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Coordenadas de aminoácidos en una secuencia de proteínas.

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En formato PDB, están disponibles las coordenadas de cada uno de los átomos. ¿Las coordenadas de los aminoácidos están disponibles por separado? Como en una secuencia de proteínas que consta de una cadena de aminoácidos MKL ... ¿Dónde puedo obtener las coordenadas de M, K y L por separado? ¿Existe algún método por el cual se puedan calcular las coordenadas de los aminoácidos? No quiero las coordenadas de los átomos, quiero la coordenada absoluta de cada uno de los aminoácidos en una secuencia de proteínas como un todo ...


Si lo que busca son las coordenadas estructurales de aminoácidos particulares cristalizados individualmente (es decir, considerados como moléculas pequeñas independientemente de cualquier función en las proteínas), entonces debería encontrarlas junto con otras moléculas pequeñas en la base de datos estructural de Cambridge.


Puede que no tenga mucho sentido considerar un aminoácido como un indicador de la posición del aminoácido completo, ya que los diferentes aminoácidos varían mucho en tamaño. Para aplicaciones no sensibles, como trazar la estructura de la proteína, puede utilizar el carbono alfa. Si las cadenas laterales son importantes, puede usar lo que se conoce como el último átomo pesado (¿Cuál es el último átomo pesado de un aminoácido?).


Cómo describir el movimiento de las proteínas sin secuencia de aminoácidos y coordenadas atómicas

Este artículo informa sobre un método computacional, el modelo de deformación elástica cuantificado, que puede describir de manera confiable la flexibilidad conformacional de una proteína en ausencia de la secuencia de aminoácidos y las coordenadas atómicas. La esencia de este método radica en el hecho de que, al modelar los cambios conformacionales funcionalmente importantes como los movimientos de dominio, es posible abandonar los conceptos tradicionales de estructura proteica (enlaces, ángulos, diedros, etc.) y tratar la proteína como un objeto elástico. La forma y la distribución de masa del objeto se describen mediante los mapas de densidad de electrones, en varias resoluciones, a partir de métodos como la difracción de rayos X o la microscopía crioelectrónica. Las amplitudes y la direccionalidad de los modos de deformación elástica de una proteína, cuyos patrones coinciden con los cambios conformacionales biológicamente relevantes, se pueden derivar únicamente sobre la base del mapa de densidad electrónica. El método proporciona una descripción precisa de la dinámica de las proteínas en una amplia gama de resoluciones incluso tan bajas como 15-20 Å en las que casi no hay estructuras internas distinguibles visualmente. Por lo tanto, este método mejora drásticamente la capacidad de estudiar los movimientos de las proteínas en biología estructural. También se espera que tenga amplias aplicaciones en campos relacionados como la bioinformática, la genómica estructural y la proteómica, en los que la capacidad para extraer información funcional de modelos estructurales no tan bien definidos es de vital importancia.

Las simulaciones computacionales de la dinámica de las proteínas (1, 2) juegan un papel importante en el desciframiento de las funciones de las proteínas en la biología estructural moderna. Hasta la fecha, todos los procedimientos para describir los movimientos de una proteína requieren el conocimiento de las coordenadas atómicas, es decir, las ubicaciones precisas de los átomos. Sin embargo, a medida que el campo de la biología estructural avanza hacia una era de complejos supermoleculares y proteínas unidas a la membrana, ha habido un número creciente de casos en los que solo se pueden obtener imágenes borrosas de las moléculas mediante, por ejemplo, crioelectrones. microscopía (crio-EM). El conocimiento de las estructuras en estos casos no es mucho más que las formas aproximadas de las moléculas. Por lo tanto, una pregunta desafiante es si se pueden describir los movimientos de una proteína, al menos las características generales, basándose en su imagen borrosa. El éxito de un método de este tipo no solo mejoraría la capacidad de modelar los movimientos de las proteínas a un nivel completamente nuevo en la biología estructural, sino que también influirá profundamente en campos más amplios como la bioinformática, la genómica estructural y la proteómica, en los que la capacidad de una persona para extraer elementos funcionales la información de los modelos estructurales no tan bien definidos es de vital importancia.

A la luz de tal desafío, desarrollamos un método computacional, el modelo de deformación elástica cuantificado (QEDM), combinando y ampliando varios métodos existentes que fueron desarrollados para propósitos relacionados, pero diferentes. Los resultados demuestran claramente que, sin el conocimiento de la secuencia de aminoácidos y las coordenadas atómicas, de hecho es factible extraer de manera eficiente la información de los movimientos de las proteínas, con un grado razonable de precisión, únicamente a partir de la forma aproximada y la distribución de masa de una proteína. El supuesto fundamental es que una proteína plegada puede tratarse como un objeto elástico y la distribución de la densidad de masa del objeto es equivalente a la distribución de la densidad de electrones de la proteína. Las fluctuaciones térmicas de la estructura se tratan luego como deformaciones elásticas. Esta es una suposición válida especialmente para los complejos supermoleculares, en los que los cambios conformacionales funcionalmente importantes, como los movimientos de dominio (3), están mediados por movimientos de deformación global colectivos de la estructura. Como se muestra en numerosos estudios del análisis de modo normal estándar (NMA) (4–12), las vías de los cambios conformacionales funcionalmente importantes pueden coincidir con los modos deformacionales intrínsecos de baja energía. Además, estos movimientos globales colectivos no son sensibles a la conectividad local de la estructura molecular, sino que están influenciados principalmente por la forma global y la distribución de masa de la molécula (13).

