오늘날 생물학 데이터베이스 시스템은 끊임없이 증가하고 복잡하게 연결되는 데이터를 처리해야 할 필요성과 데이터양의 증가만큼이나 빨리 성장하는 사용자들의 요구에 부응해야 하는 필요성에 직면해 있다. 이 논문에서는 기존의 생물학 데이터베이스 시스템의 특징을 살펴본 후, 현재 당뇨 관련 데이터베이스가 존재하지 않으므로 당뇨 연구를 위한 포괄적인 정보 제공과 사용의 편의를 제공하기 위하여 생물학 관련 데이터베이스를 교차 참조한 당뇨 연구용 데이터베이스를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 데이터베이스는 Genetic Information, Protein Information, In Silico digestion, 그리고 Chemical Information 4개의 메뉴로 구성하였다. Genetic Information과 Protein Information은 Cross-Reference를 통한 관련 데이터베이스와 연결시켰고, Protein Information에서 PDB 코드가 존재할 경우 3차원 분자 구조를 제공한다. 아울러 단백질 동정시에 활용할 수 있는 선택된 효소처리 후의 펩타이드의 이론적 질량값을 계산하도록 구현(In Silico Digestion)하였으며, 당뇨 관련 주요 단백질의 화합물들의 구조를 제공하였다.
Mushtaq, Ameeq Ul;Cho, Hye Young;Byun, Youngjoo;Jeon, Young Ho
한국자기공명학회논문지
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제20권2호
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pp.50-55
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2016
Backbone $^1H$, $^{13}C$ and $^{15}N$ resonance assignments are presented for the anticodon binding domain (residues 557-674) of human glycyl-tRNA synthetase (GRS). Role of the anticodon binding domain (ABD) of GRS as an anticancer ligand has recently been reported and its role in other diseases like Charcot-Marie-Tooth (CMT) and polymyositis have increased its interest. NMR assignments were completed using the isotope [$^{13}C/^{15}N$]-enriched protein and chemical shifts based secondary structure analysis with TALOS+ demonstrate similar secondary structure as reported in X-ray structure PDB 2ZT8, except some C-terminal residues. NMR signals from the N-terminal residues 557 to 571 and 590 to 614 showed very weak or no signals exhibiting dynamics or conformational exchange in NMR timescale.
본 연구는 생균제로 이용할 수 있는 균주개발을 목적으로 돈분에서 성장능력과 내산성이 우수한 Candida sp. 를 분리하였고, API kit를 이용하여 동정하였을 때 Candida utilis로 확인되었다. Candida utilis는 cellulase, phytase활성이 높은 것으로 관찰되었으며, PDB배지에서 18시간 배양시 $6.5{\times}109\;cfu/ml$로 최대로 성장하는 것으로 나타났다. 또, pH 1.5에서도 약 22%의 미생물수($1.34{\times}107\;cfu/ml$)가 잔존하여, 내산성이 강한 것으로 나타났다. 또, $60^{\circ}C$이상의 고온에서는 사멸하였으나 정상적인 생체온도에서는 열 안전성이 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 분리한 Candida utilis는 생균제 및 단세포단백질 생산에 충분히 이용가치가 있는 것으로 확인되었다.
Botrytis cinerea E12 was isolated from the leaves, flowers and fruits of eggplant in the greenhouse in Halrim, Kimhae and Dejeo, Pusan. The leaves infected with the pathogen were appeared initially brown-color, small gray spots at the edge, and finally fall down. The fruit was showed the symptoms of circular or irregular shapes, followed by sunken. When the symptoms were developed, the conidia formed on the surface with gray color. To determine the pathogenicity of B. cinerea E12 against the eggplants, the conidia were suspended with 30% tomato juice, PDB and sterile water, respectively. The result showed that the conidial suspension with 30% tomato juice was highly effective on the pathogenicity as more than 90%. Moreover, the symptoms caused by inoculum were the same as those of wild-type pathogen.
단백질 3차 구조 정보는 PDB에서 플랫화일 형태로 제공되고 있으며 이러한 플랫화일 각각의 엔트리들은 단백질 3차 분자 구조를 구성하는 원자들의 공간좌표정보, 서열정보, 실험정보 및 참조정보 등으로 구성된다. 이러한 정보들을 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적 검색을 위해서는 플랫파일을 데이터베이스로 구축함과 동시에, 구축된 데이터베이스를 위한 유사성 검색시스템 구축이 요구된다. 따라서, 이 논문에서는 Protein DataBank에서 제공하는 플랫파일을 공간객체 모델링기법에 기반한 관계형 데이터베이스로 구축하고 PSI-BLAST를 적용하여 단백질 서열 유사성 검색 시스템을 구축한다. 이렇게 함으로써 단백질 3자 구조 분자를 구성하는 원자에 대한 검색과 구조에 대한 서열 유사성 검색을 통하여 단백질 3차 구조 분류 및 구조 예측 시스템 구축에 활용할 수 있다.
