Практикум 6

Задание 1. Сравнение предсказаний трансмембранных участков в бета-листовом белке

1. В качестве белка я выбрал белок W внешней мембраны (outer membrane protein W), который выступает в качестве рецептора колицина - бактериального токсина, выделяемого E. coli, к которому восприимчива часть её же штаммов. Идентификатор PDB: 2F1V. Идентификатор UniProt: OMPW_ECOLI.

Трансмембранные участки белка по OPM: 1(5-14), 2(37-46), 3(51-59), 4(79-89), 5(96-106), 6(132-143), 7(148-157), 8(181-191)

Последовательность белка была взята из UniProt. DeepTMHMM по данной последовательности предсказал такие трансмембранные участки: (27-39), (56-68), (72-83), (99-109), (118-129), (151-163), (169-180), (199-211). Ссылка на файловую выдачу: файл

Рис.1 Графическое изображение результатов. Верхняя картинка — соответствие аминокислотных остатков различным классам: периплазматическая часть белка (зеленый), внешняя часть белка (синий), сигнальная последовательность (оранжевый) и трансмембранный участок (красный). Нижняя картинка — более подробное пояснение распределения участков, а именно: есть линии трех цветов (зеленый, синий, оранжевый); они отражают вероятность того, что данная аминокислота принадлежит определенному участку.

При сравнении работы двух программ видно, что оба нашли одинаковое количество трансмембранных участков, однако большая часть из них не перекрывается или мало перекрывается. Только OPM выдала, что есть участки (5-14), (132-143), (181-191). Только DeepTMHMM выдала участки (118-129), (169-180), (199-211). Вероятно, предсказания различаются из-за того, что в базе SwissProt белковая запись содержит сигнальный пептид, в отличие от записи в OPM, где этот пептид не включен в состав.

Задание 2. Сравнение предсказаний трансмембранных участков в альфа-спиральном белке

Для задания мне был выдан белок OppC транспортной системы олигопептидов (oligopeptide transport system permease protein OppC) из E.coli, который выступает в качестве части транспортной системы, ответственной за перенос олигопептидов через мембраны. Идентификатор: OPPC_ECO57

DeepTMHMM предсказал наличие таких трансмембранных участков: (38-56), (105-127), (136-159), (164-180), (219-236), (270-290). Ссылка на файловую выдачу: файл

Рис.2 Графическое изображение результатов.

Для алгоритма PPM 3.0 были даны следующие параметры: number of membranes[1]

type of membrane[gram-negative bacteria inner membrane, так как в описании белка говорится о том, что он нахоится на внутренней мембране E. coli, которая является грам-отрицательной]

allow curvature[yes]

topology (n-ter)[in, так как конец белка расположен внутри, что мы можем увидеть в рис. 2]

Include heteroatoms, excluding water and detergents, for positioning in membrane[no]

По итогу работы алгоритм выдал такие результаты, которые, я бы сказал, совпадают со сведениями из DeepTMHMM, за исключением небольших различий. В таблице ниже дано сравнение вывода двух алгоритмов

Номер спирали	1	2	3	4	5	6
DeepTMHMM	38-56	105-127	136-159	164-180	219-236	270-290
PPM 3.0	38-59	93-123	136-160	164-181	225-243	269-290

Табл. 1 Таблица сравнения выдач

Ссылка на выдачу алгоритма в формате pdb: ссылка.

Отсюда я могу сделать вывод о том, что алгоритмы намного лучше предсказывают такие трансмембранные участки, которые состоят из альфа-спиралей. Возможно это связано с тем, что альфа-спиральных трансмембранных белков просто на порядок больше, чем бета-листовых, и из-за этого натренированность алгоритмов выше.