En este artículo, primero describimos el procedimiento de QEDM y luego informamos la validación de QEDM mediante el uso de proteínas con estructuras conocidas de alta resolución.


Contenido

Edición biológica

Los aminoácidos se polimerizan a través de enlaces peptídicos para formar una columna vertebral larga, con las diferentes cadenas laterales de aminoácidos que sobresalen a lo largo de ella. En los sistemas biológicos, los ribosomas de una célula producen proteínas durante la traducción. Algunos organismos también pueden producir péptidos cortos mediante síntesis de péptidos no ribosómicos, que a menudo usan aminoácidos distintos del estándar 20, y pueden ciclarse, modificarse y reticularse.

Química Editar

Los péptidos se pueden sintetizar químicamente mediante una variedad de métodos de laboratorio. Los métodos químicos típicamente sintetizan péptidos en el orden opuesto (comenzando en el extremo C-terminal) a la síntesis de proteínas biológicas (comenzando en el extremo N-terminal).

La secuencia de proteínas se anota típicamente como una cadena de letras, enumerando los aminoácidos que comienzan en el extremo amino-terminal hasta el extremo carboxilo-terminal. Se puede usar un código de tres letras o un código de una sola letra para representar los 20 aminoácidos naturales, así como mezclas o aminoácidos ambiguos (similar a la notación de ácido nucleico). [1] [2] [3]

Los péptidos se pueden secuenciar directamente o inferir a partir de secuencias de ADN. Ahora existen grandes bases de datos de secuencias que recopilan secuencias de proteínas conocidas.

Notación de 20 aminoácidos naturales
Aminoácidos 3 letras [4] 1 letra [4]
Alanina Ala A
Arginina Arg R
Asparagina Asn norte
Ácido aspártico Áspid D
Cisteína Cys C
Ácido glutamico Glu mi
Glutamina Gln Q
Glicina Gly GRAMO
Histidina Su H
Isoleucina Ile I
Leucina Leu L
Lisina Lys K
Metionina Reunió METRO
Fenilalanina Phe F
Prolina Pro PAG
Serina Ser S
Treonina Thr T
Triptófano Trp W
Tirosina Tyr Y
Valina Val V
Notación de aminoácidos ambigua
Símbolo Descripción Residuos representados
X Cualquier aminoácido o desconocido Todos
B Aspartato o asparagina D, N
Z Glutamato o glutamina E, Q
J Leucina o isoleucina ILLINOIS
Φ Hidrofóbico V, I, L, F, W, M
Ω Aromático F, W, Y, H
Ψ Alifático V, I, L, M
π Pequeña P, G, A, S
ζ Hidrofílico S, T, H, N, Q, E, D, K, R, Y
+ Cargado positivamente K, R, H
- Cargado negativamente D, E

En general, los polipéptidos son polímeros no ramificados, por lo que su estructura primaria a menudo se puede especificar mediante la secuencia de aminoácidos a lo largo de su estructura. Sin embargo, las proteínas pueden reticularse, más comúnmente mediante enlaces disulfuro, y la estructura primaria también requiere especificar los átomos reticulantes, por ejemplo, especificar las cisteínas implicadas en los enlaces disulfuro de la proteína. Otros enlaces cruzados incluyen desmosina.

Isomerización Editar

Los centros quirales de una cadena polipeptídica pueden sufrir racemización. Aunque no cambia la secuencia, sí afecta las propiedades químicas de la secuencia. En particular, el L-Los aminoácidos que normalmente se encuentran en las proteínas pueden isomerizarse espontáneamente en el C α < displaystyle mathrm >> átomo para formar D-aminoácidos, que la mayoría de las proteasas no pueden escindir. Además, la prolina puede formar isómeros trans estables en el enlace peptídico.

Modificación postraduccional Editar

Finalmente, la proteína puede sufrir una variedad de modificaciones postraduccionales, que se resumen brevemente aquí.

El grupo amino N-terminal de un polipéptido se puede modificar covalentemente, p. Ej.,

El grupo carboxilato C-terminal de un polipéptido también se puede modificar, p. Ej.,

Finalmente, las cadenas laterales del péptido también se pueden modificar covalentemente, p. Ej.,

  • fosforilación
  • glicosilación
  • desamidación (formación de succinimida)
  • hidroxilación
  • metilación
  • acetilación
  • sulfatación
  • prenilación y palmitoilación - C (= O) - (C H 2) 14 - C H 3 < Displaystyle mathrm <-C (= O) - left (CH_ <2> right) _ <14> -CH_ <3>>>
  • carboxilación
  • ADP-ribosilación
  • ubiquitinación y SUMOilación

La mayoría de las modificaciones polipeptídicas enumeradas anteriormente ocurren postraduccionalmente, es decir, después de que la proteína ha sido sintetizada en el ribosoma, que ocurre típicamente en el retículo endoplásmico, un orgánulo subcelular de la célula eucariota.

