The Dvl and Axin proteins, which are involved in the Wnt signaling pathway, each contain a conserved DIX domain in their sequences. The DIX domain mediates interaction between Dvl and Axin, which together play an important role in signal transduction. However, the extremely low production of DIX domain fragments in E. coli has prevented more widespread functional and structural studies. In this study, we demonstrate that the DIX domains of Dvl and Axin are expressed noticeably in a multi-cistronic system but not in a mono-cistronic system. Formation of the $DIX_{Dvl1}-DIX_{Axin1}$ complex was investigated by affinity chromatography, SEC and crystallization studies. Unstable DIX domains were stabilized by complexing with counterpart DIX domains. The results of the preliminary crystallization and diffraction of the $DIX_{Dvl1}-DIX_{Axin1}$ complex may prove useful for further crystallographic studies.
Recently, high-throughput technologies such as the two-hybrid system, protein chip, Mass Spectrometry, and the phage display have furnished a lot of data on protein-protein interactions (PPIs), but the data has not been accurate so far and the quantity has also been limited. In this respect, computational techniques for the prediction and validation of PPIs have been developed. However, existing computational methods do not take into account the fact that a PPI is actually originated from the interactions of domains that each protein contains. So, in this work, the information on domain modules of individual proteins has been employed in order to find out the protein interaction relationship. The system developed here, WASPI (Web-based Assistant System for Protein-protein interaction Inference), has been implemented to provide many functional insights into the protein interactions and their domains. To achieve those objectives, several preprocessing steps have been taken. First, the domain module information of interacting proteins was extracted by taking advantage of the InterPro database, which includes protein families, domains, and functional sites. The InterProScan program was used in this preprocess. Second, the homology comparison with the GO (Gene Ontology) and COG (Clusters of Orthologous Groups) with an E-value of $10^{-5}$, $10^{-3}$ respectively, was employed to obtain the information on the function and annotation of each interacting protein of a secondary PPI database in the WASPI. The BLAST program was utilized for the homology comparison.
Motivation: Protein-protein interaction plays a critical role in the biological processes. The identification of interacting proteins by bioinformatical methods can provide new lead In the functional studies of uncharacterized proteins without performing extensive experiments. Results: Protein-protein interactions are predicted by a computational algorithm based on the weighted scoring system for domain interactions between interacting protein pairs. Here we propose potential interaction domain (PID) pairs can be extracted from a data set of experimentally identified interacting protein pairs. where one protein contains a domain and its interacting protein contains the other. Every combinations of PID are summarized in a matrix table termed the PID matrix, and this matrix has proposed to be used for prediction of interactions. The database of interacting proteins (DIP) has used as a source of interacting protein pairs and InterPro, an integrated database of protein families, domains and functional sites, has used for defining domains in interacting pairs. A statistical scoring system. named "PID matrix score" has designed and applied as a measure of interaction probability between domains. Cross-validation has been performed with subsets of DIP data to evaluate the prediction accuracy of PID matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein finding services. It is demonstrated that mapping of the genome-wide interaction network can be achieved by using the PreDIN system. This system can be also used as a new tool for functional prediction of unknown proteins.
Periostin, a component of extracellular matrix (ECM) protein, is produced and secreted by the fibroblasts that are involved in chronic allergic inflammation diseases and various types of human cancers. Periostin protein is composed of multiple domains including four FAS1 domains which play important roles in cell adhesion and tumor metastasis by interacting with integrins. In spite of their important biological role, the structural information of periosin FAS1 domains was not revealed yet. Recently we systemically prepared various constructs of the FAS1 domains and tried to express them in E. coli. Of them, only single FAS1-II and -IV domains were highly soluble. Circular dichroism (CD) and nuclear magnetic resonance (NMR) studies revealed that the FAS1-IV domain might be suitable for three-dimensional structure determination using NMR spectroscopy.
In this study, protein domains with cellulase activity in goat rumen microbes were investigated using metagenomic and bioinformatic analyses. After the complete genome of goat rumen microbes was obtained using a shotgun sequencing method, 217,892,109 pair reads were filtered, including only those with 70% identity, 100-bp matches, and thresholds below $E^{-10}$ using METAIDBA. These filtered contigs were assembled and annotated using blastN against the NCBI nucleotide database. As a result, a microbial community structure with 1431 species was analyzed, among which Prevotella ruminicola 23 bacteria and Butyrivibrio proteoclasticus B316 were the dominant groups. In parallel, 201 sequences related with cellulase activities (EC.3.2.1.4) were obtained through blast searches using the enzyme.dat file provided by the NCBI database. After translating the nucleotide sequence into a protein sequence using Interproscan, 28 protein domains with cellulase activity were identified using the HMMER package with threshold E values below $10^{-5}$. Cellulase activity protein domain profiling showed that the major protein domains such as lipase GDSL, cellulase, and Glyco hydro 10 were present in bacterial species with strong cellulase activities. Furthermore, correlation plots clearly displayed the strong positive correlation between some protein domain groups, which was indicative of microbial adaption in the goat rumen based on feeding habits. This is the first metagenomic analysis of cellulase activity protein domains using bioinformatics from the goat rumen.
