Burkhard Rost, CUBIC Columbia University
Sekundärstruktur-Vorhersage von Proteinen:
Linderstrøm-Lang und Schellmann (In The Enzymes, Hrsg. P.D. Boyer, Band 1, 2. Auflage, Seiten 443-510; Academic Press, New York, 1959) führten das Konzept der strukturellen Hierarchie von Proteinen ein, von der Primär- zur Quartär-Struktur. Die Sekundärstruktur beschreibt ein Organisationsprinzip, bei dem auf der Polypeptidkette eng benachbarte Aminosäuren mittels Wasserstoffbrücken-Bindungen zwischen den Carbonyl- und den Imid-Gruppen der Hauptkette miteinander verknüpft sind. Die drei häufigsten Sekundärstruktur-Elemente sind die alpha-Helix, der beta-Strang und der Turn. Aminosäuren, die einer der beiden repetitiven Strukturen (alpha und beta) angehören, weisen charakteristische Phi,Psi-Winkel ihrer Bindungen zueinander auf; die Verteilung dieser Winkel werden in sog. Ramachandran-Plots dargestellt.
Eine gute Einführung zur Sekundärstruktur von Proteinen findet sich im Kurs "Principles of Protein Structure Using the Internet" an der Birkbeck-University of London.
Im Kurs werden wir zunächst zwei "klassische" Algorithmen kennen lernen, die auf statistischen Analysen beruhen:
- P.Y. Chou and G.D. Fasman (1978)
Empirical predictions of protein conformation
Annu. Rev. Biochem. 47: 251-276
- J. Garnier, D.J. Osguthorpe, and B. Robson (1978)
Predicting the secondary structure of globular proteins
J. Mol. Biol. 120: 97-120
Zum Abschluss werden wir uns einem "state of the Art"-Vorhersage-Algorithmus (PHD / PredictProtein) widmen, der auf einem neuronalen Netzwerk beruht und am EMBL in Heidelberg entwickelt wurde (PHD = Profile network from HeiDelberg): 
- B. Rost and C. Sander (1993)
Prediction of protein structure at better than 70% accuracy
J. Mol. Biol. 232: 584-599
- B. Rost and C. Sander (1993)
Improved prediction of protein secondary structure by use of sequence profiles and neural networks
Proc. Natl. Acad. Sci. USA 90: 7558-7562
Die folgenden Webseiten bieten einen guten Einstieg zu verschiedenen Vorhersage-Servern:
- BCM-Plattform: nnPredict, PSSP, SOPM, PHDsec, PSA
- ExPASy-Plattform: AGADIR, APSSP, GOR IV, HNN, Jpred, JUFO, nnPredict, Porter, PredictProtein, Prof, PSA, PSIpred, SOPMA, SSpro
- NPS@ (IBCP Lyon): SOPM, SOPMA, HNN, MLRC, DPM, DSC, GOR I, GOR III, GOR IV, PHD, PREDATOR, SIMPA96
- EMBL (PredictProtein): JPred
- APSSP: Advanced PSSP
- APSSP2: Advanced PSSP version 2
- SCRATCH
Ähnlich wie bei der Vorhersage von Membranprotein-Topologien (Nilsson et al., 2000) stellte man auch bei der Sekundärstruktur-Vorhersage von Proteinen fest, dass die Kombination mehreren Algorithmen die Vorhersage-Zuverlässigkeit erhöht (Cuff and Barton, 1999; King et al., 2000). Diese Möglichkeit kann auf folgenden Servern ausgenutzt werden:
- NPS@ Consensus
- MLRC (Multivariate Linear Regression Combiner)
Beispielsequenzen:
- Aminosäuresequenz-Datenbank via Entrez
- MalE: Maltose-binding protein von Escherichia coli: Protein mit N-terminaler Signalsequenz zur Sekretion ins Periplasma
- MalK: ATPase-Untereinheit des Maltose-Transportsystems von Escherichia coli
Latest update of content: October 3, 2005
Ralf Koebnik
Institut de recherche pour le dèveloppement
UMR 5096, CNRS-UP-IRD
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FRANCE
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