Главная cтраничка сайта

Первый семестр

Второй семестр

Третий семестр

Четвертый семестр

Трансмембранные белки


Занятие 9.


Таблица трансмембранных белков.
Альфа-спиральные т.м. Структура Бета-баррели. Струкура
PDB id: 1h2s
Сенсорный родопсин II
Организм - Natronomonas pharaonis		 PDB id: 2qom.
Сериновая протеаза EspP, пострасщепляющая стадия.
Организм - Escherichia coli
PDB id: 1ots.
CIC хлоридный транспорт
Организм - Escherichia coli.		 PDB id: 1pho.
Фосфопорин (PhoE).
Организм - Escherichia coli.
PDB id: 2rh1.
Димер, бета2-адренергический рецептор.
Организм - Homo sapiens		 PDB id: 3o44.
Цитолизин.
Организм - Vibrio cholerae
PDB id: 3eam.
Ионный канал закрытый лигандом, активная конформация.
Организм - Gloeobacter violaceus.		 PDB id: 1uun.
Порин MspA.
Организм - Mycobacterium smegmatis.
PDB id: 3qnq.
Компонент транспортера Saccharide, EIIC (ChbC).
Организм - Bacillus cereus.		 PDB id: 3gp6.
Ацетилаза PagP липида А.
Организм - Escherichia coli.


Сравнение топологий трансмембранных частей двух белков, с альфа-спиральными трансмембранными участками и с трансмембранными бета-баррелями.

PDB код Число цепей Тип
(спираль, баррель) 		Число трансмембранных участков в цепи Число остатков в одном трансмембранном участке
(типичное, минимальное, максимальное)
1h2s 4 спираль 7 типичное - 17
минимальное - 16
максимальное - 19
2qom 1 баррель 12 типичное - 11
минимальное - 8
максимальное - 14


По записи UniProt в данном мне белке Q1CD32 обнаружено 6 транмембранных участков:
Выдача программы TMHMM в картике:


Или по ссылке.

Выравнивание в msf формате.
.
  Число а.к. остатков
Всего а.к. остатков в последовательности 300
Остатки, предсказанные TMHMM как локализованные в мембране (всего) 130
Правильно предсказали - совпадают с 3D предсказанием (true positives, TP) 118
Предсказали не то, что нужно (а.о. предсказаны как мембранные, а по данным 3D таковыми не являются, false positives, FP) 12
Правильно не предсказали ( не предсказаны, и по данным 3D не находятся в мембране, true negatives, TN) 162
Не предсказали то, что нужно (остатки по данным 3D находятся в мембране, false negatives, FN) 8
Чувствительность (sensivity) = TP / (TP+FN) 0,94 (94%)
Специфичность (specificity) =  TN / (TN+FP)  0,93 (93%)
Точность(precision) = TP /(TP+FP) 0,91 (91%)
Сверхпредсказание = FP/ (FP+TP) 0,09 (9%)
Недопредсказание = FN / (TN+FN) 0,05 (5%)
Итак, Точность достаточно высока, значит, программа TMHMM достаточно точная, однако, сверхпредсказание около 9%, за счет этого и точность не 100%, недопредсказание 5%, что показывает, что программа ищет практически все, что надо.

Google

Kodomo

© Сергеева Ирина 2009-2011