Membrane proteins play important roles in the biology of the cell, including intercellular communication and molecular transport. Their well-established importance notwithstanding, the high-resolution structures of membrane proteins remain elusive due to difficulties in protein expression, purification and crystallization. Thus, accurate prediction of membrane protein topology can increase the understanding of membrane protein function. Here, we provide a brief review of the diverse computational methods for predicting membrane protein structure and function, including recent progress and essential bioinformatics tools. Our hope is that this review will be instructive to users studying membrane protein biology in their choice of appropriate bioinformatics methods.
Gagne, Stephane M.;Sykes, Michael T.;Sykes, Brain D.
Journal of the Korean Magnetic Resonance Society
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v.2
no.2
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pp.131-140
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1998
The calcium-induced structural changes in the skeletal muscle regulatory protein troponin C (NTnC) involve a transition from a ‘closed’to an ‘open’structure with the concomitant exposure of a large hydrophobic interaction site for target proteins. Structural studies have served to define this conformational change and elucidate the mechanism of the linkage between calcium binding and the induced structural changes. There are now several structures of NTnC available from both NMR and X-ray crystallography. Comparison of the calcium bound structures reveals differences in the level of opening. We have considered the concept of a flexible open state of NTnC as a possible explanation for this apparent discrepancy. We also present simulations of the closed-to-open transition which are in agreement with the flexibility concept and with experimental energetics data.
A human gene has been reported that may encode the enzyme acetohydroxyacid synthase. Previously this enzyme was thought to be absent from animals although it is present in plants and many microorganisms. In plants, this enzyme is the target of a number of commercial herbicides and the use of these compounds may need to be reassessed if the human enzyme exists and proves to be susceptible to inhibition. Here we report the construction of several plasmid vectors containing the cDNA sequence for this protein, and their expression in Escherichia coli. High levels of expression were observed, but most of the protein proved to be insoluble. The small amounts of soluble protein contained little or no acetohydroxyacid synthase activity. Attempts to refold the insoluble protein were successful insofar as the protein became soluble. However, the refolded protein did not gain any acetohydroxyacid synthase activity. In vivo complementation tests of an E. coli mutant produced no evidence that the protein is active. Incorrect folding, or the lack of another subunit, may explain the data but we favor the interpretation that this gene does not encode an acetohydroxyacid synthase.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2000.11a
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pp.17-20
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2000
Structural genomics aims to provide a good experimental structure or computational model of every tractable protein in a complete genome. Underlying this goal is the immense value of protein structure, especially in permitting recognition of distant evolutionary relationships for proteins whose sequence analysis has failed to find any significant homolog. A considerable fraction of the genes in all sequenced genomes have no known function, and structure determination provides a direct means of revealing homology that may be used to infer their putative molecular function. The solved structures will be similarly useful for elucidating the biochemical or biophysical role of proteins that have been previously ascribed only phenotypic functions. More generally, knowledge of an increasingly complete repertoire of protein structures will aid structure prediction methods, improve understanding of protein structure, and ultimately lend insight into molecular interactions and pathways. We use computational methods to select families whose structures cannot be predicted and which are likely to be amenable to experimental characterization. Methods to be employed included modern sequence analysis and clustering algorithms. A critical component is consultation of the presage database for structural genomics, which records the community's experimental work underway and computational predictions. The protein families are ranked according to several criteria including taxonomic diversity and known functional information. Individual proteins, often homologs from hyperthermophiles, are selected from these families as targets for structure determination. The solved structures are examined for structural similarity to other proteins of known structure. Homologous proteins in sequence databases are computationally modeled, to provide a resource of protein structure models complementing the experimentally solved protein structures.
"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.
High temperature requirement A (HtrA) and its homologues constitute the HtrA familiy proteins, a group of heat shock-induced serine proteases. Bacterial HtrA proteins perform crucial functions with regard to protein quality control in the periplasmic space, functioning as both molecular chaperones and proteases. In contrast to other bacterial quality control proteins, including ClpXP, ClpAP, and HslUV, HtrA proteins contain no regulatory components or ATP binding domains. Thus, they are commonly referred to as ATP-independent chaperone proteases. Whereas the function of ATP-dependent chaperone-proteases is regulated by ATP hydrolysis, HtrA exhibits a PDZ domain and a temperature-dependent switch mechanism, which effects the change in its function from molecular chaperone to protease. This mechanism is also related to substrate recognition and the fine control of its function. Structural and biochemical analyses of the three HtrA proteins, DegP, DegQ, and DegS, have provided us with clues as to the functional regulation of HtrA proteins, as well as their roles in protein quality control at atomic scales. The objective of this brief review is to discuss some of the recent studies which have been conducted regarding the structure and function of these HtrA proteins, and to compare their roles in the context of protein quality control.
Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.
Acetohydroxyacid synthase (EC 4.1.3.18) catalyses the first reaction in the pathway for synthesis of the branched-chain amino acids. The enzyme is inhibited by several commercial herbicides and has been subjected to detailed study over the last 20 to 30 years. Here we review the progress that has been made in understanding its structure, regulation, mechanism, and inhibition.
Jung, Sunghoon;Bae, Se-Eun;Ahn, Insung;Son, Hyeon S.
Genomics & Informatics
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v.11
no.3
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pp.155-160
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2013
Structural information has been a major concern for biological and pharmaceutical studies for its intimate relationship to the function of a protein. Three-dimensional representation of the positions of protein atoms is utilized among many structural information repositories that have been published. The reliability of the torsional system, which represents the native processes of structural change in the structural analysis, was partially proven with previous structural alignment studies. Here, a web server providing structural information and analysis based on the backbone torsional representation of a protein structure is newly introduced. The web server offers functions of secondary structure database search, secondary structure calculation, and pair-wise protein structure comparison, based on a backbone torsion angle representation system. Application of the implementation in pair-wise structural alignment showed highly accurate results. The information derived from this web server might be further utilized in the field of ab initio protein structure modeling or protein homology-related analyses.
Introduction: Recently identified human homologues of ALKB protein have shown the activity of DNA damaging drugs, used for cancer therapy. Bioinformatics study of hABH2 and hABH3 had led to the discovery of a novel DNA repair mechanism. Very little is known about structure and function of hABH4, one of the members of this superfamily. Therefore, in present study we are intended to predict its structure and function through various bioinformatics tools. Materials and Methods: Modeling was done with modeler 9v7 to predict the 3D structure of the hABH4 protein. This model was validated with the program Procheck using Ramachandran plot statistics and was submitted to PMDB with ID PM0076284. The 3d2GO server was used to predict the functions. Residues at protein ligand and protein RNA binding sites were predicted with 3dLigandSite and KYG programs respectively. Results and Discussion: 3-D model of hABH4, ALKBH4.B99990003.pdb was predicted and evaluated. Validation result showed that 96.4 % residues lies in favored and additional allowed region of Ramachandran plot. Ligand binding residues prediction showed four Ligand clusters, having 24 ligands in cluster 1. Importantly, conserved pattern of Glu196-X-Pro198- Xn-His254 in the functional domain was detected. DNA and RNA binding sites were also predicted in the model. Conclusion and Prospects: The predicted and validated model of human homologue hABH4 resulted from this study may unveil the mechanism of DNA damage repair in human and accelerate the research on designing of appropriate inhibitors aiding in chemotherapy and cancer related diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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