• 제목/요약/키워드: Protein data Modeling

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Prediction of Transmembrane Protein Topology Using Position-specific Modeling of Context-dependent Structural Regions

  • Chi, Sang-Mun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제16권3호
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    • pp.683-693
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    • 2005
  • This paper presents a new transmembrane Protein topology prediction method which is an attempt to model the topological rules governing the topogenesis of transmembrane proteins. Context-dependent structural regions of the transmembrane protein are used as basic modeling units in order to effectively represent their topogenic roles during transmembrane protein assembly. These modeling units are modeled by means of a tied-state hidden Markov model, which can express the position-specific effect of amino acids during ransmembrane protein assembly. The performance of prediction improves with these modeling approaches. In particular, marked improvement of orientation prediction shows the validity of the proposed modeling. The proposed method is available at http://bioroutine.com/TRAPTOP.

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Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology

  • Chi, Sang-Mun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제15권4호
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    • pp.1019-1031
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    • 2004
  • This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.

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Fact constellation 스키마와 트리 기반 XML 모델을 적용한 실험실 레벨의 단백질 데이터 통합 기법 (An Approach for Integrated Modeling of Protein Data using a Fact Constellation Schema and a Tree based XML Model)

  • 박성희;이영화;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권3호
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    • pp.519-532
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    • 2004
  • 유전자 및 단백질간의 복잡한 상호작용에 의해 기능이 결정되는 생명정보 데이터의 특성으로 인하여 생명정보 데이터 분석을 위해서는 이질적인 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 통합시스템이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 생물학 실험실 레벨에서 단백질 구조 관련 데이터를 통합할 수 있도록 XML 모델기반에 웨어하우스 미디에이터 통합시스템을 제안한다. 제안 시스템은 fact constellation 모델을 기반하여 이질적인 소스에 대한 통합 모델링을 진행하고 통합 스키마를 XML 스키마로 변환하여 유지한다. 또한 통합 데이터베이스에 포함된 소스 데이터의 변경 및 출처에 대한 추적 관리를 위해 데이터의 점진적 갱신방법과 서열에 대한 버전관리를 이용한다. 실제로 이 시스템을 단백질 구조(PDB), 서열(Swiss-Prot)과 도메인 분류데이터(CATH) 통합에 적용한 통합 모델링 과정을 보여준다.

단백질 기능 예측을 위한 그래프 기반 모델링 (Graph-based modeling for protein function prediction)

  • 황두성;정재영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권2호
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    • pp.209-214
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    • 2005
  • 단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

Kinetic Analysis of the MAPK and PI3K/Akt Signaling Pathways

  • Suresh, Babu CV;Babar, Sheikh Md. Enayetul;Song, Eun Joo;Oh, Eulsik;Yoo, Young Sook
    • Molecules and Cells
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    • 제25권3호
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    • pp.397-406
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    • 2008
  • Computational modeling of signal transduction is currently attracting much attention as it can promote the understanding of complex signal transduction mechanisms. Although several mathematical models have been used to examine signaling pathways, little attention has been given to crosstalk mechanisms. In this study, an attempt was made to develop a computational model for the pathways involving growth-factor-mediated mitogen-activated protein kinase (MAPK) and phosphatidylinositol 3'-kinase/protein kinase B (PI3K/Akt). In addition, the dynamics of the protein activities were analyzed based on a set of kinetic data. The simulation approach integrates the information on several levels and predicts systems behavior. The in-silico analysis conducted revealed that the Raf and Akt pathways act independently.

Strategy for Determining the Structures of Large Biomolecules using the Torsion Angle Dynamics of CYANA

  • Jee, Jun-Goo
    • 한국자기공명학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.102-108
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    • 2016
  • With the rapid increase of data on protein-protein interactions, the need for delineating the 3D structures of huge protein complexes has increased. The protocols for determining nuclear magnetic resonance (NMR) structure can be applied to modeling complex structures coupled with sparse experimental restraints. In this report, I suggest the use of multiple rigid bodies for improving the efficiency of NMR-assisted structure modeling of huge complexes using CYANA. By preparing a region of known structure as a new type of residue that has no torsion angle, one can facilitate the search of the conformational spaces. This method has a distinct advantage over the rigidification of a region with synthetic distance restraints, particularly for the calculation of huge molecules. I have demonstrated the idea with calculations of decaubiquitins that are linked via Lys6, Lys11, Lys27, Lys29, Lys33, Lys48, or Lys63, or head to tail. Here, the ubiquitin region consisting of residues 1-70 was treated as a rigid body with a new residue. The efficiency of the calculation was further demonstrated in Lys48-linked decaubiquitin with ambiguous distance restraints. The approach can be readily extended to either protein-protein complexes or large proteins consisting of several domains.