Los químicos han aplicado muchas otras reacciones químicas (por ejemplo, cianilación) a las proteínas, aunque no se encuentran en los sistemas biológicos.

Escisión y ligadura Editar

Además de las enumeradas anteriormente, la modificación más importante de la estructura primaria es la escisión del péptido (por hidrólisis química o por proteasas). Las proteínas a menudo se sintetizan en una forma precursora inactiva, típicamente, un segmento N-terminal o C-terminal bloquea el sitio activo de la proteína, inhibiendo su función. La proteína se activa escindiendo el péptido inhibidor.

Algunas proteínas incluso tienen el poder de escindirse. Por lo general, el grupo hidroxilo de una serina (rara vez, treonina) o el grupo tiol de un residuo de cisteína atacará el carbono carbonilo del enlace peptídico anterior, formando un intermedio con enlace tetraédrico [clasificado como hidroxioxazolidina (Ser / Thr) o hidroxitiazolidina ( Cys) intermedio]. Este intermedio tiende a revertir a la forma amida, expulsando el grupo atacante, ya que la forma amida suele verse favorecida por la energía libre (presumiblemente debido a la fuerte estabilización por resonancia del grupo peptídico). Sin embargo, interacciones moleculares adicionales pueden hacer que la forma de amida sea menos estable, en su lugar se expulsa el grupo amino, lo que da como resultado un enlace éster (Ser / Thr) o tioéster (Cys) en lugar del enlace peptídico. Esta reacción química se llama desplazamiento de N-O acilo.

El enlace éster / tioéster se puede resolver de varias formas:

  • La hidrólisis simple dividirá la cadena polipeptídica, donde el grupo amino desplazado se convierte en el nuevo N-terminal. Esto se ve en la maduración de la glicosilasparaginasa.
  • Una reacción de eliminación β también divide la cadena, pero da como resultado un grupo piruvoilo en el nuevo extremo N-terminal. Este grupo piruvoílo puede usarse como cofactor catalítico unido covalentemente en algunas enzimas, especialmente descarboxilasas como la S-adenosilmetionina descarboxilasa (SAMDC) que explota el poder de captación de electrones del grupo piruvoílo.
  • Transesterificación intramolecular, lo que resulta en una ramificado polipéptido. En inteínas, el nuevo enlace éster se rompe por un ataque intramolecular de la asparagina C-terminal que pronto será.
  • La transesterificación intermolecular puede transferir un segmento completo de un polipéptido a otro, como se ve en el autoprocesamiento de la proteína Hedgehog.

La compresión de secuencias de aminoácidos es una tarea comparativamente desafiante. Los compresores de secuencias de aminoácidos especializados existentes son bajos en comparación con los compresores de secuencias de ADN, principalmente debido a las características de los datos. Por ejemplo, modelar las inversiones es más difícil debido a la pérdida de información inversa (desde los aminoácidos hasta la secuencia de ADN). El compresor de datos sin pérdidas actual que proporciona una mayor compresión es AC2. [5] AC2 mezcla varios modelos de contexto usando redes neuronales y codifica los datos usando codificación aritmética.

La propuesta de que las proteínas eran cadenas lineales de α-aminoácidos fue realizada casi simultáneamente por dos científicos en la misma conferencia en 1902, la 74ª reunión de la Sociedad de Científicos y Médicos Alemanes, celebrada en Karlsbad. Franz Hofmeister hizo la propuesta por la mañana, basándose en sus observaciones de la reacción de biuret en proteínas. Hofmeister fue seguido unas horas más tarde por Emil Fischer, quien había acumulado una gran cantidad de detalles químicos que respaldan el modelo de enlace peptídico. Para completar, la propuesta de que las proteínas contenían enlaces amida fue hecha ya en 1882 por el químico francés E. Grimaux. [6]

A pesar de estos datos y la evidencia posterior de que las proteínas digeridas proteolíticamente producían solo oligopéptidos, la idea de que las proteínas fueran polímeros lineales de aminoácidos no ramificados no fue aceptada de inmediato. Algunos científicos muy respetados, como William Astbury, dudaban de que los enlaces covalentes fueran lo suficientemente fuertes como para mantener unidas moléculas tan largas que temían que las agitaciones térmicas sacudieran moléculas tan largas en dos. Hermann Staudinger enfrentó prejuicios similares en la década de 1920 cuando argumentó que el caucho estaba compuesto de macromoléculas. [6]

