CS23D

CS23D
CS23D 출력 페이지 예시
화학 시프트 스레드에 사용되는 CS23D Ramachandran 플롯 알파벳

CS23D는 NMR 화학 [1]시프트에서 3D 구조 모델을 생성하는 웹 서버입니다.CS23D는 화학 시프트 스레드화, de novo 구조 생성, 화학 시프트 기반 비틀림 각도 예측 및 화학 시프트 정교화와 최대 프래그먼트 어셈블리를 결합합니다.CS23D는 RefDB와 ShiftX를 사용합니다.

CS23D 입력 형식

CS23D는 SHIFTY 또는 BMRB 형식의 화학 시프트 파일을 받아들입니다.

CS23D 옵션

사용자는 할 수 있습니다.

  1. 템플릿으로 단백질 사용 제외
  2. 사용 가능한 템플릿 목록에서 하이 아이덴티티 호몰로그 무시
  3. 최종 앙상블의 모델 수 변경
  4. 모형 최적화 단계 수 변경

CS23D 출력

CS23D 출력은 10개의 베스트 스코어 PDB 좌표 세트로 구성됩니다.싱글 베스트 스코어 구조로의 하이퍼링크도 제공됩니다.전체 CS23D 점수, 지식 기반 점수, 화학적 이동 점수, 라마찬드란 플롯 통계, 정제 전과 후의 관측된 이동과 계산된 이동 간의 상관 관계가 표시됩니다.사용자에게 구조 신뢰성에 대한 결론을 제공한다.

CS23D 프로토콜

호몰로지 검색:쿼리 시퀀스는 BLAST를 사용하는 PPT-DB의 2차 구조와 PDB 시퀀스의 비장 데이터베이스에서 상동 단백질 또는/또는 단백질 단편들을 찾기 위해 사용된다.

호몰로지 모델링:호몰로지 모델링은 PROTEUS2 [2]프로그램의 일부인 호모델러 프로그램에 의해 이루어집니다.호몰로지 검색 단계에서 식별된 단백질은 호몰로지 모델링의 템플릿으로 사용된다.

화학적 이동 기준:화학적 이동은 RCI 웹 서버 백엔드의 일부인 RefCor에 [3]의해 참조됩니다.

화학적 변화를 통한 2차 구조 예측:2차 구조는 CSI에 의한 화학적 이동으로부터 예측된다.

화학적 이동으로부터의 비틀림 각도 예측:비틀림 각도는 PREDITOR에 [4]의해 화학적 이동으로부터 예측된다.

화학적 시프트 스레드: PREDITOR에[4] 의해 화학적 시프트에서 예측된 백본 Phi 및 Psi 비틀림 각도는 라마찬드란 공간의 9개 영역에 매핑되며, 각각 특정 문자가 할당됩니다.단백질은 이들 9개의 "토르션 각도 문자"의 배열로 나타낼 수 있다.Thrifty는 이러한 비틀림 각도 문자의 시퀀스를 사용하여 구조를 9글자인 Ramachandran "알파벳"으로 변환한 ~18,500개의 비장 PDB 구조의 데이터베이스에서 양호한 템플릿을 식별한다.

마찬가지로 CSI 프로그램에 의해 화학적 시프트에서 예측되는 3글자 2차 구조 알파벳(나선은 H, 베타스트랜드는 B, 코일은 C)과 2차 구조를 사용하여 화학적 시프트 스레딩을 추가로 실시한다.

모델 어셈블리: 호몰로지 모델링 및 화학적 시프트 스레드화 단계로 식별된 서브 플래그먼트를 CS23D SF 어셈블러(SubFragment Assembler)를 사용하여 초기 3D 모델로 조립합니다.초기 모델은 GAFolder 스코어링 기능(아래 참조)에 의해 평가되며, 최상의 모델은 GAFolder에 의해 더욱 세분화됩니다(아래 GAFolder에 대한 자세한 내용은 아래 참조).

Ab initio 폴딩: Ab initio 폴딩은 호몰로지 모델링 및 화학적 시프트 스레드 단계에서 템플릿이 식별되지 않은 경우 Rosetta에[5] 의해 수행된다.Rosetta 모델은 GAFolder 스코어링 함수로 평가되며, 최상의 Rosetta 모델은 GAFolder에서 개선됩니다(아래 참조).

모델 최적화:CS23D에서의 모델 최적화는 유전자 알고리즘을 사용하여 컨피규레이션 공간을 샘플링하는 비틀림 각도 기반의 미니마이저 GA폴더(유전자 알고리즘 폴더)에 의해 이루어집니다.이 방법은 [5]GENFOLD에서 사용하는 방법과 유사합니다.GAFolder는 [4]PREDITOR가 예측한 비틀림각의 값과 불확실성에 의해 정의된 범위 내에서 비틀림각을 이동시키고, GAFolder는 아래와 같은 스코어링 함수로 단백질 모델을 평가한다.

