Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://kodomo.fbb.msu.ru/~megabotan/term4/text/task9.html
Дата изменения: Mon May 30 17:00:07 2011
Дата индексирования: Tue Oct 2 10:44:34 2012
Кодировка: Windows-1251

Трансмембранные белки head

первый семестр второй семестр главная страница

Трансмембранные белки

Задание 1.

a) Структуры пяти α-спиральных трансмембранных белков и пяти трансмембранных β-баррелей:
1zll
3g5u
2k9j
2x2v
2ks1

1xkw
3fhh
3a2s
2k4t
2iah.

Таблица 1

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
1zll	5	спираль	5	25	30.5 + 1.4 A
3fhh	1	баррель	22	6-8 (типично 7)	24.6 + 0.9 A

Задание 2.

С помощью программы предсказания трансмембранных спиралей по последовательности (сервис TMHMM) получены следующие результаты: результат TMHMM

Координаты α-спиралей, предсказанные Uniprot и ТМНММ для A1JHZ2 (мой белок)

Uniprot, координаты	Uniprot, длина	ТМНММ, координаты	ТМНММ, длина	Гомолог, коордитаны	Гомолог, длина
12-32	21	12-34	23	12-34	23
40-60	21	38-60	23	38-60	23
82-102	21	80-102	23	80-102	23
114-134	21	117-139	23	117-139	23
164-184	21	158-175	18	158-175	18
		180-199	20	180-199	20

.

Координаты полученные TMHMM и координаты гомолога полностью совпали, а uniprot показал спиралей на одну меньше. Скорее всего координаты uniprot'а неверные, будем смотреть на выравнивание.
Выранвнивание в формате msf моего белка и гомолога.
Трансмембранные участки выделены синим, внутриклеточные зеленым и внеклеточные желтым. Белок хорошо выравнился и скорее всего имеет такие же трансмембранные домены. Делаем вывод, что сервис TMHMM очень хорошо определил координаты.

Таблица 2

Число а.к. остатков Всего а.к. остатков в последовательности 300 Остатки, предсказанные TMHMM как локализованные в мембране (всего) 130 Правильно предсказали - совпадают с 3D предсказанием (true positives, TP) 130 Предсказали не то, что нужно (а.о. предсказаны как мембранные, а по данным 3D таковыми не являются, false positives, FP) 0 Правильно не предсказали ( не предсказаны, и по данным 3D не находятся в мембране, true negatives, TN) 170 Не предсказали то, что нужно (остатки по данным 3D находятся в мембране, false negatives, FN) 0 Чувствительность (sensivity) = TP / (TP+FN) 1 Специфичность (specificity) = TN / (TN+FP) 1 Точность(precision) = TP /(TP+FP) 1 Сверхпредсказание = FP/ (FP+TP) 0 Недопредсказание = FN / (TN+FN) 0