Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес
оригинального документа
: http://kodomo.cmm.msu.ru/~lesya/Pymol9.html
Дата изменения: Tue Dec 14 00:17:54 2010 Дата индексирования: Mon Oct 1 23:15:37 2012 Кодировка: Windows-1251 |
:
Анализ:
Таким образом, из проанализированных 142 остатков 17 относятся к глицину и пролину.
В запрещенной области нет ни одного остатка (не считая глицин и пролин).
В предпочитаемой области находятся 72,4% от всех остатков, соответственно ислключая 2 концевых
и остатки глицина и пролина, что является показателем того, что модель однозначно
не самая оптимальная.
Радует то, что основное количество остатков, не входящих в предпочитаемую область находится
все же в разрешимой, а не в допустимой области.
К сожалению сервер EDS не содержит информации о моем белочке.
Поэтому я взяла на исследование белок с PDB-кодом 1ESJ.
Перейдя по ссылке "Significant regions" имеем следующую картину:
Что в данной структуре 38 остатков цепи А, 40 остатков цепи В и 26 остатков цепи С имеют
большой Z-score по RSR.
Для создания модели и электронной плотности был выбран остаток глутаминовой кислоты цепи С :
GLU 170, для которого
Для этого с сайта EDS достали карту электронной плотности белка 1ESJ.
Прописали ряд следующих команд:
load 1esj.omap, 1esj_omap load 1esj.pdb, 1esj_pdb hide all show sticks, byres c/170/ isomesh new_map1, 1esj_omap, 1.0, c/170/, 1 isomesh new_map2, 1esj_omap, 0.5, c/170/, 1 color yellow, new_map1 ray png glu170el.png
Получили следующее изображение, из которого видно, что остаток полностью вписался
в границы уровня электронной плотности равному 0,5 (окрашен белым цветом),
но не полностью в границы уровня электронной плотности равному 1 (окрашен желтым цветом).
Это можно было ожидать, так как его значения RSR, Z-score по RSR и коэффициента корреляции
для электронной плотности превосходят пороговые значения нормы.
О чем говорят эти данные?
Информация в первой колонке соотвествует данным PDB, во второй - рассчитанным параметрам
по данным, в последней колонке как раз содержится информация о данных оптимизированной модели.
На самом деле, по этим данным сложно сказать улучшает или не улучшает оптимизация модель,
так значения R- и R-free-фактора увеличились, и разница между ними тоже.
Но нужно отметить,что значение R-free Z-score уменьшилось вдвое!
Укажем необходимые для анализа комментарии о стоящих вверху каждой строки цифрах:
1-Чем выше, тем лучше 2-Должно быть меньше 1.000 3-Чем меньше, тем лучше
По этим данным можно заключить, что вполне возможно, что оптимизацию модели все же
стоит провести, так как в основном параметры улучшились.