COG

На главную

Получение информации о КОГе к которому относится белок

Идентификатор белка в GenBank \| организм	ALS80215.1 \| Planococcus kocurii
Величина e-value	9.62e-129
Остатки, в которых обнаруживается COG \| сколько всего остатков в белке	1-278 \| 296
Идентификатор КОГа	COG0329
Название КОГа(eng)	Dihydrodipicolinate synthase/N-acetylneuraminate lyase
Функциональные категории (eng)	[Amino acid transport and metabolism, Cell wall/membrane/envelope biogenesis]
Название КОГа (ru)	Дигидропиколинат синтаза/N-ацетилнейраминат лиаза
Функциональные категории (ru)	Транспорт и метаболизм аминокислот (однобуквенное сокращение функциональной категории E), образование клеточной стенки/мембраны/клеточной оболочки (под клеточной оболочкой можно подразумевать совокупность мембран и различных слоев клеточной стенки, окружающих бактерию) (М - однобуквенное обозначение функциональной категории)

Визуализация геномного окружения

У данного КОГа не надлюдается наличия консервативного геномного окружения. Даже для порога в 10% от всех видов и размера геномного окружения в 11 генов (по 5 с правой и с левой стороны от гена целевого белка) находится всего два КОГа (помимо искомого), один из которых (как следует из его названия) напрямую функционально связан с "моим белком" (COG0289 - дигидропиколинат редуктаза), второй же - ацил-КоА редуктаза оказывается вовлеченным в катаболизм лизина (в отличие от биосинтеза, в который вовлечен "мой" белок, но так как эти два белка вместе могут регулировать количество лизина в клетке, то будем считать их функции взаимосвязанными) после присвоения ему GO категорий с использованием сервиса AmiGO (лучшему blast-хиту соответствуют GO:0019477, GO:0047949 GO категории, первая из которых имеет term катаболизм лизина).
Вышеописанные COGи наиболее часто встречающиеся в геномах рядом с тетрадидродипиколинат редуктазой не образуют консервативного геномного окружения, в некоторых случаях могут отсутствовать они оба, присутстствовать в геноме вместе или поотдельности. Эти COGи могут быть также по-разному сориентированы вокруг "моего" белка.

На данной схеме полученной при помощи сервиса COGNAT для COG COG0329 с параметрами Neighborhood Size = 11 и Occurrence Threshold (%) = 10, Taxonomy - да показано расположение и ориентация в геномах разных прокариотических организмов COGов расположенных рядом с искомым, те COGи которые удовлетворяют указанному trashold - окрашены цветами (в том числе и искомый), соответствие цветов и СOGов приведено на изображении.

Отнесение белка дигидропиколинат синтазы из Planococcus kocurii к терминам GO

P-value лучшей находки составляет 2.2e-89. При взгляде на blast-match, имеющий 58% идентичных аминокислот и 76% похожих по свойствам (positives) и содержащий довольно протяженные участки выравнивания состоящие только из идентичных в обоих белках аминокислот (скорее всего важные функциональные консервативные домены), можно сказать что эти два белка действительно являются гомологами и выполняют одну и ту же функцию. К тому же лучший blast-match принадлежит Bacillus anthracis str. Ames, которая согласно NCBI Taxonomy принадлежит к порядку Bacillales как и Planococcus cocurii.

таблица 1. Термины GO, отнесенные к белку с идентификатором Uniprot Q81WN7 (A0A0J1I0H1_BACAN)

Аспект	Идентификатор GO	Название термина	Перевод названия термина	Код типа достоверности
biological process	GO:0009089	lysine biosynthetic process via diaminopimelate	Биосинтез лизина через диаминопимелиновую куслоту	ISS
molecular function	GO:0008840	4-hydroxy-tetrahydrodipicolinate synthase	4-гидрокси-тетрагидродипиколинат синтаза	ISS

Таблица 2. Описание кодов достоверности, использованных в Таблице 1.

Код типа достоверности	Расшифровка кода типа достоверности	Объяснение
ISS	Inferred from Sequence or structural Similarity	Данный код присваивается тогда, когда функция белку присвоена человеком-куратором на основании комбинации компьтерных методов анализа последовательности или структуры исследуемого белка. Данный метод имеет три подтипа (ISA, ISM, ISO) они более специальны, в то время когда ISS присваивается тогда когда используется их комбинация + (опционально) выводы на основании структуры белка.

Выбрав белок я, используя базу данных CDD, пробластовала последовательность своего белка по ней и выбрала наилучший хит имеющий присвоенный COG, затем я ввела идентификатор COGa в базу данных COGNAT, куда внесено большое количество COG из прокариотических организмов и известна их относительная ориентация и локализация в разных геномах. Далее варьируя параметры я пыталась найти COGи наиболее часто встречающиеся рядом с моим в разных геномах в попытке объединить несколько из них в единую функциональную единицу. Однако для моего белка не нашлось таких COGов которые часто встречались бы рядом с ним в разных геномах и сохраняли взаимную орниентацию. Это может значить то, что у разных организмов данный метаболический путь (тот в которые вовлечен мой белок) играет разную роль (возможно у кого то путь редуцирован) или чаще та же самая метаболическая цель достигается другим путем. В любом случае мое белок не скластеризован в геномах прокариот с другими в единую функциональную единицу. Далее я пробластовала последовательность своего белка в базе данных AmiGO, убедилась в том, что хит достаточно хороший и смогла с уверенностью приписать своему белку те же самые GO категории, что и лучшему хиту (см Таблица 1). GO категории это иерархическая система индексов, набор которых позволяет охарактеризовать функцию белка. Индекс имеет аспект - общее функциональное описание и термин - более узкое указание на функции белка. GO категории могут присваиваться белкам из разных соображений отображающих наш уровень доверия к присвоенным таким образом GO категориям (см Таблица 2).

© Кристина Перевощикова, 2019