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結(jié)構(gòu)質(zhì)量驗(yàn)證與比對(duì)Structurevalidationandalignment李琬生物物理教研室分子生物學(xué)館212liwan@教學(xué)大綱掌握:拉氏圖,PDBSum,ADIT,結(jié)構(gòu)比對(duì)步驟,DALI,CE,DeepAlign,F(xiàn)ATCAT了解:x射線晶體成像、NMR的誤差估計(jì),PROCHECK,WHATCHECK,PROVE,結(jié)構(gòu)比對(duì)重要性結(jié)構(gòu)質(zhì)量驗(yàn)證結(jié)構(gòu)比對(duì)△※△※結(jié)構(gòu)質(zhì)量驗(yàn)證(validation)實(shí)驗(yàn)
結(jié)構(gòu)
模型誤差error系統(tǒng)誤差——準(zhǔn)確度隨機(jī)誤差——精度系統(tǒng)誤差小——模型本質(zhì)上是正確的隨機(jī)誤差大精度水平較低,數(shù)據(jù)的質(zhì)量稍差一些,可以被用于大尺度性質(zhì)的研究不能用于需要精確知道原子位置的細(xì)節(jié)性的研究系統(tǒng)誤差大——不準(zhǔn)確隨機(jī)誤差小非常精確修正的模型毫無用處和意義誤差估計(jì)拉氏圖用于結(jié)構(gòu)檢查的軟件網(wǎng)絡(luò)上的質(zhì)量信息※△RNA聚合酶II
(RNApolymeraseII)催化合成mRNAX-raycrystallography(red,2Q5E)NMR(green,2F3I)(1)X射線晶體成像(2)NMR誤差估計(jì)PDB/pdb/home/home.do(1)X射線晶體成像(X-RayCrystallography)分辨率(Resolution)取決于晶體的有序性有多好。分辨率越高,包含的細(xì)節(jié)信息越多,得到的最終模型的準(zhǔn)確度越高。R因子(RValue)表示從模型計(jì)算和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到的結(jié)構(gòu)因子之間的差異性程度。數(shù)值越高,對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)之間的一致性就越差;數(shù)值越小,數(shù)據(jù)之間的一致性就越好。平均位置誤差(Estimatedoverallcoordinateerror)分子核心的原子排布更為有序,標(biāo)準(zhǔn)偏差比平均值要低;位于運(yùn)動(dòng)性更強(qiáng)、解析結(jié)構(gòu)不是很好的表面的原子的值要比平均值高。B因子(BValue)與原子的位置偏差密切相關(guān)。結(jié)構(gòu)中具有最大B值的原子往往是具有最大位置不確定性的原子。選擇分辨率0.2nm或更好R因子0.20或更低B值小于40.0時(shí)間具體研究類型選擇查閱文獻(xiàn)(2)NMR(NuclearMagneticResonance)拉氏圖(RamachandranPlot)一種使蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中主鏈氨基酸殘基的二面角φ(phi)與Ψ(psi)可視化的方法。Φ:Cα-N鍵的旋轉(zhuǎn)角度Ψ:Cα-C鍵的旋轉(zhuǎn)角度△允許區(qū)——可以穩(wěn)定存在。最大允許區(qū)——可以存在,不穩(wěn)定。不允許區(qū)——不能存在。根據(jù)氨基酸在幾個(gè)區(qū)域的分布情況允許區(qū)和最大允許區(qū)>90%-符合立體化學(xué)規(guī)則。不允許區(qū)>10%-測(cè)定方法有問題。拉氏圖區(qū)域表現(xiàn)的是氨基酸殘基理論上可以出現(xiàn)的構(gòu)象。不涉及能量,僅僅檢測(cè)構(gòu)象是否合理,是否符合立體化學(xué)規(guī)則。AproteomicRamachandranplot(PRplot)氨基酸(A=ΦorΨ).蛋白質(zhì)蛋白質(zhì)組PDBselectPisces-3.0Scop-nr用于結(jié)構(gòu)驗(yàn)證的軟件/pdb/static.do?p=software/software_links/analysis_and_verification.html(1)PROCHECK(2)WHATCHECK(3)PROVE(1)PROCHECK計(jì)算一個(gè)給定蛋白質(zhì)模型的一系列的立體化學(xué)參數(shù),以直觀的彩圖形式輸出PS格式的結(jié)果文件。(2)WHATCHECK包含大量的檢測(cè)項(xiàng),可以針對(duì)給定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與正常結(jié)構(gòu)之間的差異,產(chǎn)生一個(gè)非常長(zhǎng)而且很詳細(xì)的結(jié)果輸出。(3)PROVE比較給定結(jié)構(gòu)的原子體積與預(yù)先計(jì)算好的一系列標(biāo)準(zhǔn)體積之間的差別。(1)PDBsum(2)ADIT網(wǎng)絡(luò)上的質(zhì)量信息※http://www.ebi.ac.uk/thornton-srv/databases/pdbsum/所有PDB結(jié)構(gòu)的性質(zhì)分析和圖形展示。(1)PDBsum(2)ADIT/validate/檢查坐標(biāo)的格式一致性(PRECHECK)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)驗(yàn)證報(bào)告(VALIDATION)結(jié)構(gòu)比對(duì)序列比對(duì)sequencealignment↓結(jié)構(gòu)比對(duì)structurealignment重要性常用方法結(jié)構(gòu)比對(duì)軟件※△※序列相似→結(jié)構(gòu)相似結(jié)構(gòu)相似不一定具有相似的序列。兩個(gè)從不同進(jìn)化源點(diǎn)出發(fā)的核酸或蛋白質(zhì),由于趨同進(jìn)化的作用,可能會(huì)折疊成相似的空間結(jié)構(gòu)。重要性蛋白質(zhì)組注釋結(jié)構(gòu)分類方法通過結(jié)構(gòu)比對(duì)幫助確定折疊的類別,建立模板庫(kù)以供蛋白質(zhì)組注釋之用;功能推測(cè)把折疊和功能已知的分子與功能未知的分子進(jìn)行比對(duì),推測(cè)未知分子的功能;結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)在許多不同的模板結(jié)構(gòu)之間進(jìn)行比對(duì);揭示遠(yuǎn)緣序列關(guān)系結(jié)構(gòu)比對(duì)能提供不能從當(dāng)前序列比對(duì)方法得到的信息。