Ich möchte sicherstellen, dass meine Argumentation richtig ist. Vorausgesetzt, ich kenne die Aminosäuresequenz des interessierenden Proteins. Ich kann nichts über die Struktur sagen, wenn ich nur die Aminosäuresequenz dieses Proteins betrachte. Aber wenn ich dieses Protein von einem anderen Organismus kenne und die Struktur dieses Proteins bekannt ist, dann kann ich beide Sequenzen vergleichen und daraus etwas schließen, richtig? Was ich meine, ist, dass es keine spezifische Sequenz gibt, die beispielsweise dem Helix-Zwei-Windungs-Helix-Motiv entspricht, und dass ich diese Sequenz nehmen, überprüfen kann, ob mein Protein sie hat, und sagen kann, dass es eine Helix mit zwei Windungen gibt -Helix-Motiv oder nicht. Ich kann das nur im Vergleich zu dem Protein, dessen Struktur bereits bekannt ist, oder?
Es scheint mir, dass Sie nach Homologiemodellierung fragen. In diesem Fall müssen Sie Ihr interessierendes Protein mit einem Protein (oder Proteinen) bekannter Struktur vergleichen. Die Homologiemodellierung umfasst kurz gesagt drei (vier?) Schritte: Template-Identifikation/Template-Alignment, Modellierung, Qualitätsbewertung.
Sie beginnen damit, eine Vorlage für Ihre Modellierung zu finden. Dies erfolgt üblicherweise durch Sequenzalignment, beispielsweise BLASTing. Vorzugsweise verwenden Sie ein multiples Sequenz-Alignment, das konservierte Regionen empfindlicher ausrichtet. Sie möchten dann ein Templat mit möglichst hoher Sequenzidentität (über 50 % ergeben normalerweise Modelle mit etwa 1 Å RMSE [ 1 ] in Hauptkettenatomen. Vermeiden Sie weniger als 30 %, da Modellierungsfehler schnell zunehmen.)
Es gibt dann eine Reihe unterschiedlicher Modellierungsstrategien ( Wikipedia ). Aber im Grunde zielen sie alle darauf ab, die Struktur des konservierten Proteinkerns so gut wie möglich vorherzusagen (was Sie normalerweise wirklich interessiert). Periphere Aminosäuren sind dynamischer und evolutionär anfälliger und daher schwieriger vorherzusagen. Dann beurteilen Sie vor allem die Qualität Ihres Modells. Dies kann durch die Berechnung von Verletzungen statistischer Potentiale oder physikbasierter Konformationsenergien (oder unter Verwendung fortgeschrittenerer Methoden wie multivariater Regressionsmethoden ) erfolgen. Wie bei jeder Modellierung ist dies wirklich ein äußerst entscheidender Schritt, da die Vorhersage mit einem schlechten Modell irreführend und völlig nutzlos ist.
Wenn Sie keine Vorlage finden, könnten Sie auf das spannende Gebiet der De-novo-Proteinstrukturvorhersage zurückgreifen , wo das Ziel darin besteht, die Struktur allein aus der Aminosäuresequenz vorherzusagen. Ich bin mit ihren Methoden nicht sehr vertraut, aber eine De-novo-Vorhersage ist schwierig (!). Ich erinnere mich nicht an genaue Zahlen, aber die Anzahl der Konformationen in einem normal großen Protein ist astronomisch groß, was zu großen algorithmischen und rechnerischen Herausforderungen führt. Außerdem sind die Modellannahmen ohne Referenzsequenz größer als die der Homologiemodellierung. Obwohl ich gehört habe, dass das Feld in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht hat.
Bearbeiten: Mir ist aufgefallen, dass Sie vielleicht auch nach der Erkennung von Proteinfalten fragen. Es gibt eine große Anzahl unterschiedlicher Werkzeuge und Verfahren zum Erkennen und Lokalisieren von Proteindomänen unter Verwendung der Aminosäuresequenz als Eingabe. Viele von ihnen sind als Webserver verfügbar. Zum Beispiel Phyre , das das Aminosäureprofil und vorhergesagte Sekundärstrukturen verwendet, um Strukturbibliotheken zu durchsuchen. Threading-basierte Methoden wie MUSTER . Es gibt auch eine Anzahl, die auf Hidden-Markov-Modellen (HMMs) basiert. Zum Beispiel FISH , das strukturverankerte HMMs verwendet.
Chris
Ala
Chris