Транспортные белки

Задача - предсказать топологию мембранного белка и сравнить предсказание с ориентированной в мембране 3D-структурой белка-прототипа.

1. Построение парного выравнивания исследуемого белка и заданного прототипа

   Идентификаторы белков, заданных мне: белок для исследования - AC: Q66LN3. Белок прототип: AC: P29972; PDB ID: 1H6I
   Для начала проверим, чсто последовательности белка-прототипа в PDB и Uniprot не отличаются. Для этого проведем выравнивание двух последовательностей.
   Как видно, они не отличаются друг от друга. По идентификатору UniProt получим последовательность белка Q66LN3.Далее было построено парное выравнивание этой последовательности и последовательности белка-прототипа из PDB. Посмотреть его можно здесь.

2. Разметка мембранных сегментов на выравнивании

   В программе GeneDoc были размечены следующие сегменты последовательности белка-прототипа согласно информации базы данных ОРМ: гидрофобные участки (лежат непосредственно в мембране, обозначены Н), петли, лежащие со стороны цитоплазмы (+) и петли, лежащие с наружней стороны мембраны (-).
   Выравнивание можно посмотреть тут.
3. Предсказание топологии заданного белка с помощью наиболее популярной программы (TMHMM) Выдачу программы по запросу белка Q66LN3 можно посмотреть здесь . В файл с выравниванием была добавлена ещё одна последовательность и на ней размечены области как в задании 2. Результатом проделанной работы стал файл.

4. Оценка качества предсказания

   	Число а.к. остатков
   Всего а.к. остатков	270
   Остатки, предсказанные как локализованные в мембране (всего)	138
   Правильно предсказали (true positives, TP)	110
   Предсказали не то, что нужно (а.о. предсказаны как мембранные, а по данным ОРМ таковыми не являются, false positives, FP)	29
   Правильно не предсказали ( не предсказаны, и по данным ОРМ не находятся в мембране, true negatives, TN)	104
   Не предсказали то, что нужно (остатки по данным ОРМ находятся в мембране, false negatives, FN)	25
   Чувствительность (sensivity) = TP / (TP+FN)	0.815
   Специфичность (specificity) =  TN / (TN+FP)	0.782
   Точность (precision) = TP / (TP+FP)	0.791
   Сверхпредсказание = FP/ (FP+TP)	0.209
   Недопредсказание = FN / (TN+FN)	0.194

©Арутюнов Артём

©Photo exclusiely made by myself :)

©Я в контакте