세포 신호전달 경로 데이타베이스를 위한 데이타 모델링 (Data Modeling for Cell-Signaling Pathway Database)

  • 박지숙;백은옥;이공주;이상혁;이승록;양갑석
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권6호
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    • pp.573-584
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    • 2003
  • 최근 유전체학과 단백질체학 분야에서 생성되는 방대한 분량의 데이타로부터 생물학적 의미를 추출해내기 위한 생물정보학적인 도구들에 대한 필요성이 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 세포 신호전달 경로에 관한 정보를 효율적으로 표현, 저장함은 물론 저장된 데이타로부터 생물학적 의미를 추출할 수 있도록 하기 위한 다양한 요구 조건들을 생물학자의 관점에서 분석하고, 이들 요구조건을 체계적으로 반영하여 설계한 ROSPath 데이타베이스 시스템을 제안한다. ROSPath 데이타 모델에서는 향후의 확장성을 고려하여 불완전한 지식의 표현이 가능하도록 하며 인터넷상에서 기존의 다른 생화학 데이타베이스를 공유할 수 있는 연결성을 제공한다. 또한, 객체지향 모델을 이용하여 계층적인 구성을 제공함으로써 효율적인 검색을 지원한다. ROSPath 데이타 모델은 두 가지 주요 데이타 요소인 ‘바이오 개체’와 ‘상호작용’으로 정의된다. 바이오 개체는 세포 신호전달 경로에 관여하는 단백질과 단백질 상태 등과 같은 개개의 생화학적인 개체를 의미하고, 상호작용은 단백질 상태 전이나 화학 반응, 단백질-단백질 상호작용 등과 같은 바이오 개체들 간의 다양한 관계 및 신호전달과정을 설명한다. 제안된 ROSPath 데이타 모델을 이용하여 구성되는 복잡한 정보 네트워크는 다양한 생화학 프로세스들을 기술하고 분석하는 데에 활용할 수 있다.

해수 포말분리공정의 해석 및 모델 (Modeling of Foam Separator for Sea Water Treatment)

  • 허현철;서재관;박은주;김성구
    • 한국수산과학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.165-169
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    • 1999
  • 포말분리 장치를 이용한 해수 중의 단백질 제거 특성을 조사한 결과, 단백질 농도가 높을 수록 또한 폭기량이 높을수록 단백질의 제거속도는 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 각각의 제거특성을 통계학적으로 비선형 회귀분석하여 각각의 인자의 변화에 따른 단백질 농도의 변화를 다음의 식으로 나타낼 수 있었다. $$f\;(Co,\;u)=1.5712\times10^{-7}\timesCo^{3.061}\timesu^{1.258}$$ 위 식을 이용하여 유한차분법으로 시뮬레이션을 수행한 결과 실제 포말분리 운전에서 나타난 결과와 상관성이 아주 높은 결과를 얻을 수 있었다.

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In-silico characterization and structure-based functional annotation of a hypothetical protein from Campylobacter jejuni involved in propionate catabolism

  • Mazumder, Lincon;Hasan, Mehedi;Rus’d, Ahmed Abu;Islam, Mohammad Ariful
    • Genomics & Informatics
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    • 제19권4호
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    • pp.43.1-43.12
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    • 2021
  • Campylobacter jejuni is one of the most prevalent organisms associated with foodborne illness across the globe causing campylobacteriosis and gastritis. Many proteins of C. jejuni are still unidentified. The purpose of this study was to determine the structure and function of a non-annotated hypothetical protein (HP) from C. jejuni. A number of properties like physiochemical characteristics, 3D structure, and functional annotation of the HP (accession No. CAG2129885.1) were predicted using various bioinformatics tools followed by further validation and quality assessment. Moreover, the protein-protein interactions and active site were obtained from the STRING and CASTp server, respectively. The hypothesized protein possesses various characteristics including an acidic pH, thermal stability, water solubility, and cytoplasmic distribution. While alpha-helix and random coil structures are the most prominent structural components of this protein, most of it is formed of helices and coils. Along with expected quality, the 3D model has been found to be novel. This study has identified the potential role of the HP in 2-methylcitric acid cycle and propionate catabolism. Furthermore, protein-protein interactions revealed several significant functional partners. The in-silico characterization of this protein will assist to understand its molecular mechanism of action better. The methodology of this study would also serve as the basis for additional research into proteomic and genomic data for functional potential identification.

M Protein from Dengue virus oligomerizes to pentameric channel protein: in silico analysis study

  • Ayesha Zeba;Kanagaraj Sekar;Anjali Ganjiwale
    • Genomics & Informatics
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    • 제21권3호
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    • pp.41.1-41.11
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    • 2023
  • The Dengue virus M protein is a 75 amino acid polypeptide with two helical transmembranes (TM). The TM domain oligomerizes to form an ion channel, facilitating viral release from the host cells. The M protein has a critical role in the virus entry and life cycle, making it a potent drug target. The oligomerization of the monomeric protein was studied using ab initio modeling and molecular dynamics simulation in an implicit membrane environment. The representative structures obtained showed pentamer as the most stable oligomeric state, resembling an ion channel. Glutamic acid, threonine, serine, tryptophan, alanine, isoleucine form the pore-lining residues of the pentameric channel, conferring an overall negative charge to the channel with approximate length of 51.9 Å. Residue interaction analysis for M protein shows that Ala94, Leu95, Ser112, Glu124, and Phe155 are the central hub residues representing the physicochemical interactions between domains. The virtual screening with 165 different ion channel inhibitors from the ion channel library shows monovalent ion channel blockers, namely lumacaftor, glipizide, gliquidone, glisoxepide, and azelnidipine to be the inhibitors with high docking scores. Understanding the three-dimensional structure of M protein will help design therapeutics and vaccines for Dengue infection.