常用方法當(dāng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)比對(duì)時(shí),通常不考慮側(cè)鏈原子,只使用骨架原子。為了簡(jiǎn)單和有效,通常只使用Cα。只有當(dāng)結(jié)構(gòu)高度相似或相同時(shí),才使用側(cè)鏈原子。△※(1)步驟(2)DALI(3)CE(1)步驟用不依賴于所選取坐標(biāo)的方式描述蛋白質(zhì)A和蛋白質(zhì)B(如距離矩陣),使它們易于比較;比較A和B;優(yōu)化A和B之間的比對(duì);與隨機(jī)情況相比,計(jì)算該比對(duì)的統(tǒng)計(jì)顯著性。(2)DALI(DistanceMatrixAlignment)用距離矩陣表示要比較的結(jié)構(gòu);Cα原子兩兩之間的距離列成矩陣在矩陣中尋找重合區(qū)域,把重合區(qū)域連成片;對(duì)角線重合的部分表示相似的主鏈構(gòu)象對(duì)角線之外重合的部位表示相似的三級(jí)結(jié)構(gòu)一個(gè)相對(duì)于另一個(gè)水平或豎起移動(dòng)的重疊區(qū)域,表示在結(jié)構(gòu)中存在缺失或插入。分支界限法尋找重合區(qū)域最優(yōu)解;對(duì)225個(gè)代表性結(jié)構(gòu)進(jìn)行兩兩比較,得出平均得分和相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差,得到z-score。http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali_lite/start(3)CE
(Combinatorialextension)八肽片斷距離對(duì)每條蛋白質(zhì)鏈上的任意8個(gè)殘基進(jìn)行組合,比較Cα原子的距離矩陣確定對(duì)齊的片段對(duì),尋找下一個(gè)對(duì)齊的片段對(duì);動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法優(yōu)化,循環(huán)得到最優(yōu)比對(duì);對(duì)25%非冗余集建立均方根偏差(rmsd)和空位的分布,將兩個(gè)正態(tài)分布的z-score組合得到z-score。/jfatcatserver/ceHome.jsp類型Pair——PairwiseAlignment(2structuresonly);Multi——MultipleStructureAlignment蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對(duì)軟件※Class:Cα--BackboneAtom(Cα)Alignment;SSE--SecondaryStructureElements
Alignment;Surf--ConnollyMolecularSurfaceAlignment.NAMEDescriptionClassTypeLinkMAMMOTHMAtching
Molecular
Models
Obtainedfrom
TheoryCαPairserverCECombinatorial
ExtensionCαPairserverTM-alignTM-scorebasedproteinstructure
alignmentCαPairserverSSAPSequential
Structure
Alignment
ProgramSSEPairserverLGALocal-Global
AlignmentCαPairserverPOSAPartial
Order
Structure
AlignmentCαMultiserverFATCATFlexibleStructure
AlignmenT
by
Chaining
AlignedFragmentPairsAllowing
TwistsCαPairserverdeconSTRUCTDatabasesearchonsubstructurallevelandpairwisealignment.SSEMultiserverMatrasMArkovian
TRAnsitionofprotein
StructureCα&SSEPairserverFASTFAST
Alignmentand
Search
ToolCαPairserverProFitProteinleast-squares
FittingCαMultiserverTOPOFITAlignmentasasuperimpositionofcommonvolumesatatopomaxpointCαPairserverLOVOALIGNLow
Order
Value
OptimizationmethodsforStructural
AlignmentCαPairserverMattMultiple
Alignmentwith
Translationsand
TwistsCαMultiserverTopMatchProteinstructurealignmentandvisualizationofstructuralsimilarities;alignmentofmultiproteincomplexesCαPairserverNAMEDescriptionClassTypeLinkRAPIDORapid
Alignmentof
Proteinstructures
Inthepresenceof
DomainmOvementsCαPairserverTOPS++FATCATFlexibleStructure
AlignmenT
by
Chaining
AlignedFragmentPairsAllowing
Twistsderivedfrom
TOPS+
StringModelCαPairserverQPTableauSearchTableau-basedproteinsubstructuresearchusingquadraticprogrammingSSEPairserverProSMoSProtein
Structure
Motif
SearchSSEPairserverMISTRALEnergy-basedmultiplestructuralalignmentofproteinsCαMultiserverStructalLeastSquaresRootMeanSquaredeviationminimizationbydynamicprogrammingCαPairserverProBiSDetectionofStructurallySimilar
Protein
Binding
SitesbyLocalStructuralAlignmentSurfPairserverALADYNDynamics-based
Alignment:superposingproteinsbymatchingtheircollectivemovementsCαPairserverSATableauSearchFastandaccurateproteinsubstructuresearchingwithsimulatedannealingandGPUsSSEPairserver3DCOMBextensi
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