0. Знакомство с OPM

Для тренировочного задания и знакомства с интерфейсом базы данных OPM был произведен поиск трансмембранного белка с β-листами по следующим параметрам:

В качестве интересного примера я выбрала Superfamily: Trimeric autotransporter, Family: Autotransporter-2 (AT-2), а именно белок Adhesin yadA (PDB: 2lme) — прототипный тримерный аутотранспортер, обнаруженный в энтеропатогенных видах Yersinia (здесь Y. enterocolitica). Это белок внешней мембраны, формирующий фибриллярный матрикс на поверхности бактериальных клеток. Является ключевым фактором вирулентности у некоторых патогенных видов иерсиний. Он играет важную роль в адгезии бактерий к клеткам хозяина, инвазии, уклонении от иммунной системы и выживании в организме хозяина.

При описании белка OPM дает прямые ссылки на PDB, PDB Sum, UniProt, PFAM, TCDB, MSD, MMDB и сссылки на 3D-структуры, помимо изображения положения белка в мембране.

1. Основное задание: сравнение результатов предсказаний трансмембранных участков по последовательности и по трехмерной структуре

Для данного задания мне был выдан полноразмерный калиевый канал KcsA в закрытой конформации (Potassium channel KcsA, full-length, closed)

Рис.1. Структура и положение канала KcsA в мембране из базы данных OPM. Красными и синими точками обозначены границы липидного бислоя.

Согласно расчету пространственного положения белка в липидном бислое, в субъединице К выделено 2 трансмембранных сегмента:

TM 1: 26 - 50

TM 2: 86 - 110

Последовательность в формате fasta была взята со страницы UniProt (длина 160 аминокислот) и подана на вход алгоритму DeepTMHMM.

Результат выдачи

Рис.2. Результат работы программы DeepTMHMM по последовательности белка P0A334. Верхний график: Топология трасмембранных участков в калиевом канале; красными блоками показаны 2 трансмембранных сегмента, синими линиями участки во внеклеточном пространстве, розовыми - внутри цитоплазмы. Нижний график: вероятность нахождения аминокислоты во внеклеточном пространстве, в составе трансмембранного участка или внутри цитоплазмы.

Сравнивая структурной метод (база OPM) и метод машинного обучения по последовательности (DeepTMHMM), можно заметить, что оба сервиса предсказывают одни и те же α-спирали как трансмембранные, отличаются лишь внешние границы перехода трансмембранных участков. Согласно DeepTMHMM трансмембранные участки имеют следующие координаты: 28 - 50 и 88 - 111. Это может быть связано с тем, что OPM рассчитывает физическое погружение структуры в липидный бислой, а DeepTMHMM ищет паттерны в линейной последовательности.