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.
The main function of adipocytes in various species is to store nutrient energy in the form of triglycerides, and this function may he closely related with hormonal signaling through the plasma membrane of adipocytes. Using SDS-PAGE, two-dimensional gel electrophoresis, and a membrane biotinylation technique, we have identified a 55KDa protein (55K protein) from the plasma membrane fraction of adipocytes, with an isoelectric point (pI) of 8.1-8.3. However, this 55K protein was not observed with a two-dimensional gel electrophoresis carried out on plasma membrane fractions prepared from the liver, heart, and kidney tissues. An analysis of the 12 amino acids sequence at the N-terminal of the 55K protein showed that it has a similar sequence to that of bovine serum albumin.
After figuring out the function of an amino acid sequence, we can infer the function of the other amino acids that have similar sequence composition. Besides, it is possible that we alter protein whose function we know, into useful protein using genetic engineering method. In this process. an original protein amino sequence produces various protein sequences that have different sequence composition. Here, a systematic technique is needed to manage protein version sequences and reference data of those sequences. Thus, in this paper we proposed a technique of managing protein version sequences based on local sequence alignment and a technique of managing protein historical reference data using Trigger This method automatically determines the similarity between an original sequence and each version sequence while the protein version sequences are stored into database. When this technique is employed, the storage space that stores protein sequences is also reduced. After storing the historical information of protein and analyzing the change of protein sequence, we expect that a new useful protein and drug are able to be discovered based on analysis of version sequence.
This study was conducted to find sensitive indicator of food intake and specific food group related to cognitive function and to analyze the pathway among factors affecting food intake and cognitive function of the aged. 179 people over 50 years old were investigated and all the data were analyzed by SPSS 10.0 package. Food frequency was more sensitive indicator to show the relationship between food intake and cognitive function of the aged than the numbers of standard amount of food eaten. Consumption of grains and starch, meat, fish, eggs and beans were strongly related to cognitive function of the aged and intake of vegetables and fruits also have relationship with it. Moreover, the more frequent eating the carbohydrate and the protein, the higher the cognitive level of the aged. Age, education period, income, blood pressure, duration after retirement, frequency of physical activity and BMI were correlated with food intake and cognitive function of the aged. Among them, age and frequency of physical activity were most strongly correlated with food intake, and education period with cognitive function of them. This investigation shows that more stable intake of carbohydrate and protein containing foods need to be supplied to low income aged and the importance of physical activity of the aged must be emphasized with food intake for better life of the aged.
To clarify effects of the structural changes of Fur protein on the resistance to metronidazole (Mtz), the mutational analysis of structure and function of the protein in Helicobacter pylori (Hp) was undertaken. It was identified that some changes in Hp Fur protein resulted in increase of resistance to Mtz, and other changes resulted in decrease of resistance. Increase of Mtz resistance came from the enzyme's decreased ability of reducing prodrug Mtz to the form of bactericidal agent. Some sites that affects Mtz resistance (i) in Fur's N terminal extension, and (ii) in its central region, which links DNA binding and Fe-binding modules were identified. It was also found that the addition of FLAG tag to Fur's C terminus also significantly impairs Fur function.
To understand the responses of grapevines in response to cold stress causing the limited growth and development, differentially expressed genes (DEGs) were screened through transcriptome analysis of shoots from 2 grapevine cultivars ('Campbell Early' and 'Muscat Baily A') kept at -$2^{\circ}C$ for 4 days. In gene ontology analysis of DEGs from 'Campbell Early', there were 17,424 clones related with biological process, 28,954 with cellular component, and 6,972 with molecular function genes in response to freezing temperature. The major induced genes included dehydrin xero 1, K-box region and MADS-box transcription factor family protein, and MYB domain protein 36, and inhibited genes included light-harvesting chlorophyll B-binding protein 3, FASCICLIN-like arabinoogalactan 9, and pectin methylesterase 61 in 'Campbell Early' grapevines. In gene ontology analysis of DEGs from 'Muscat Baily A', there were 1,157 clones related with biological process, 1,350 with cellular component, and 431 with molecular function gene. The major induced genes of 'Muscat Baily A' included NB-ARC domain-containing disease resistance protein, fatty acid hydrozylase superfamily, and isopentenyltransferase 3, and inhibited genes included binding, IAP-like protein 1, and pentatricopeptide repeat superfamily protein. All major DEGs were shown to be expressed differentially by freezing temperature in real time-PCR analysis. Protein domain analysis using InterPro Scan revealed that ubiquitin-protein ligase was redundant in both tested grapevines. Transcriptome profile of shoots exposed to cold can provide new insights into the molecular basis of tolerance to low-temperature in grapevines, and can be used as resources for development new grapevines tolerant to coldness.