Así surgieron varias hipótesis alternativas. los hipótesis de la proteína coloidal declaró que las proteínas eran conjuntos coloidales de moléculas más pequeñas. Esta hipótesis fue refutada en la década de 1920 por mediciones de ultracentrifugación de Theodor Svedberg que mostraron que las proteínas tenían un peso molecular reproducible y bien definido y por mediciones electroforéticas de Arne Tiselius que indicaron que las proteínas eran moléculas individuales. Una segunda hipótesis, la hipótesis ciclol avanzado por Dorothy Wrinch, propuso que el polipéptido lineal se sometió a un reordenamiento químico ciclol C = O + HN → < displaystyle rightarrow> C (OH) -N que reticuló sus grupos amida de la columna vertebral, formando una estructura bidimensional tela. Otros investigadores propusieron otras estructuras primarias de proteínas, como la modelo de dicetopiperazina de Emil Abderhalden y el modelo de pirrol / piperidina de Troensegaard en 1942. Aunque nunca se les dio mucha credibilidad, estos modelos alternativos finalmente fueron refutados cuando Frederick Sanger secuenció con éxito la insulina [ ¿Cuándo? ] y por la determinación cristalográfica de mioglobina y hemoglobina por Max Perutz y John Kendrew [ ¿Cuándo? ] .

Se puede decir que cualquier heteropolímero de cadena lineal tiene una "estructura primaria" por analogía con el uso del término para proteínas, pero este uso es raro en comparación con el uso extremadamente común en referencia a proteínas. En el ARN, que también tiene una estructura secundaria extensa, la cadena lineal de bases generalmente se conoce como la "secuencia", como lo es en el ADN (que generalmente forma una doble hélice lineal con poca estructura secundaria). También se puede considerar que otros polímeros biológicos, como los polisacáridos, tienen una estructura primaria, aunque el uso no es estándar.

La estructura primaria de un polímero biológico determina en gran medida la forma tridimensional (estructura terciaria). La secuencia de proteínas se puede utilizar para predecir características locales, como segmentos de estructura secundaria o regiones transmembrana. Sin embargo, la complejidad del plegamiento de proteínas actualmente prohíbe predecir la estructura terciaria de una proteína a partir de su secuencia únicamente. Conocer la estructura de una secuencia homóloga similar (por ejemplo, un miembro de la misma familia de proteínas) permite una predicción muy precisa de la estructura terciaria mediante modelos de homología. Si se dispone de la secuencia de proteínas de longitud completa, es posible estimar sus propiedades biofísicas generales, como su punto isoeléctrico.

Las familias de secuencias a menudo se determinan mediante agrupación de secuencias, y los proyectos de genómica estructural tienen como objetivo producir un conjunto de estructuras representativas para cubrir el espacio de secuencia de posibles secuencias no redundantes.


Base molecular y celular de la insuficiencia hepática

Constance Mobley, Ali Zarrinpar, en Trasplante de hígado (tercera edición), 2015

La señalización de JNK está asociada con la muerte, supervivencia, diferenciación, proliferación y tumorigénesis celular en los hepatocitos. Se sabe que las JNK regulan moléculas de señalización, como Mcl-1 y Bid, por fosforilación. Aunque las vías de transducción de señales pueden producir una variedad de resultados fisiológicos, las vías de señalización citotóxica iniciadas por membrana / orgánulos a menudo convergen en JNK. Dos de las tres proteínas JNK conocidas se expresan en el hígado. Ambos pueden ser activados por vías de apoptosis de estrés ER y también pueden ser la vía de muerte celular mediada por especies reactivas de oxígeno independientes de caspasa. 22 La activación sostenida de JNK conduce a la muerte celular y se produce mediante la modulación de las proteínas de la familia Bcl-2, con la consiguiente permeabilización mitocondrial. El reclutamiento de JNK activado en la membrana externa de las mitocondrias es un paso importante en la inducción de la muerte de hepatocitos mediada por JNK, y Bcl-xL y Mcl-1 mitocondriales son sustratos para JNK. Además, se ha demostrado que la lesión hepática por isquemia-reperfusión provoca la activación de JNK1. En modelos experimentales, los inhibidores específicos de JNK impidieron la inducción de Bak, la degradación de Bid, la activación de caspasa-3 y el citocromo mitocondrial. C liberación, atenuando eventualmente la necrosis y apoptosis de hepatocitos después de isquemia-reperfusión o trasplante de hígado. 52


Predicción de la estructura de proteínas

M. Michael Gromiha, en Bioinformática de proteínas, 2010

5.3.4 Perfiles de hidrofobicidad

El análisis de hidrofobicidad se ha mantenido en el foco central para comprender el plegamiento y la estabilidad de las proteínas y, especialmente, las estructuras secundarias de las proteínas, las regiones interiores y exteriores, los sitios antigénicos, las periodicidades en las distribuciones de residuos y las regiones asociadas a la membrana. Rose (1978) calculó el primer perfil de hidrofobicidad de un conjunto de proteínas para predecir las regiones de giro en ellas. El perfil de hidrofobicidad es un gráfico que muestra la hidrofobicidad local de la secuencia de aminoácidos en función de la posición. Para mostrar una gráfica de hidrofobicidad, se debe elegir una escala de hidrofobicidad y un procedimiento de promediado. También es posible obtener el perfil sin ningún promedio para la gráfica de hidrofobicidad de un solo residuo. Como ejemplo, el perfil de hidrofobicidad de la lisozima T4 usando la escala de hidrofobicidad circundante (Ponnuswamy y Gromiha, 1993) se muestra en Figura 2.14b .

