Относительная доступная площадь поверхности - Википедия - Relative accessible surface area
Относительная доступная площадь поверхности или же относительная доступность растворителей (RSA) белкового остатка является мерой воздействие остаточного растворителя. Его можно рассчитать по формуле:
где ASA - это доступная для растворителя площадь поверхности а MaxASA - это максимально возможное доступная для растворителя площадь поверхности для остатка.[1] И ASA, и MaxASA обычно измеряются в .
Чтобы измерить относительную доступность растворителя только для боковой цепи остатка, обычно принимают значения MaxASA, которые были получены для трипептидов Gly-X-Gly, где X - представляющий интерес остаток. Опубликовано несколько шкал MaxASA[1][2][3]и широко используются (см. таблицу).
Остаток | Tien et al. 2013 (теор.)[1] | Tien et al. 2013 (жирный)[1] | Miller et al. 1987 г.[2] | Rose et al. 1985 г.[3] |
---|---|---|---|---|
Аланин | 129.0 | 121.0 | 113.0 | 118.1 |
Аргинин | 274.0 | 265.0 | 241.0 | 256.0 |
Аспарагин | 195.0 | 187.0 | 158.0 | 165.5 |
Аспартат | 193.0 | 187.0 | 151.0 | 158.7 |
Цистеин | 167.0 | 148.0 | 140.0 | 146.1 |
Глутамат | 223.0 | 214.0 | 183.0 | 186.2 |
Глутамин | 225.0 | 214.0 | 189.0 | 193.2 |
Глицин | 104.0 | 97.0 | 85.0 | 88.1 |
Гистидин | 224.0 | 216.0 | 194.0 | 202.5 |
Изолейцин | 197.0 | 195.0 | 182.0 | 181.0 |
Лейцин | 201.0 | 191.0 | 180.0 | 193.1 |
Лизин | 236.0 | 230.0 | 211.0 | 225.8 |
Метионин | 224.0 | 203.0 | 204.0 | 203.4 |
Фенилаланин | 240.0 | 228.0 | 218.0 | 222.8 |
Пролин | 159.0 | 154.0 | 143.0 | 146.8 |
Серин | 155.0 | 143.0 | 122.0 | 129.8 |
Треонин | 172.0 | 163.0 | 146.0 | 152.5 |
Триптофан | 285.0 | 264.0 | 259.0 | 266.3 |
Тирозин | 263.0 | 255.0 | 229.0 | 236.8 |
Валин | 174.0 | 165.0 | 160.0 | 164.5 |
В этой таблице недавно опубликованные значения MaxASA (из Tien et al., 2013 г.[1]) систематически превышают более старые значения (из Миллера и др., 1987 г.[2] или Rose et al. 1985 г.[3]). Это несоответствие можно проследить до конформации, в которой трипептиды Gly-X-Gly оцениваются для расчета MaxASA. В более ранних работах использовалась расширенная конформация, при этом углы позвоночника из и .[2][3] Однако Tien et al. 2013[1] продемонстрировали, что трипептиды в расширенной конформации относятся к наименее подверженным воздействию конформациям. Наибольшие значения ASA постоянно наблюдаются в альфа-спиралях с углами остова около и . Tien et al. 2013 рекомендуют использовать свои теоретические значения MaxASA (2-й столбец в таблице), поскольку они были получены из систематического перечисления всех возможных конформаций и, вероятно, представляют собой истинную верхнюю границу наблюдаемого ASA.[1]
Значения ASA и, следовательно, RSA обычно рассчитываются на основе структуры белка, например, с помощью программного обеспечения DSSP.[4] Тем не менее, существует также обширная литература, в которой предпринимаются попытки предсказать значения RSA на основе данных последовательности с использованием подходов машинного обучения.[5][6]
Инструменты прогнозирования
Экспериментальное предсказание RSA - дорогостоящая и трудоемкая задача. В последние десятилетия для прогнозирования RSA было введено несколько вычислительных методов.[7][8][9]
Рекомендации
- ^ а б c d е ж грамм час Tien, M. Z .; Мейер, А.Г .; Сыдыкова, Д.К .; Spielman, S.J .; Уилке, К. О. (2013). «Максимально допустимая доступность растворителей остатков в белках». PLOS ONE. 8 (11): e80635. arXiv:1211.4251. Bibcode:2013PLoSO ... 880635T. Дои:10.1371 / journal.pone.0080635. ЧВК 3836772. PMID 24278298.
- ^ а б c d Miller, S .; Janin, J .; Леск, А. М .; Чотиа, К. (1987). «Внутренняя часть и поверхность мономерных белков». J. Mol. Биол. 196 (3): 641–656. Дои:10.1016/0022-2836(87)90038-6. PMID 3681970.
- ^ а б c d Rose, G.D .; Geselowitz, A.R .; Lesser, G.J .; Lee, R.H .; Зехфус, М. Х. (1985). «Гидрофобность аминокислотных остатков глобулярных белков». Наука. 229 (4716): 834–838. Bibcode:1985Научный ... 229..834R. Дои:10.1126 / science.4023714. PMID 4023714.
- ^ Kabsch, W .; Сандер, К. (1983). «Словарь вторичной структуры белков: распознавание образов водородных связей и геометрических элементов». Биополимеры. 22 (12): 2577–2637. Дои:10.1002 / bip.360221211. PMID 6667333.
- ^ Хёнсу, Ким; Хэсун, Парк (2003). «Прогнозирование относительной доступности растворителей для белков с помощью машин опорных векторов и локального 3D дескриптора дальнего взаимодействия» (PDF). Получено 10 апреля 2015.
- ^ Рост, Буркхард; Сандер, Крис (1994). «Сохранение и прогнозирование доступности растворителей в белковых семьях». Белки. 20 (3): 216–26. Дои:10.1002 / prot.340200303. PMID 7892171. Получено 10 апреля 2015.
- ^ Калил, Маназ; Торриси, Мирко; Муни, Кэтрин; Полластри, Джанлука (01.09.2019). «PaleAle 5.0: прогнозирование относительной доступности растворителей белков с помощью глубокого обучения». Аминокислоты. 51 (9): 1289–1296. Дои:10.1007 / s00726-019-02767-6. HDL:10197/11324. ISSN 1438-2199. PMID 31388850.
- ^ Ван, Шэн; Ли, Вэй; Лю, Шиванг; Сюй, Дзинбо (2016-07-08). «RaptorX-Property: веб-сервер для прогнозирования свойств структуры белков». Исследования нуклеиновых кислот. 44 (W1): W430 – W435. Дои:10.1093 / нар / gkw306. ISSN 0305-1048. ЧВК 4987890. PMID 27112573.
- ^ Magnan, Christophe N .; Бальди, Пьер (2014-09-15). «SSpro / ACCpro 5: почти идеальное предсказание вторичной структуры белка и относительной доступности растворителей с использованием профилей, машинного обучения и структурного сходства». Биоинформатика. 30 (18): 2592–2597. Дои:10.1093 / биоинформатика / btu352. ISSN 1367-4803. ЧВК 4215083. PMID 24860169.