab and add ID p42866 (noted above for the &mu-opioid receptor part of the structure) using default alignment parameters. los Region Browser will appear and can be closed.

    Delete the lysozyme part of the template structure since only the &mu-opioid receptor part is useful for modeling the &delta-opioid receptor:

    In the sequence window, the association is indicated with a tan box around the sequence name (tan is the default color of the structure). Red outline boxes enclose residues that are in the sequence but not in the associated structure. There are quite a few missing residues: stretches at both ends and a few in the third intracellular loop, which had been partly replaced by lysozyme. However, the residues that are present in the template structure, including all seven transmembrane helices, are well-aligned with the target.

    • highlighting residues in the sequence with the mouse selects them in the structure residues in the structure highlights them in the sequence (green boxes)
    • structure helix and strand assignments can be shown on the sequence with Estructura. Secondary Structure. show actual

    &larr Running Modeller

    From the sequence window menu, choose Estructura. Modeller (homology) to open the Chimera interface to comparative modeling with Modeller. The target should be set to oprd_human. Hacer clic p42866 in the dialog to choose it as the template.

    Click the Advanced Options button to reveal additional settings. Run Modeller via web service indicates using a web service hosted by the UCSF RBVI. No local installation is required to run the web service, but it is necessary to enter a Modeller license key, available free of charge to academic users upon registration at the Modeller website. After entering the license key, click OK to launch the calculation with default settings. Five comparative models will be generated.

    The Modeller run may take several minutes and is handled as a background task. Clicking the information icon near the bottom of the Chimera window will bring up the Task Panel, in which the job can be canceled if desired.

    • GA341 - model score derived from statistical potentials a value > 0.7 generally indicates a reliable model, >95% probability of having the correct fold
    • zDOPE - normalized Discrete Optimized Protein Energy (DOPE), an atomic distance-dependent statistical score negative values indicate better models

    Although there is also a Chimera interface to Modeller for untemplated building and refinement, in this tutorial we will simply remove the termini and rescore the models.

    Click into the sequence window, then move the cursor over the residues to see the corresponding structure residue numbers near the bottom of the window. In the comparative models (#1.1-5), Leu-46 is aligned with the first residue in the template structure and Arg-334 is aligned with the last residue in the template structure. Delete the termini in the comparative models that extend beyond the template:

    To rescore the models, choose Fetch Scores. zDOPE and Estimated RMSD/Overlap desde el Model List menú. Rescoring uses a web service provided by the Sali lab at UCSF. After a minute or few, more favorable zDOPE values are obtained, along with the additional scores:

      - TSVMod-predicted C&alpha root-mean-square deviation (RMSD) of the model from the native structure - TSVMod-predicted native overlap (3.5 Å), fraction of C&alpha atoms in the model within 3.5 Å of the corresponding atoms in the native structure after rigid-body superposition

    modeldisp #0
    Command: disp
    Command:

    cinta
    Command: rangecol kdHydrophobicity min dodger blue mid white max orange red
    Command: preset apply pub 1
    Command: repr sphere


    Protein synthesis - biology

    Use your codon chart to determine the amino acid sequence. Remember to read through the strand and ONLY start on AUG and STOP when it tells you to stop. Follow example below:

