>
Мотивы, паттерны и профили
Создание паттернов аминокислотных последовательностей
Для дальнейшего исследования был выбран фрагмент множественного выравнивания длиной 20 а.о.,
полученного на прошлом занятии: fragment.html
Выбранный фрагмент, не содержащий гэпов, был экспортирован в формате FASTA в текстовой файл part2.txt.
Были созданы 3 паттерна, проведён поиск последовательностей банка Swiss-Prot, включающих мотивы, соответствующие
каждому из полученных паттернов.
В результате поиска были получены следующие данные:
| Характеристика паттерна |
Паттерн |
В скольких последовательностях банка Swiss-Prot
найден мотив, удовлетворяющий паттерну? |
Все ли последовательности из Вашего выравнивания найдены? |
| Фрагмент последовательности |
D-S-V-S-R-F-I-P-G-V-L-G-H-E-A-S-A-T-E-D |
14 |
Нет, найдена лишь последовательность TRMD_ECOLI |
| Сильный |
D-[SGA]-[IVL]-[IASTV]-R-[RLFQ]-[LI]-P-[DNEG]-[AIVS]-[ML]-
[SGN]-[DNAH]-[EDKAV]-[QKEADG]-S-[HAV]-[IEVQT]-[QE]
|
60 |
Да |
| Слабый |
D-x(3)-R-x-[LI]-P-x(2)-[ML]-x(4)-S-x(2)-[QE]-D |
124 |
Да |
Из данных, представленных в таблице, можно сделать вывод, что использовать в качестве паттерна фрагмент последовательности не стоит,
так как будет очень мало находок. Что же касается сильного и слабого паттернов, то при их использовании в обоих случаях были найдены
все последовательности из полученного ранее выравнивания, т.е. в данном случае нет существенной разницы в том, какой паттерн использовать.
Однако же при использовании сильного паттерна список находок более компактен, и, по сравнению с находками, полученными при использовании
слабого паттерна, существует большая вероятность того, что они действительно являются родственными.
Все описанные в PROSITE мотивы в белке TRMD_ECOLI
В PROSITE был осуществлён поиск на предмет наличия в нём мотивов белка TRMD_ECOLI. По полученным результатам была заполнена таблица:
| Идентификатор документа PROSITE (AC) |
Название мотива |
Краткое описание мотива |
Тип подписи (паттерн, профиль) |
Паттерн (регулярное выражение) |
Специфична ли подпись? |
Сколько мотивов нашлось в белке? |
| PS00005 |
PKC_PHOSPHO_SITE |
Сайт фосфорилирования протеин киназы C |
паттерн |
[ST] - x - [RK]
(S or T is the phosphorylation site) |
неспецифична |
2 |
| PS00006 |
CK2_PHOSPHO_SITE |
Сайт фосфорилирования казеин киназы II |
паттерн |
[ST] - x(2) - [DE]
(S or T is the phosphorylation site) |
неспецифична |
9 |
| PS00007 |
TYR_PHOSPHO_SITE |
Сайт фосфорилирования тирозин киназы |
паттерн |
[RK] - x(2) - [DE] - x(3) - Y or
[RK] - x(3) - [DE] - x(2) - Y
(Y is the phosphorylation site) |
неспецифична |
1 |
| PS00008 |
MYRISTYL |
Сайт N-миристоилирования |
паттерн |
G - {EDRKHPFYW} - x(2) - [STAGCN] -
{P}
(G is the N - myristoylation site) |
неспецифична |
1 |
| PS00009 |
AMIDATION |
Сайт амидирования |
паттерн |
x - G - [RK] - [RK]
(x is the amidation site) |
неспецифична |
1 |
Построение PSSM и определение веса последовательности по полученной
матрице
C помощью программы prophecy на основе файла part2.txt была построена матрица PSSM, сохранённая в файле part2.prophecy
В результате использования программы profit был получен файл part2.profit
При просмотре содержимого полученных файлов было установлено, что программа prophecy строит матрицу частот
аминокислотных остатков, а программа profit выдаёт вес последовательностей по полученной матрице PSSM.
Наибольший вес имеет последовательность TRMD_PSEA7 (95%).
Второй семестр
©Черниогло Елена