Практикум 6.

Задание 1.

Краткая информация по выбранному белку:

Для предсказания трансмембранных участков методом DeepTMHMM я использовал последовательности своего белка, взятую из PDB (ссылка на последовательность). Хотя количество предсказанных бета-листов совпадало и большинство из них отличались друг от друга только на одну, две аминокислоты, некоторые участки плохо перекрывались (первые два). Это возможно связано с длиной первого бета-листа, который довольно короткий относительно других 11, образующих бета-цилиндр.

Текстовая выдача метода DeepTMHMM.

Таблица 1. Результаты предсказания трансмембранных участков методами OPM и DeepTMHMM.
Номера участков 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
OPM 3-9 17-26 30-38 54-63 69-79 85-94 100-109 129-136 142-150 168-177 181-189 206-213
DeepTMHMM 13-18 20-24 29-39 52-62 68-79 82-95 99-111 126-137 141-150 166-174 180-189 204-212
Fig 1. 3D-структура белка NanC.
Fig 2. Графическое представление результатов работы метода DeepTMHMM.

Задание 2.

Краткая информация по выданному белку:

Последовательность белка была взята из Uniprot (файл с последовательностью).

Текстовая выдача метода DeepTMHMM.

Fig 3. Графическое представление результатов работы метода DeepTMHMM.
Таблица 2. Результаты предсказания трансмембранных участков методами AlphaFold и DeepTMHMM.
Номера участков 1 1.5 2 3 4 5 6 7 8 8.5 9 10 11 12
DeepTMHMM 22-43 56-72 88-109 119-139 156-176 183-203 224-245 256-275 286-304 309-329 345-367 375-394
AlphaFold 15-40 46-50 55-82 85-108 113-146 151-179 183-202 216-250 256-274 277-281 283-302 307-334 341-370 372-406

Так как PPM 3 не работал (или делал это слишком долго), участки для AlphaFold я взял, открыв файл, который нужно было загрузить на PPM 3, в Jalview в разделе Secondary Structure. В AlphaFold на две альфа-спирали больше, но эти участки довольно короткие, поэтому мне кажется, что они не соответсвуют действительности. Остальные участки совпадают, хотя их границы не такие точные как у предсказания бета-листов.