The most popular protein structure prediction method is comparative modeling. To guarantee accurate comparative modeling, the sequence alignment between a query protein and a template should be accurate. Although choosing the best template based on the protein sequence alignments is most critical to perform more accurate fold-recognition in comparative modeling, even more critical is the sequence alignment quality. Contrast to a lot of attention to developing a method for choosing the best template, prediction of alignment accuracy has not gained much interest. Here, we develop a method for prediction of the shift score, a recently proposed measure for alignment quality. We apply support vector regression (SVR) to predict shift score. The alignment between a query protein and a template protein of length n in our own library is transformed into an input vector of length n +2. Structural alignments are assumed to be the best alignment, and SVR is trained to predict the shift score between structural alignment and profile-profile alignment of a query protein to a template protein. The performance is assessed by Pearson correlation coefficient. The trained SVR predicts shift score with the correlation between observed and predicted shift score of 0.80.
Proceedings of the Botanical Society of Korea Conference
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1999.07a
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pp.57-62
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1999
Light-regulated translation of chloroplast mRNAs requires nuclear-encoded trans-acting factors that interact with the 5' untranslated region (UTR) of these mRNAs. A set of four proteins (60, 55, 47, and 38 kDa) that bind to the 5'-UTR of the psbA mRNA had been identified in C. reinhardtii. 47 kDa protein (RB47) was found to encode a chloroplast poly (A)-binding protein (cPABP) that specifically binds to the 5'-UTR of the psbA mRNA, and essential for translation of this mRNA, cDNA encoding 60 kDa protein (RB60) was isolated, and the amino acid sequence of the encoded protein was highly homologous to plants and mammalian protein disulfide isomerases (PDI), normally found in the endoplasmic reticulum (ER). Immunoblot analysis of C. reinhardtii proteins showed that anti-PDI recognized a distinct protein of 56 kDa in whole cell extract, whereas anti-rRB60 detected a 60 kDa protein. The ER-PDI was not retained on heparin-agarose resin whereas RB60 was retained. In vitro translation products of the RB60 cDNA can be transported into C. reinhardtii chloroplast in vitro. Immunoblot analysis of isolated pea chloroplasts indicated that higher plant also possess a RB60 homolog. In vitro RNA-binding studies showed that RB60 modulates the binding of cPABP to the 5'-UTR of the psbA mRNA by reversibly changing the redox status of cPABP using redox potential or ADP-dependent phosphorylation. Site-directed mutagenesis of -CGHC- catalytic site in thioredoxin-like domain of RB60 is an unique PDI located in the chloroplast of C. reinhardtii, and suggest that the chloroplast PDI may have evolved to utilize the redox-regulated thioredoxin like domain as a mechanism for regulating the light-activated translation of the psbA mRNA.
Some biochemical features of varietal variation in seed protein and their implications for soybean breeding for high protein were pursued employing 86 soybean varieties of Korea, Japan, and the U.S.A. origins. Also, studied comparatively was the temporal pattern of protein components accumulation during seed development characteristic to the high protein variety. Seed protein content of the 86 soybean varieties varied 34.4 to 50.6%. Non-existence of variety having high content of both protein and oil, or high protein content with average oil content as well as high negative correlation between the content of protein and oil (r=-0.73$^{**}$) indicate strongly a great difficulty to breed high protein variety while conserving oil content. The total content of essential amino acids varied 32.82 to 36.63% and the total content of sulfur-containing amino acids varied 2.09 to 2.73% as tested for 12 varieties differing protein content from 40.0 to 50.6%. The content of methionine was positively correlated with the content of glutamic acid, which was the major amino acid (18.5%) in seed protein of soybean. In particular, the varieties Bongeui and Saikai #20 had high protein content as well as high content of sulfur-containing amino acids. The content of lysine was negatively correlated with that of isoleucine, but positively correlated with protein content. The content of alanine, valine or leucine was correlated positively with oil content. The seed protein of soybean was built with 12 to 16 components depending on variety as revealed on disc acrylamide gel electrophoresis. The 86 varieties were classified into 11 groups of characteristic electrophoretic pattern. The protein component of Rm=0.14(b) showed the greatest varietal variation among the components in their relative contents, and negative correlation with the content of the other components, while the protein component of Rm=0.06(a) had a significant, positive correlation with protein content. There was sequential phases of rapid decrease, slow increase and stay in the protein content during seed development. Shorter period and lower rate of decrease followed by longer period and higher rate of increase in protein content during seed development was of characteristic to high protein variety together with earlier and continuous development at higher rate of the protein component a. Considering the extremely low methionine content of the protein component a, breeding for high protein content may result in lower quality of soybean protein.n.