Domains are the building blocks of proteins. Exon shuffling is an important mechanism accounting for combination of a limited repertoire of protein domains in the evolution of multicellular species. A relative excess of domains encoded by symmetric exons in metazoan phyla has been presented as evidence of exon shuffling, and symmetric domains can be divided into old and new domains by determining the ages of the domains. In this report, we compare the spread, versatility, and subcellular localization of old and new domains by analyzing eight metazoan genomes and their respective annotated proteomes. We found that new domains have been expanding as multicellular organisms evolved, and this expansion was principally because of increases in class 1-1 domains amongst several classes of domain families. We also found that younger domains have been expanding in membranes and secreted proteins along with multi-cellular organism evolution. In contrast, old domains are located mainly in nuclear and cytoplasmic proteins. We conclude that the increasing mobility and versatility of new domains, in contrast to old domains, plays a significant role in metazoan evolution, facilitating the creation of secreted and transmembrane multidomain proteins unique to metazoa.
Virus taxonomy was initially determined by clinical experiments based on phenotype. However, with the development of sequence analysis methods, genotype-based classification was also applied. With the development of genome sequence analysis technology, there is an increasing demand for virus taxonomy to be extended from in vivo and in vitro to in silico. In this study, we verified the consistency of the current International Committee on Taxonomy of Viruses taxonomy using an in silico approach, aiming to identify the specific sequence for each virus. We applied this approach to norovirus in Caliciviridae, which causes 90% of gastroenteritis cases worldwide. First, based on the dogma "protein structure determines its function," we hypothesized that the specific sequence can be identified by the specific structure. Firstly, we extracted the coding region (CDS). Secondly, the CDS protein sequences of each genus were annotated by the conserved domain database (CDD) search. Finally, the conserved domains of each genus in Caliciviridae are classified by RPS-BLAST with CDD. The analysis result is that Caliciviridae has sequences including RNA helicase in common. In case of Norovirus, Calicivirus coat protein C terminal and viral polyprotein N-terminal appears as a specific domain in Caliciviridae. It does not include in the other genera in Caliciviridae. If this method is utilized to detect specific conserved domains, it can be used as classification keywords based on protein functional structure. After determining the specific protein domains, the specific protein domain sequences would be converted to gene sequences. This sequences would be re-used one of viral bio-marks.
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.
Phospholipase $C-{\gamma}1\;(PLC-{\gamma}1)$ is an important signaling molecule for cell proliferation and differentiation. $PLC-{\gamma}1$ contains two pleckstrin homology (PH) domains, which are responsible for protein-protein interaction and protein-lipid interaction. $PLC-{\gamma}1$ also has two Src homology (SH)2 domains and a SH3 domain, which are responsible for protein- protein interaction. To identity proteins that specifically binds to PH domain of $PLC-{\gamma}1$, we prepared and incubated the glutathione S-transferase(GST)-fused PH domains of $PLC-{\gamma}1$ with COS7 cell lysate. We found that 90 kDa protein specifically binds to PH domain of $PLC-{\gamma}1$. By matrix-assisted laser desorption ionization time of flight-mass spectrometry, the 90 kDa protein revealed to be heat shock protein (Hsp) $90{\beta}$. Hsp $90{\beta}$ is a molecular chaperone that stabilizes and facilitates the folding of proteins that are involved in cell signaling, including receptors for steroids hormones and a variety of protein kinases. To know whether Hsp $90{\beta}$ affects on $PLC-{\gamma}1$ activity, we performed $PIP_2$ hydrolyzing activity of $PLC-{\gamma}1$ in the presence of purified Hsp $90{\beta}$ in vitro. Our results show that the Hsp $90{\beta}$ dose-dependently inhibits the enzymatic activity of $PLC-{\gamma}1$ and further suggest that Hsp $90{\beta}$ regulates cell growth and differentiation via regulation of $PLC-{\gamma}1$ activity.
Many proteins consist of distinctive domains that can act independently or cooperatively to achieve a unique function. As these domains evolve from a naturally existing repertoire of functional domains, this implies that domain organization is an intrinsic element involved in building the complex structure and function of proteins. Thus, identifying functional domains would appear to be critical to the elucidation of questions related to protein evolution, folding, and the engineering of hybrid proteins for tai- lored applications. However, the simple application of "Lego-like assembly" to the engineering of hybrid proteins is an oversimplification, as many hybrid constructs lack structural stability, usually due to unfavorable domain contacts. Thus, directed evolution, along with computational studies, may help to engineer hybrid proteins with improved physico-chemical properties. Accordingly, this paper introduces several approaches to functional hybrid protein engineering that potentially can be used to create modulators of gene transcription and cell signaling, and novel biosensors to analyze biological functions in vivo.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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