Предсказание вторичной структуры заданной тРНК и анализ НК-белкового комплекса

Задание 1. Предсказание вторичной структуры заданной тРНК

• Упр.1. Предсказание вторичной структуры тРНК путем поиска инвертированных повторов Программа einverted из пакета EMBOSS позволяет найти инвертированные участки в нуклеотидных последовательностях. Найдите возможные комплементарные участки в последовательности исследуемой тРНК. Сравните с их описанием, полученным ранее с помощью find_pair. Результаты сравнения занесите в таблицу, приведенную ниже. Постарайтесь подобрать параметры для получения предсказания, наиболее близкого к реальной структуре.

• Упр.2. Предсказание вторичной структуры тРНК по алгоритму Зукера с помощью ViennaRNA.

Пример запуска einverted, значения переменных среды остануться

%set_env PATH=/srv/conda/miniconda/bin:/srv/conda/miniconda/condabin:/usr/local/bin:/usr/bin:/home/preps/golovin/progs/x3dna-v2.4/bin

env: PATH=/srv/conda/miniconda/bin:/srv/conda/miniconda/condabin:/usr/local/bin:/usr/bin:/home/preps/golovin/progs/x3dna-v2.4/bin

! echo "GCUUUGC" > rna.seq 
! einverted -sequence rna.seq -gap 12 -threshold 10 -match 3 -mismatch -3  -outfile outfile -outseq seqout

Find inverted repeats in nucleotide sequences
Warning: No sequences written to output file 'seqout'

ViennaRNA

import RNA 

seq = "AUUUCCACUAGAGAAGGUCUAGAGUGUUUGUCGUUUGUCAGAAGUCCCUAUUCCAGGUACGAACACGGUGGAUAUGUUCGACGACAGGAUCGGCGCACUA"
 
# create fold_compound data structure (required for all subsequently applied  algorithms)
fc = RNA.fold_compound(seq)
 
# compute MFE and MFE structure
(mfe_struct, mfe) = fc.mfe()
 
# rescale Boltzmann factors for partition function computation
fc.exp_params_rescale(mfe)
 
# compute partition function
(pp, pf) = fc.pf()

# compute MEA structure
(MEA_struct, MEA) = fc.MEA()
 
# compute free energy of MEA structure
MEA_en = fc.eval_structure(MEA_struct)
 
# print everything like RNAfold -p --MEA
print("%s\n%s (%6.2f)" % (seq, mfe_struct, mfe))
print("%s [%6.2f]" % (pp, pf))
print("%s {%6.2f MEA=%.2f}" % (MEA_struct, MEA_en, MEA))
print(" frequency of mfe structure in ensemble %g; ensemble diversity %-6.2f" % (fc.pr_structure(mfe_struct), fc.mean_bp_distance()))

AUUUCCACUAGAGAAGGUCUAGAGUGUUUGUCGUUUGUCAGAAGUCCCUAUUCCAGGUACGAACACGGUGGAUAUGUUCGACGACAGGAUCGGCGCACUA
.......(((((.....)))))(((((..((((((((((.......(((.....)))..((((((.........))))))..))))))..))))))))). (-22.20)
.......(((((.....)))))(((((..(((({(((((.,..{,,{{{..,{.|,|,.{{{{{{,...,},,.})})))}})))))}..))))))))). [-24.66]
.......(((((.....)))))(((((..((((.(((((.......(.........)..((((((.........))))))..)))))...))))))))). {-16.60 MEA=75.49}
 frequency of mfe structure in ensemble 0.0183287; ensemble diversity 22.18 

RNA.svg_rna_plot(seq, MEA_struct, ssfile='ggg.svg' )

1

from IPython.display import SVG
SVG('ggg.svg')

Задание 2 Поиск ДНК-белковых контактов в заданной структуре

Упр.1.

Вспомнить, как с помощью команды define JMol задавать множества атомов.

• Определите множество атомов кислорода 2'-дезоксирибозы (set1).
• Определите множество атомов кислорода в остатке фосфорной кислоты (set2).
• Определите множество атомов азота в азотистых основаниях (set3).
• Создайте скрипт-файл с определениями этих множеств.
• Создайте скрипт-файл, вызов которого в JMol даст последовательное (с паузами!) изображение всей структуры, только ДНК в проволочной модели, той же модели, но с выделенными шариками множеством атомов set1, затем set2 и set3.

Упр.2.

• Описать ДНК-белковые контакты в заданной структуре. Сравнить количество контактов разной природы.

Будем считать полярными атомы кислорода и азота, а неполярными – атомы углерода, фосфора и серы.

Назовем полярным контактом ситуацию, в которой расстояние между полярным атомом белка и полярным атомом ДНК меньше 3.5Å. Аналогично, неполярным контактом будем считать пару неполярных атомов на расстоянии меньше 4.5Å.

См. также подсказки..

Будем считать полярными атомы кислорода и азота, а неполярными – атомы углерода, фосфора и серы.

• Определите число контактов и заполните следующую таблицу.

Таблица. Контакты разного типа в комплексе XXXX.pdb

'''Контакты атомов белка с'''	'''Полярные'''	'''Неполярные'''	'''Всего'''
остатками 2'-дезоксирибозы
остатками фосфорной кислоты
остатками азотистых оснований со стороны большой бороздки
остатками азотистых оснований со стороны малой бороздки

Сравните количество контактов разного типа, напишите краткое резюме в отчете.

Упр.3.

Получить популярную схему ДНК-белковых контактов с помощью программы nucplot [[../help3| См. подсказки.]].

Упр.4.

На полученной схеме выбрать

• аминокислотный остаток с наибольшим числом указанных на схеме контактов с ДНК;

• аминокислотный остаток, по-вашему мнению, наиболее важный для распознавания последовательности ДНК.

  В отчете привести обоснование выбора, а также 2 картинки, полученные с помощью JMol. Картинки должны иллюстрировать контакты выбранных аминокислотных остатков с ДНК. Под картинками приведите подписи, поясняющие изображение.

import forgi

import matplotlib.pyplot as plt
import forgi.visual.mplotlib as fvm
import forgi
cg = forgi.load_rna("1tra.pdb", allow_many=False)
fvm.plot_rna(cg, text_kwargs={"fontweight":"black"}, lighten=0.7,
             backbone_kwargs={"linewidth":3})
plt.show()

forgi.graph.bulge_graph.BulgeGraph(seq)

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_3890/1280185471.py in <module>
----> 1 forgi.graph.bulge_graph.BulgeGraph(seq)

TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'seq_obj'

import py3Dmol as p3d

v = p3d.view(query='pdb:1tra')

v.setStyle({'background':{'color':'black'}})
v.setStyle({'cartoon':{'color':'spectrum'}})

You appear to be running in JupyterLab (or JavaScript failed to load for some other reason). You need to install the 3dmol extension:
jupyter labextension install jupyterlab_3dmol

<py3Dmol.view at 0x7f3b6db09790>