Envelope proteins of virus contain a segment of hydrophobic amino acids, called as fusion peptide, which triggers membrane fusion by insertion into membrane and perturbation of lipid bilayer structure. Potential fusion peptide sequences have been identified in the middle of L or M proteins or at the N-terminus of S protein in the envelope of human hepatitis B virus (HBV). Two 16-mer peptides representing the N-terminal fusion peptide of the S protein and the internal fusion peptide in L protein were synthesized, and their membrane disrupting activities were characterized. The internal fusion peptide in L protein showed higher activity of liposome leakage and hemolysis of human red blood cells than the N-terminal fusion peptide of S protein. Also, the membrane disrupting activity of the extracellular domain of L protein significantly increased when the internal fusion peptide region was exposed to N-terminus by the treatment of V8 protease. These results indicate that the internal fusion peptide region of L protein could activate membrane fusion when it is exposed by proteolysis.
In order to utilize okara protein as a food auditive, nutritional composition of soymilk okara was investigated. Protein in okara Is highly insoluble due to excessive heat treatment during soymilk processing. Protein content of okara was 37.3% as compared to 42.5 % for soybean. Carbohydrate and lipid contents of okara were 40.6% and 17.9%, respectively. Okara lipid extracted with chloroform-methanol consisted of neutral lipid, glycolipid and phospholipid, with neutral lipid making up 98.6% . Linoleic acid, ileic acid, and palmitic acids accounted for about 80% of the total fatty acids with linoleic acid sharing 50.3% of the total. Amino acid composition of okara protein was dissimilar to that of soy Protein : Cysteine was totally absent in okara while lysine, which is the limiting amino acid of soy protein, was present in higher amount in okara on dry weight basis. Both aqueous extract of okara protein and soy Protein were found to have ACE inhibitory activity.
Dynamic properties of proteins can present key information on protein-ligand and protein-protein interaction. Despite their usefulness, the properties of protein dynamics have not been obtained easily due to protein stability and short-term measurement. Here, it is shown that combined method for analysis of dynamical properties. It utilizes predicted order parameter and NMR relaxation data such as $T_1$, $T_2$, and heteronuclear NOE. The suggested method could be used to know the flexibility of protein roughly without precise dynamical parameters such as order parameters through model-free analysis.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.17-25
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2003
Determining the binding sites in protein-nucleic acid complexes is essential to the complete understanding of protein-nucleic acid interactions and to the development of new drugs. We have developed a set of algorithms for analyzing protein-nucleic acid interactions and for predicting potential binding sites in protein-nucleic acid complexes. The algorithms were used to analyze the hydrogen-bonding interactions in protein-RNA and protein-DNA complexes. The analysis was done both at the atomic and residue level, and discovered several interesting interaction patterns and differences between the two types of nucleic acids. The interaction patterns were used for predicting potential binding sites in new protein-RNA complexes.
"Protein Folding Problem" is considered to be one of the "Great Challenges of Computer Science" and prediction of disordered protein is an important part of the protein folding problem. Machine learning models can predict the disordered structure of protein based on its characteristic of "learning from examples". Among many machine learning models, we investigate the possibility of multilayer perceptron (MLP) as the predictor of protein disorder. The investigation includes a single hidden layer MLP, multi hidden layer MLP and the hierarchical structure of MLP. Also, the target node cost function which deals with imbalanced data is used as training criteria of MLPs. Based on the investigation results, we insist that MLP should have deep architectures for performance improvement of protein disorder prediction.
Increase in daily protein consumption per capita from 1975(85.1 g) to 2001(88.4 g) was 3.3 g. This trend was relatively slower than the case of Japan where daily protein consumption was 84.7 g in 1975 and 90.3 g in 2001. Animal-related protein in 2003 was 45.7 g in which 61% was originated from meat, milk and egg whereas 39% was composed of fish and its relevance. The trend of protein consumption fairly come up with the ideal ratio of 5:5 between animal-originated protein and plant-originated protein, following the base case of Japan. The effect of animal protein on human health can vary depending on one's viewpoint and its controversy is still a subject of debate. For reason, two faces of positive and negative effects on human health coexists. However, there is no doubt that positive effect is far more than negative one. It is not important whether or not animal protein is more beneficial for human health. However, it is more important how human balance between two proteins.
The latest measure of the relative evolutionary age of protein structure families was applied (based on taxonomic diversity) using the protein structural interactome map (PSIMAP). It confirms that, in general, protein domains, which are hubs in this interaction network, are older than protein domains with fewer interaction partners. We apply a hypothesis of 'biological network evolution' to explain the positive correlation between interaction and age. It agrees to the previous suggestions that proteins have acquired an increasing number of interaction partners over time via the stepwise addition of new interactions. This hypothesis is shown to be consistent with the scale-free interaction network topologies proposed by other groups. Closely co-evolved structural interaction and the dynamics of network evolution are used to explain the highly conserved core of protein interaction pathways, which exist across all divisions of life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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