To compare RNA interference-mediated gene silencing technique and T-DNA integration for gene function analysis in Chinese cabbage, BrSAMS-knockout (KO) line and BrSAMS-knockdown (KD) line were used. The KO line had lost the function of a Brassica rapa S-adenosylmethionine synthetase (BrSAMS) gene by T-DNA insertion and the KD line had shown down-regulated BrSAMS genes' expression by dsRNA cleavage. From microarray results of the KO and KD lines, genes linked to SAMS such as sterol, sucrose, homogalacturonan biosynthesis and glutaredoxin-related protein, serine/threonine protein kinase, and gibberellin-responsive protein showed distinct differences in their expression levels. Even though one BrSAMS gene in the KO line was broken by T-DNA insertion, gene expression pattern of that line did not show remarkable differences compared to wild type control. However, the KD line obtained by RNAi technique showed prominent difference in its gene expression. Besides, change of polyamine and ethylene synthesis genes directly associated with BrSAMS was displayed much more in the KD line. In the microarray analysis of the KO line, BrSAMS function could not be clearly defined because of BrSAMS redundancy due to the genome triplication events in Brassicaceae. In conclusion, we supposed that gene knock-down method by RNAi silencing is more effective than knock-out method by T-DNA insertion for gene function analysis of polyploidy crops such as Chinese cabbage.
Bolser, Dan;Dafas, Panos;Harrington, Richard;Schroeder, Michael;Park, Jong
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2003.10a
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pp.26-51
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2003
Large scale protein interaction maps provide a new, global perspective with which to analyse protein function. PSIMAP, the Protein Structural Interactome Map, is a database of all the structurally observed interactions between superfamilies of protein domains with known three-dimensional structure in thePDB. PSIMAP incorporates both functional and evolutionary information into a single network. It makes it possible to age protein domains in terms of taxonomic diversity, interaction and function. One consequence of it is to predict the most important protein domain structure in evolution. We present a global analysis of PSIMAP using several distinct network measures relating to centrality, interactivity, fault-tolerance, and taxonomic diversity. We found the following results: ${\bullet}$ Centrality: we show that the center and barycenter of PSIMAP do not coincide, and that the superfamilies forming the barycenter relate to very general functions, while those constituting the center relate to enzymatic activity. ${\bullet}$ Interactivity: we identify the P-loop and immunoglobulin superfamilies as the most highly interactive. We successfully use connectivity and cluster index, which characterise the connectivity of a superfamily's neighbourhood, to discover superfamilies of complex I and II. This is particularly significant as the structure of complex I is not yet solved. ${\bullet}$ Taxonomic diversity: we found that highly interactive superfamilies are in general taxonomically very diverse and are thus amongst the oldest. This led to the prediction of the oldest and most important protein domain in evolution of lift. ${\bullet}$ Fault-tolerance: we found that the network is very robust as for the majority of superfamilies removal from the network will not break up the network. Overall, we can single out the P-loop containing nucleotide triphosphate hydrolases superfamily as it is the most highly connected and has the highest taxonomic diversity. In addition, this superfamily has the highest interaction rank, is the barycenter of the network (it has the shortest average path to every other superfamily in the network), and is an articulation vertex, whose removal will disconnect the network. More generally, we conclude that the graph-theoretic and taxonomic analysis of PSIMAP is an important step towards the understanding of protein function and could be an important tool for tracing the evolution of life at the molecular level.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.265-271
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2004
The interaction network of protein -protein plays an important role to understand the various biological functions of cells. Currently, the high -throughput experimental techniques (two -dimensional gel electrophoresis, mass spectroscopy, yeast two -hybrid assay) provide us with the vast amount of data for protein-protein interaction at the proteome scale. In order to recognize the role of each protein in their network, the efficient bioinformatical and computational analysis methods are required. We propose a systematic and mathematical method which can analyze the protein -protein interaction network rigorously and enable us to capture the biological and physical essence of a topological character and stability of protein -protein network, and sensitivity of each protein along the biological pathway of their network. We set up a Laplacian matrix of spectral graph theory based on the protein-protein network of yeast proteome, and perform an eigenvalue analysis and apply a perturbation method on a Laplacian matrix, which result in recognizing the center of protein cluster, the identity of hub proteins around it and their relative sensitivities. Identifying the topology of protein -protein network via a Laplacian matrix, we can recognize the important relation between the biological pathway of yeast proteome and the formalism of master equation. The results of our systematic and mathematical analysis agree well with the experimental findings of yeast proteome. The biological function and meaning of each protein cluster can be explained easily. Our rigorous analysis method is robust for understanding various kinds of networks whether they are biological, social, economical...etc
The objectives of this study were to compare the protein expression patterns and degrees and identify the protein function of disomic addition lines (DAs) in Leymus racemosus, in order to improve the quality of wheat. Upon SDS-PAGE, L. racemosus showed two major protein bands whereas Chinese Spring (CS) had four major protein bands of high molecular weight. The DA(s) generally showed a similar protein expression pattern to that of CS, because 42 chromosomes were from CS and two chromosomes were from L. racemosus. However, only the L.r[J] line showed two protein bands of between 15 and 20 kDa, like L. racemosus. Image analysis based on 2-DE revealed that L.r[F] had the most upregulated protein spots, whereas L.r[N] had the least upregulated protein spots. For L.r[I], the frequency of the downregulated protein spots was higher than that of the upregulated ones. Using MALDI-TOF MS, the protein function was identified for each protein spot on the 2-DE polyacrylamide gel. The protein spots were classified into 11 groups according to protein function. Among the 11 groups, most protein spots of the DA(s) were identified as proteins related to metabolism. Additionally, unique protein spots of the DA(s) were related to abiotic stressors such as cold and heat. Those proteins are useful for improving wheat quality with resistance against abiotic stressors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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