Cid y col. (1992) generaron perfiles de hidrofobicidad para varias proteínas utilizando la escala de hidrofobicidad circundante (Ponnuswamy et al. 1980) y derivaron reglas generales para identificar estructuras secundarias. Los perfiles de hidrofobicidad para hélices α, hebras β enterradas y expuestas y giros se muestran en Figura 5.4 . Se han tenido en cuenta los siguientes hechos para dibujar los perfiles: (i) Los giros ocurren en aquellos sitios en la cadena polipeptídica donde la hidrofobicidad es un mínimo local, (ii) las hélices generalmente se ubican más cerca de la superficie de la proteína y tienden a tienen superficies hidrofílicas e hidrofóbicas en lados opuestos. Este hecho origina regiones alternas con baja y alta hidrofobicidad con una periodicidad de cada 3 a 4 residuos, correspondiente a la periodicidad de hélice α de 3,6 residuos de aminoácidos, (iii) las hebras β tienen tendencia a ser enterradas en el interior del proteína, que se manifiesta por una agrupación de residuos de aminoácidos hidrófobos en la región de la secuencia donde se encuentra una cadena β, y (iv) pocas cadenas β que se encuentran en la superficie de la proteína mostrarán la presencia de aminoácidos hidrófobos e hidrófilos alternos residuos. Las ventajas de este método son las siguientes: (i) es simple, (ii) predice giros β y bucles con gran precisión, (iii) al predecir hebras β, puede distinguir entre hebras expuestas y enterradas, y (iv) proporciona un criterio independiente para diferenciar entre estructuras helicoidales y β en regiones donde presentan probabilidades similares según el método de Chou y Fasman (1974). Las principales desventajas son que (i) no puede diferenciar entre estructuras helicoidales enterradas y cadenas β enterradas, y (ii) la base de datos no incluye todos los tipos de proteínas, como proteínas de membrana o glicoproteínas, por lo que su aplicación está restringida.

Figura 5.4. Los cuatro perfiles básicos de hidrofobicidad: (a) estructura helicoidal expuesta, (b) hebra β expuesta, (c) giro β y (d) hebra β enterrada.

La figura fue adaptada de Cid et al. (1992).

Gromiha y Ponnuswamy (1995) siguieron el método de Cid et al. (1982) y construyeron diferentes perfiles de hidrofobicidad de diferentes tamaños de ventana para proteínas de clase todo-α, todo-β y de clase mixta. Estos perfiles se han combinado con la preferencia de residuos de aminoácidos en las posiciones N - 1, N, C y C + 1 de las hélices α y las cadenas β para predecir las estructuras secundarias de las proteínas globulares. Estos métodos basados ​​en la hidrofobicidad pueden proporcionar la base física de las estructuras secundarias, y la precisión es modesta.


El panorama de la energía libre: secuencia de aminoácidos en el plegamiento de proteínas

Al utilizar la presión para perturbar las proteínas plegadas, los investigadores de biotecnología del Instituto Politécnico Rensselaer (RPI) explorarán el camino de una proteína desde su estado desplegado hasta su estado plegado. La investigación, apoyada con una subvención de $ 1.2 millones de la National Science Foundation (NSF), avanza nuestra capacidad para optimizar las proteínas para aplicaciones industriales y farmacéuticas.

Las proteínas están formadas por cadenas de aminoácidos que, una vez ensamblados, se retuercen y giran, finalmente se pliegan en estructuras tridimensionales estables. El viaje desde una cadena desplegada de aminoácidos altamente enérgica hasta la proteína plegada relativamente estable puede ser sencillo, o puede involucrar numerosas rutas paralelas o paradas en el camino. Una forma de definir esta transformación es mapear la probabilidad de que una proteína habite en cada una de las conformaciones que puede asumir entre los estados desplegado y plegado, un perfil llamado "paisaje de energía libre" de una proteína.

"Nuestra pregunta fundamental es: ¿por qué una secuencia particular de aminoácidos te da un paisaje de energía libre en particular?" dijo Catherine Royer, profesora de ciencias biológicas de Rensselaer e investigadora principal del proyecto. “Es decir, algunas proteínas en realidad solo pueblan el estado plegado y el estado desplegado y casi nunca se ve algo intermedio. Mientras que otras proteínas tienen muchos estados diferentes en los que pueblan, y si despliegas la proteína, poblarás esos estados al menos parcialmente a medida que atraviesas la transición de despliegue ".