Since pathogens resistant against vancomycin occur rapidly, the development of a new drug is needed. To make a new drug based on a rational drug design, the structural study of vancomycin is necessary. Accordingly, this study reports on a comparison of the solution structure of vancomycin determined by NMR spectroscopy, which was performed in the present work, with the X-ray crystallographic structure previously deposited in the Protein Data Bank (PDB).
Epidermal growth factor receptor(EGFR)는 HER family에 속하는 tyrosine kinase receptor로서 다양한 하류경로로 신호를 전달하여 세포 증식, 혈관 형성, 세포 사멸을 억제하는 역할을 한다. EGFR이 폐암의 형성에 중요한 역할을 하고 많은 상피세포 종양에서 비정상적으로 활성화됨에 따라 암 치료에 중요한 역할을 하고 있어 EGFR tyrosine kinase inhibitor(TKI)에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 위와 같은 약 개발에 있어서 현재 가상 시뮬레이션을 통한 약 후보물질 개발이 진행되고 있다. 특히, Molecular docking 시뮬레이션은 기존의 실험적인 기술(X-ray crystallography, NMR)로는 연구하기가 어려웠던 protein과 ligand간의 상호작용을 예측하여 이에 대한 정보를 제공할 수 있다. 하지만, 우선적으로 Molecular docking 시뮬레이션은 정확한 validation을 기반으로 진행되어야 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 EDISON에서 제공하는 Dock 프로그램과 일반적으로 잘 알려진 Glide, Autodock 프로그램으로 protein data bank(PDB)에서 제공하는 EGFR wild type cocrystal을 redocking하는 방식을 통하여 최상위 rank pose의 RMSD 값을 통한 validation 성능을 비교함으로써 어떤 프로그램이 EGFR과 ligand 간의 결합예측을 하는데 있어서 보다 더 정확한 결과를 낼 수 있는지 알아보고자 하였고 시뮬레이션 결과 Autodock에서 가장 우수한 결과 값을 보여주었다.
오늘날 핵산과 단백질의 결합체에 관한 자료가 PDB(Protein Data Bank)와 같은 공공 데이터베이스에 급속도로 증가되고 있고 하나하나의 자료 자체도 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 더 이상 수작업으로 이를 분석하기란 거의 불가능할 뿐 아니라 정확도에 많은 문제가 있다. 그래서 본 연구에서는 방대한 생물학 자료를 효율적으로 분석하기 위해 자동화된 알고리즘을 개발하여 수작업에 의존하던 기존방식을 개선하였다. 이 알고리즘으로 51개의 RNA와 단백질간의 결합구조로 구성된 Dataset과 129개의 DNA와 단백질 간의 결합구조로 구성된 Dataset 분석하여 각각의 경우에 있어서의 결합성향과 결합유형을 찾아내었다. 이러한 본 연구의 결과가 아직 구조가 밝혀지지 않은 단백질-핵산간의 결합부위를 예측하는 알고리즘 개발에 기초 자료로 이용될 수 있다. 신약을 개발하는 과정에서 표적단백질의 결합부위를 예측하는데 활용될 수 있을 것이다.
단백질의 기능은 단백질의 구조에 따라 결정되며, 새로운 단백질의 기능을 파악하기 위하여 이미 밝혀진 단백질의 기능과 구조를 비교하는 방법이 사용되고 있다. 단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 방법에 따라 다양하게 개발되고 있으며, 보다 효과적으로 관련된 연구자들이 자신의 연구에 활용하기 위해서는 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 PDB 데이터베이스에서 제공하는 단백질 정보를 이용하여 PSAML 및 Topology String 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 웹 기반에서 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. PSAML 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조 및 그들 사이의 관계를 포함하는 PSAML 데이터를 제공하며, Topology String 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적(공간적) 정보를 포함하는 문자열로 단백질 구조정보를 제공한다. 이를 이용하여 구축된 웹 기반 단백질 구조 비교 시스템은 Topology String 정렬 방법을 통하여 보다 빠르게 유사성이 높은 부분 구조를 찾는 방법을 제공한다.
단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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