Задания
1. Найдите странности в указанных местах файлов из PDB и объясните их.
                              “Если на клетке  тигра увидишь надпись:   
                              «Собака» – не верь глазам своим!”
                                                           К.Прутков- PDB файл 7GPB, триптофаны 67 в 4х мономерах гомотетрамера.
- PDB файл 5RXN, все треонины.   - Постройте электронную плотность вокруг этих остатков
- Перечислите аминокислотные остатки, боковые цепи которых обладают хиральностью
 
- PDB файл 1gt0, участок цепи C от 75 до 100 остатков (что с ним случилось и почему?)
- PDB-файл 2b5a, боковые цепи остатков глютамина 21 из 4х копий одного и того же белка - Постройте электронную плотность вокруг странного глютамина 21
- Посмотрите, как описаны атомы этого глютамина в секции ATOM PDB-файла
 
В лекции демонстрировались "химические открытия" из PDB-файла 1DLP (аминокислотные остатки Asn136A, Arg167C). В этом файле много других чудес. Например, посмотрите какие значения коэффициента заполнения (occupancy) встречаются в файле. (Это не задание, просто если кому любопытно.)
2. Особенности структур со сверхвысоким разрешением
Структуры со сверхвысоким разрешением наиболее адекватно описывают структуры белков. Поэтому те особенности, которые наблюдаются в таких структурах, несомненно, встречаются и в белках, структура которых получена с худшим разрешением, но не детектируются.
- Откройте одну из структур белков с разрешением < 0.7 ангстрем. 
Используйте advanced search на сайте PDB, задав ограничение на поля METHOD и RESOLUTION
- Сделайте и сохраните изображение, в котором отображены все атомы, имеющие альтернативные конформации (в PDB файле
указан alter code, обычно, A, B, ... ). Сколько атомов имеют альтернативные конформации и где они расположены?
В pymol можно выделить остатки с альтеркодом A так: select selA, alt A
- (*) Сравните "температурные" факторы в структуре со сверхвысоким разрешением и с разрешением порядка 2 ангстрема.
Можно скачать соответствующие значения из PDB файла d Excel и сравнить по научному - медиана, среднее и т.п. Впрочем, достаточно на глазок оценить характерные значения

 
 2025
 2025 2024
 2024 2023
 2023 2022
 2022 2021
 2021 2020
 2020
 2019
 2019 2018
 2018