La investigación de Royer, realizada en el Centro de Biotecnología y Estudios Interdisciplinarios, contribuye a El nuevo politécnico, un nuevo paradigma para la enseñanza, el aprendizaje y la investigación en Rensselaer, cuya base es el reconocimiento de que los desafíos y oportunidades globales son tan grandes que no pueden ser abordados por la persona más talentosa que trabaja sola, ni siquiera por una sola disciplina, el sector. , o nación. El nuevo politécnico permite colaboraciones entre personas talentosas en todas las disciplinas, sectores y regiones globales, con el fin de abordar los complejos problemas del mundo.

La comprensión del panorama de la energía libre es esencial para optimizar las proteínas existentes o crear fármacos para alterar las proteínas. Para realizar su función, las proteínas deben acceder a diferentes estados. Las alteraciones de una proteína, como los fármacos que se unen a la proteína, pueden modificar el panorama de la energía libre, haciendo que sea más fácil o más difícil para esa proteína acceder a diferentes estados y realizar su función.

Sin embargo, se sabe poco sobre cómo la secuencia de aminoácidos afecta el panorama de la energía libre. Para obtener más información, los investigadores deben poder caracterizar las proteínas, energética y estructuralmente, durante la transformación, para determinar la probabilidad de que una proteína habite en cada una de las conformaciones que puede asumir. Dado que la transformación es rápida, los investigadores han desarrollado varias técnicas para alterar las proteínas plegadas en varias conformaciones. Una de esas técnicas es el uso de presión, que, dijo Royer, puede proporcionar información exclusiva sobre el plegamiento de proteínas.

Aunque una proteína es una cadena de aminoácidos plegada, la estructura plegada está plagada de pequeños agujeros: rincones vacíos y grietas donde la estructura plegada no está perfectamente empaquetada. La presión ejercida sobre la proteína crea perturbaciones en el área de los agujeros y revela la relación, llamada "cooperatividad", entre el plegamiento de diferentes partes de la proteína.

"El estado plegado de la proteína tiene un volumen molar mayor que el estado desplegado, por lo que, curiosamente, y de forma algo contraria a la intuición, cuando se aplica presión a las proteínas en solución, no se comprimen mucho, sino que se despliegan", dijo Royer. "La presión suena muy intensa, pero en realidad es una perturbación muy leve".

Combinando la presión con la resonancia magnética nuclear que brinda información sobre lo que está sucediendo en todas partes de la proteína, los investigadores utilizarán la presión para mapear experimentalmente los paisajes de energía libre de plegamiento para proteínas modelo seleccionadas, y para identificar la secuencia y los determinantes estructurales de su cooperatividad de plegamiento, iniciación, y caminos.

Royer, experto en biofísica molecular, es catedrático de constelaciones en biocomputación y bioinformática, profesor en el Departamento de Ciencias Biológicas de la Facultad de Ciencias y miembro del Centro de Biotecnología y Estudios Interdisciplinarios. La investigación de Royer busca comprender los mecanismos físicos mediante los cuales funcionan las moléculas biológicas, con otro interés en los mecanismos que intervienen cuando el ADN se transcribe en ARN mensajero, con especial atención a cómo esto impacta el ciclo celular, y en el plegamiento de proteínas que han sido sintetizado por el ribosoma.


ABACUS2: Diseño de secuencia de proteínas

Diseñar secuencias de aminoácidos que estén destinadas a plegarse en una estructura principal proporcionada por el usuario. Esto se logra mediante la optimización de la función de energía estadística ABACUS (una encuesta de uso de aminoácidos basada en la red troncal) con respecto a la secuencia.

Para obtener descripciones detalladas del método, lea las referencias.

Si solo necesita puntuar la compatibilidad entre una secuencia existente y una estructura troncal utilizando el modelo ABACUS, puede utilizar el servicio de puntuación ABACUS.

Si tiene algún problema o sugerencia, comuníquese con [email protected]>.

Referencias:

  • Xiong P, Wang M y col. Diseño de proteínas con una función energética estadística integral y reforzado por selección experimental para la capacidad de plegado [J]. Comunicaciones sobre la naturaleza, 2014, 5: 5330.
  • Xiong P y col. Aumento de la eficacia y precisión del método de diseño de secuencias de proteínas ABACUS [J]. Bioinformática, 2020, 36 (1): 136-144.
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/> Escuela de Ciencias de la Vida

Coordenadas de aminoácidos en una secuencia de proteínas - Biología

Los seres humanos deben incluir cantidades adecuadas de 9 aminoácidos en su dieta. Estos aminoácidos "esenciales" no se pueden sintetizar a partir de otros precursores. Sin embargo, la cisteína puede satisfacer parcialmente la necesidad de metionina (ambas contienen azufre) y la tirosina puede sustituir parcialmente a la fenilalanina.

