В данном разделе проведено предсказание топологии для выданного альфа-спирального белка Nucleobase transporter PlAzg2 (нуклеотидый транспортер PlAzg2), относящийся к азагуанин-подобным транспортерам. Белок закодирован в геноме бактерии-паразита медоносных пчел Paenibacillus larvae.
Для запуска алгоритма использовались следующие параметры:
- Number of Membranes: 1
- Type of membrane: Gram-positive bacteria inner membrane (по данным wikipedia)
- Allow curvature: no (чтобы не усложнять анализ выдачи)
- Topology (N-ter): in (по предсказанию DeepTMHMM)
Программе передавался файл с предсказанной структуры в формате pdb. Гетероатомы в рассмотрении не учитывались, так как этот белок их не содержит (по данным UniProt).
Толщина гидрофобной части (Глубина) |
29.9 ± 1.1 Å |
Угол изгиба |
18 ± 0° |
Трансмембранные сегменты |
1(91-112), 2(116-138), 3(148-162), 4(168-194), 5(197-220), 6(241-257), 7(262-277), 8(312-333), 9(345-362), 10(384-409), 11(410-427), 12(435-453), 13(454-473), 14(480-496) |
Средняя длина трансмембранного сегмента |
20.3 остатка |
4. Сравнение алгоритмов предсказания
DeepTMHMM ппоказал себя противоречиво для выбранных белков, как алгоритм предсказания трансмембранных участков. Для белка MspA он совершенно не справился с задачей: не предсказал верно ни один участок. Возможно это связано с олигомерностью белка или с тем, что алгоритм не рассчитан на предсказание положения мономеров относительно мембраны.
Для белка PlAzg2 DeepTMHMM предсказал 13 трансмембранных участков, в то в время как PPM предсказывает 14 (участок 9(345-362) в предсказании DeepTMHMM является наружним), AlphaFold предсказывает данный участок трансмембранным с высокой степенью уверенности. Остальные трансмембранные участки отличаются по координатам в среднем на 2-3 аминокислотных остатка. Структура, полученная при помощи AlphaFold (Рис. 4), имеет высокую оценку качества предсказания почти для всех аминокислотных остатков. Качество предсказания снижено только в двух месте – на N-концевом участке и участке с 280-294 остатки.
Могла ли достоверность модели оказать влияние на результаты предсказания сервера PPM? Да, вероятно могла, так как результаты PPM и AlphaFold схожи и в некоторых местах отличаются от предсказаний DeepTMHMM.
Рис. 4 Структура белка PlAzg2, предсказанная с помощью AlphaFold. Синее - высокая достоверность. Оранжевое - низкая.