    1. DNA  CCT CTT TAC ACA CGG AGG GTA CGC TAT TCT ATG ATT ACA CGG TTG CGA TCC ATA ATC

    mRNA  GCA, GAA, AUG ,UGU, GCC, UCC, CAU, GCG, AUA, AGA, UAC, UAA,UGU, BCC AAC GCU AGG UAU UAG protein  start - sys - ala - seri - hist - ala - il - arg - tyro - stop 2. DNA  AGA ACA TAA TAC CTC TTA ACA CTC TAA AGA CCA GCA CTC CGA TGA ACT GGA GCA mRNA  UCU, UGU, AUU, AUC, GAG, AAU, UGU, GAG, AUU, UCU, GGU, CGU, GAG, GCU, ACU, UGA, CCU, CGU protein  start - glu acid - spa - cos - glu acid - iso - seri - glyc - arg - glu acid - alan - thre - stop 3. DNA  TAC CTT GGG GAA TAT ACA CGC TGG CTT CGA TGA ATC CGT ACG GTA CTC GCC ATC mRNA  AUG, GAA, CCC, CUU, AUA, UGU, GCG, ACC, GAA, GCU, ACU, UAG, GCA, UGC, CAU, GAG, CGG, UAG protein  start - glu acid - pro - levc - iso - cys - alan - threa - glu acid - alan - threo - stop 4. DNA  TAA ACT CGG TAC CTA GCT TAG ATC TAA TTA CCC ATC mRNA  AUU, UGA, GCC, AUG, GAU, CGA, AUC, UAG, AUU, AAU, GGG, UAG protein  start - asp acid - arg - iso - stop 5. DNA  CTA TTA CGA TAC TAG AGC GAA TAG AAA CTT ATC ATC mRNA  GAU, AAU, GCU, AUG, AUC, UCG, CUU, AUC, UUU, GAA, UAG, UAG protein  start - iso - seri - levc - iso - phen - glu acid - stop 6. DNA  TAC CTT AGT TAT CCA TTG ACT CGA ATT GTG CGC TTG CTG ATC mRNA  AUG, GAA, UCA, AUA, GGU, AAC, UGA, GCU, UAA, CAC, GCG, AAC, GAC, UAG protein  start - glu acid - seri - iso - gyo - aspa - stop 7. DNA  ACC CGA TAC CTC TCT TAT AGC ATT ACA AAC CTC CGA GCG mRNA  UGG, GCU, AUG, GAG, AGA, AUA, UCG, UAA, UGU, UUG GAG, GCU, COC protein  start - glu acid - arg - iso - seri - stop 8. DNA  TAC AGA CGG CAA CTC TGG GTG CTT TGT TCT CTT CTC AGT ATC mRNA  AUG, UCU, GCC, GUU, GAG, ACC, CAC, GAA, ACA, AGA, GAA, GAG, UCA, UAG protein  start - seri - alan - yal - glu acid - threa - hist - glu acid - threa - arg - glu acid - glu acid - seri - stop

    Example: DNA  AGA CGG TAC CTC CGG TGG GTG CTT GTC TGT ATC CTT CTC AGT ATC mRNA  UCU GCC AUG GAG GCC ACC CAC GAA CAG ACA UAG GAA GAG UCA UAG protein  start - glu – ala –thre – hist – asp –glu – threo - stop acid acid


    Amino Acids with Neutral R-groups

    Amino acids are organic compounds which contain both an amino group and a carboxyl group. They are distinguished by the attached functional group R.

    Of the twenty amino acids that make up proteins, seven of them have neutral R-groups :

    * Amino acids which are essential amino acids which cannot be made by the human body and, therefore, must be obtained in the diet.

    Amino acids may be characterized in various ways. Important to the structure of proteins is whether they are hydrophobic or hydrophilic. These amino acids are for the most part hydrophilic. For details about the ways to classify amino acids, see the IMGT classes for amino acids. Index


    Descripción del curso

    This course examines the chemical and physical properties of the cell and its building blocks, with special emphasis on the structures of proteins and principles of catalysis, as well as the chemistry of organic / inorganic cofactors required for chemical transformations within the cell. Topics encompass the basic principles of metabolism and regulation in pathways, including glycolysis, gluconeogenesis, fatty acid synthesis / degradation, pentose phosphate pathway, Krebs cycle and oxidative phosphorylation.

    Formato del curso

    This OCW Scholar course, designed for independent study, is closely modeled on the course taught on the MIT campus. The on-campus course has two types of class sessions: Lectures and recitations. The lectures meet three times each week and recitations meet once a week. In recitations, an instructor or Teaching Assistant elaborates on concepts presented in lecture, working through new examples with student participation, and answers questions.

    MIT students who take the corresponding residential class typically report an average of 10&ndash15 hours spent each week, including lectures, recitations, readings, homework, and exams. All students are encouraged to supplement the textbooks and readings with their own research.
    The Scholar course has three major learning units, called Modules. Each module has been divided into a sequence of lecture sessions that include:

    • Textbook Readings
    • Lecture Notes or Storyboards
    • A video by Professor JoAnne Stubbe or Professor John Essigmann
    • Problem Sets and solutions

    To help guide your learning, each of these problem sets are accompanied by Problem Solving Videos where Dr. Bogdan Fedeles solves one of the problems from the set.