Los aminoácidos esenciales
Histidina
Isoleucina
Leucina
Lisina
Metionina (y / o cisteína)
Fenilalanina (y / o tirosina)
Treonina
Triptófano
Valina

Dos de los aminoácidos esenciales, lisina y triptófano, están poco representados en la mayoría de las proteínas vegetales. Por lo tanto, los vegetarianos estrictos deben asegurarse de que su dieta contenga cantidades suficientes de estos dos aminoácidos.

19 de los 20 aminoácidos enumerados anteriormente pueden existir en dos formas en tres dimensiones. Enlace a una discusión.


Introducción

Muchas bacterias gramnegativas con estilos de vida simbióticos o parasitarios modulan su entorno, la célula huésped eucariota, mediante la secreción de proteínas bacterianas en la célula huésped a través del sistema de secreción de tipo III (TTSS) [1]. El papel único del transporte mediado por el tipo III para establecer y mantener la infección lo convierte en un mecanismo clave para la patogénesis bacteriana [2] - [4]. Si bien recientemente se ha avanzado mucho en la resolución de la estructura del propio TTSS [5], hasta ahora se comprende bien la identidad y función de sólo unas pocas proteínas efectoras. Estos incluyen diferentes factores de virulencia, que interactúan con las vías de señalización celular para suprimir la respuesta inmune al inducir la apoptosis en los macrófagos como el Yersina efector YopJ o el Salmonela efector SipB [6], [7]. Otros efectores conocidos manipulan el citosceletón mediante reordenamientos de actina como se describe para el Salmonela efector SipA [8]. El arsenal de efectores conocidos varía ampliamente entre diferentes especies bacterianas debido a la adaptación a diferentes hospedadores y diferentes estrategias de supervivencia [9] e incluso entre diferentes cepas del mismo organismo como se muestra para Pseudomonas syringae [10].

La identificación experimental de nuevos efectores se basa en ensayos de translocación que utilizan proteínas de fusión de un efector putativo con un gen informador [11] - [14] o la detección de efectores en el sobrenadante del cultivo [11]. En muchos de estos estudios, la información previa se deriva computacionalmente del genoma o de secuencias de proteínas para crear listas de candidatos de efectores putativos antes de probarlos en un ensayo apropiado. La homología con proteínas efectoras conocidas se ha utilizado en un cribado de efectores en el organismo patógeno. Escherichia coli cepa O157 [11]. La co-localización cromosómica de efectores putativos con chaperones relacionados con TTSS se ha utilizado en Bordetella bronchiseptica [15]. La regulación transcripcional común con elementos del TTSS se ha aprovechado para detectar efectores putativos en P. syringae [13], [16]. En el mismo organismo, una composición de aminoácidos inusual en el extremo N de los efectores se ha identificado como una característica de las proteínas efectoras y se ha utilizado para su identificación [16] - [18].

En todos estos enfoques, el análisis computacional limitó con éxito la cantidad de candidatos que debían incluirse en los análisis experimentales para encontrar nuevos efectores. Sin embargo, ninguno de estos métodos es exhaustivo ni de aplicación general. Los enfoques basados ​​en homología solo pueden detectar efectores que son miembros de familias de efectores conocidos, y estos son en su mayoría específicos para ciertas especies bacterianas bien conocidas. Los enfoques que utilizan la corregulación transcripcional necesitan conocimiento sobre un promotor específico efector de TTSS que aún no se ha descrito para la mayoría de las bacterias que poseen un TTSS. La inusual composición de aminoácidos en el efector N-terminal hasta la fecha solo se ha descrito y explotado en pantallas en P. syringae. La co-localización cromosómica solo es aplicable si los efectores y las proteínas o chaperonas relacionadas con TTSS se agrupan en proximidad genómica como se describe para las islas de patogenicidad en Salmonela [19]. Sin embargo, estas islas de patogenicidad están ausentes en otras bacterias conocidas por albergar un TTSS como el Clamidias, donde los genes que codifican efectores conocidos se encuentran dispersos por el genoma [20], [21].

Con el fin de crear un método general para la predicción de proteínas secretadas de tipo III, la forma más sencilla sería la identificación de una señal molecular general que conduce al reconocimiento específico de proteínas efectoras por el TTSS. Sin embargo, hasta ahora se desconoce la estructura molecular de dicha señal de secreción. Se ha demostrado que la unión de acompañantes específicos es necesaria en algunos casos [22], pero no parece ser un requisito previo general. Several studies indicate a signal in the N-terminus either encoded in the underlying mRNA [23],[24] or in the peptide [12],[25],[26]. Subtil et al., for example, successfully screened for TTSS effectors using fusion proteins consisting of a chlamydial N-terminus and a reporter gene in a heterologous Shigella flexneri assay [12]. This experiment showed that the first 15 amino acids are sufficient for the secretion of several chlamydial effectors.