스코어링 기능:GAFolder의 점수 기능은 지식 기반 점수와 화학적 시프트 점수로 구성됩니다.

지식 기반 점수는 다음과 같습니다.

  1. 회전 점수의 반지름,
  2. 수소 결합 에너지,
  3. 수소 결합의 수,
  4. 불량 연락처 점수,
  5. 디술피드 결합 점수,
  6. 브라이언트와 로렌스의 [6]잠재력에 기초하여 변형된 스레드 에너지입니다.
  7. 모델 비틀림 각도 Phi 및 Psi의 정규성을 평가하는 Ramachandran 점수
  8. 모델 비틀림 오메가 각도의 정규성을 평가하는 오메가 점수
  9. 서로 다른 phi 및 psi 조합에 대한 예상 카이각을 기반으로 하는 카이 점수입니다.

GAfolder 스코어링 기능의 화학적 이동 구성 요소에는 다음이 사용됩니다.

  1. SHIFTX 1.0에 의해 계산된 화학 변화(CA, CB, CO, N, HA, HN)와 화학 변화 사이의 상관 계수의 가중치.
  2. CSI가 실험적인 화학적 이동으로부터 예측한 2차 구조와 2차 구조 사이의 일치.

CS23D 서브프로그램

  1. CSI - 화학적 변화에 따른 2차 구조 예측
  2. BLAST - 시퀀스 정렬, 호몰로지 검색
  3. PROTEUS2 - 호몰로지[2] 모델링
  4. 프레디터 - 화학적[4] 변화에 따른 비틀림 각도 예측
  5. 펩마크 - 비틀림 각도와 배열에서 단백질 모델 구축
  6. PPT-DB- 2차 구조 데이터베이스
  7. Rosetta - ab initio 구조 생성[5]
  8. RCI-PREDITOR에 의한 화학적 이동으로부터 예측된 비틀림 각도의 불확실성 추정
  9. ShiftX 1.0 - 단백질 모델에서 ShiftX에 의해 예측되는 화학적 이동과 관측된 이동 사이의 상관 계수를 생성하는 데 사용됩니다.
  10. SFAsembler - 최대 프래그먼트 어셈블리
  11. GAFolder - 유전자 알고리즘을 통한 화학적 이동 정제
  12. 알뜰 - 화학적 시프트 나사산
  13. RefCor - 화학적 이동 기준

템플릿 시퀀스 ID에 대한 CS23D 의존성

CS23D는 템플릿 기반 방식입니다.따라서 이 템플릿의 성능은 선택한 템플릿의 시퀀스 ID에 따라 달라집니다. 인접한 그림을 참조하십시오.마찬가지로 Rosetta도 fragment 바이어스 방식입니다.퍼포먼스는 선택한 fragment의 품질에 따라 달라집니다.프래그먼트 품질은 프래그먼트 선택 단계(예를 들어 CS-Rosetta 프로토콜)에서 화학적 시프트를 사용함으로써 개선될 수 있다.템플릿 구조 또는 단편 구조에 의해 편향되지 않은 구조 솔루션의 경우 NOE 기반 거리 구속(잔차당 8-10)을 얻어 GeNMR 프로그램과 함께 초기 모드로 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Wishart DS, Arndt D, Berjanskii M, Tang P, Zhou J, Lin G (July 2008). "CS23D: a web server for rapid protein structure generation using NMR chemical shifts and sequence data". Nucleic Acids Research. 36 (Web Server issue): W496–502. doi:10.1093/nar/gkn305. PMC 2447725. PMID 18515350.
  2. ^ a b Montgomerie S, Cruz JA, Shrivastava S, Arndt D, Berjanskii M, Wishart DS (July 2008). "PROTEUS2: a web server for comprehensive protein structure prediction and structure-based annotation". Nucleic Acids Research. 36 (Web Server issue): W202–9. doi:10.1093/nar/gkn255. PMC 2447806. PMID 18483082.
  3. ^ Berjanskii M, Wishart DS (2006). "NMR: prediction of protein flexibility". Nature Protocols. 1 (2): 683–8. doi:10.1038/nprot.2006.108. PMID 17406296.
  4. ^ a b c d Berjanskii MV, Neal S, Wishart DS (July 2006). "PREDITOR: a web server for predicting protein torsion angle restraints". Nucleic Acids Research. 34 (Web Server issue): W63–9. doi:10.1093/nar/gkl341. PMC 1538894. PMID 16845087.
  5. ^ a b c Rohl CA, Strauss CE, Misura KM, Baker D (2004). "Protein structure prediction using Rosetta". Methods in Enzymology. 383: 66–93. doi:10.1016/S0076-6879(04)83004-0. PMID 15063647.
  6. ^ Bryant SH, Lawrence CE (May 1993). "An empirical energy function for threading protein sequence through the folding motif". Proteins. 16 (1): 92–112. doi:10.1002/prot.340160110. PMID 8497488.