Трансмембранные белки

  • Для альфа-спиральных молекул наблюдается разнообразие степени погружения в мембрану и строения молекулы белка. Для бета-баррелей степень погружения тоже может быть разной, но вот такого разнообразия строения молекул не наблюдается. Все ограничивается количеством трансмембранных пор и количеством тяжей, из которых они состоят.
    PDB код Число цепей Тип
    (спираль, баррель)     		Число трансмембранных участков в цепи Число остатков в одном трансмембранном участке
    (типичное, минимальное, максимальное)     		(*) Толщина мембраны в ангстремах
    (расстояние между атомами на границах трансмембранных участков перпендикулярно мембране
    1nqe 1 баррель 22 7, 6, 9  
    3bry 2 баррель 14 8,8,9  
    2DF9 1 альфа-спираль 3 23,25,26 (все три участка)  
    3M9C 4 альфа-спираль 15, 14, 11, 15  

  • Согласно аннотации Uniprot, белок Q9KJC2 является трансмембранным - Cell inner membrane; Multi-pass membrane protein.
    Сервис TMHMM так же предсказывает трансмембранность этого белка:


    Выравнивание последовательности данного белка с его гомологом, заранее известном как троансмембранный белок, также подверждает этот факт.

    Расположение трансмембранных участков, предсказанное этой программой, практически полностью совпадает с таковым у гомолога. К тому же, данные участки двух белков несут очень похожие или идентичные аминокислоты, то есть хорошо выравниваются. Следовательно, мой белок трансмембранный.
  •   Число а.к. остатков
    Всего а.к. остатков в последовательности 1050
    Остатки, предсказанные TMHMM как локализованные в мембране (всего) 248
    Правильно предсказали - совпадают с 3D предсказанием (true positives, TP) 201
    Предсказали не то, что нужно (а.о. предсказаны как мембранные, а по данным 3D таковыми не являются, false positives, FP) 49
    Правильно не предсказали ( не предсказаны, и по данным 3D не находятся в мембране, true negatives, TN) 775
    Не предсказали то, что нужно (остатки по данным 3D находятся в мембране, false negatives, FN) 25
    Чувствительность (sensivity) = TP / (TP+FN) 0,89
    Специфичность (specificity) =  TN / (TN+FP)  0,94
    Точность(precision) = TP /(TP+FP) 0,80
    Сверхпредсказание = FP/ (FP+TP) 0,12
    Недопредсказание = FN / (TN+FN) 0,03
    Таким образом, программа TMHMM основательно ошиблась лишь с одним трансмембранным участком, для остальных были отклонения ± 2-4 остатка. Программа достаточно чувствительна, 89% - это хороший результат предсказания. Она угадала практически все трансмембранные остатки.

    • ©Турал Я.Я.