In this work we demonstrate that information derived from N-terminal peptides is universally applicable to successfully predict type III secreted proteins. We have implemented EffectiveT3, the first general prediction software for type III effector proteins. This software is based on a machine learning approach and can be applied to single proteins as well as complete proteomes. We investigate the molecular shape (i.e., length, position, composition) of the signal captured by the EffectiveT3 software and demonstrate that the signal is taxonomically universal. We applied the EffectiveT3 software to 739 prokaryotic proteomes and discuss the sizes of predicted secretomes.


Coordinates of amino acids in a protein sequence - Biology

Amino Acids and Protein

Brooklyn International High School

Summer Research Program for Science Teachers

Subject: Living Environment (Biology)

This is a great activity to help students build on the following concepts:

Proteins are made of amino acids.

There are many different proteins in our body and they have different functions.

The order of amino acids determines the type of protein and its function.

Other concepts can be built into this lesson. Prior to this lesson, students would have experienced several lessons on atoms and molecules, then on monomers and polymers in sugar and starch. Students also would have learned about DNA, and done a lab on extracting DNA.

In the activity students build protein bracelets using beads with different colors and shapes that represent the different amino acids. Table I in the activity sheet identifies the different beads. I buy the beads at a bead shop. You may need to modify Table I in order to match the beads you have. You can email me if you need the Word document for this. One can also order the beads online. In terms of string, I use the stretchy string to make them. This can also be purchased at a bead shop. Make sure you buy enough beads and stretch string so each student can make at least one bracelet.

I offer students the chance to make a bracelet and give the bracelet to someone else. The gift tags are on the last page of the activity sheet. I usually photocopy and cut the gift tags and I have them located in front of the classroom. Students can come up and get one. They enjoy giving the gift of protein to family and friends. (e.g., Relax, or Health).

Aim: What are proteins, what is their function, and what are the building blocks of proteins?

Do Now: In some countries, children who do not get enough protein develop large stomachs. ¿Por qué?

After students complete the Do Now, the teacher can start class by talking about the Do Now and then asking students questions about prior lessons:

What is the basic unit of life?

Where is DNA located in the cell?

Why is it located in the nucleus?

How can you remove the DNA?

What does soap do to grease?

What did your DNA look like when you extracted it?

Today we are going to do two things. First we will read an article about a disease caused when people do not get enough protein in their diet. Then we will do an activity in which we make models of proteins.

Read article by having different students take turns reading. Discuss the article with students. Elicit from students that we need protein in for structure and regulation of our bodies.

Transition to the activity on making protein bracelets. Ask students, Remember what makes up starch? Glucose. Explain that protein is similar. It is a polymer and it is made up of monomers. What makes up proteins? These building blocks are known as aminoácidos. There are about 20 types of amino acids in the human body. How many different types of proteins do you think you have? Take different responses. Explain that there are more than 20,000 types of proteins in the human body. ¿Cómo es esto posible? 20 types of amino acids, but more than 20,000 types of proteins? It is possible.

Here is a good example: How many words are there in the English language? How many letters are there? There are only 26 letters but there are over 100,000 words in the English language. Elicit from students how this is possible.

Start by writing the word mad. Can anyone use these letters to make a different word? A student will identify the word dam. Are there other words that have similar letters? Perhaps write down adam, madam.

Proteins are similar. The order of letters determines the meaning of a word (example: mad versus dam). The order of amino acids determines the type of protein and its function.

Read through the activity sheet (PDF) and complete the activity. Students make anywhere from one or several protein bracelets. Have students work together and then answer the questions in groups or individually. Review the questions at the end.

National Science Standards

Life Science, Content Standard C: In all organisms, the instructions for specifying the characteristics of the organism are carried in DNA, a large polymer formed from subunits of four kinds (A, G, C, and T).

Most cell functions involve chemical reactions. Food molecules taken into cells react to provide the chemical constituents needed to synthesize other molecules. Both breakdown and synthesis are made possible by a large set of protein catalysts, called enzymes.

New York State Science Standards (Living Environment)

1.2h: Many organic and inorganic substances dissolved in cells allow necessary chemical reactions to take place in order to maintain life. Large organic food molecules such as proteins and starches must initially be broken down (digested to amino acids and simple sugars respectively), in order to enter cells. Once nutrients enter a cell, the cell will use them as building blocks in the synthesis of compounds necessary for life.

2.1g: Cells store and use coded information. The genetic information stored in DNA is used to direct the synthesis of the thousands of proteins that each cell requires.

2.1i: The work of the cell is carried out by the many different types of molecules it assembles, mostly proteins. Protein molecules are long, usually folded chains made from 20 different kinds of amino acids in a specific sequence. This sequence influences the shape of the protein. The shape of the protein, in turn, determines its function.

5.1c: In all organisms, organic compounds can be used to assemble other molecules such as proteins, DNA, starch, and fats. The chemical energy stored in bonds can be used as a source of energy for life processes.


Ver el vídeo: Analizando estructuras 3D de proteínas con Pymol (Julio 2022).


Comentarios:

  1. Kadeen

    Esta es la idea simplemente excelente

  2. Johnson

    Estoy listo para ayudarte, hacer preguntas.



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