معلومة

تقدير حجم البروتين باستخدام بيانات الأقراص المدمجة

تقدير حجم البروتين باستخدام بيانات الأقراص المدمجة



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

عدد الأحماض الأمينية في البروتين مهم للتنبؤ بحجمها. لقد استخدمت ترميز تسلسل الحمض النووي (CDs) للتنبؤ بمتوسط ​​حجم البروتين بكتريا قولونية k12 من عينة قدمهاseqinrحزمة R. يتم تخزين حجم كل تسلسل في متغيرx. لقد استخدمت مدرجين تكراريتين لملاءمة توزيع هذا المتغير ولوغاريتمهما.

أقترح أن التوزيع الخطي اللوغاريتمي أكثر منطقية ويمكن حساب متوسط ​​E بعد ذلك:

E1 = متوسط ​​(x) / 3 E2 = exp (متوسط ​​(سجل (x))) / 3
  • ما هو المتوسط ​​الذي يجب علي استخدامه؟
  • هل هناك علاقة ارتباط بين التركيبة الأساسية والمتوسط ​​المتوقع؟

RefSeq البروتينات غير الزائدة عن الحاجة

تم تقديم نوع جديد من سجل بروتين RefSeq والذي يمثل تسلسلات بروتينية غير زائدة عن الحاجة في منتصف عام 2013. تم تقديم هذا النوع من السجلات لمعالجة مشكلة متنامية مع التكرار في مجموعة بيانات بروتين Prokaryotic RefSeq التي تزامنت مع زيادة كبيرة في عمليات إرسال الجينوم البكتيري من العزلات الفردية والسلالات البكتيرية ذات الصلة الوثيقة. على سبيل المثال ، يمكن تقديم عدد كبير من الجينومات البكتيرية عالية الجودة أثناء تفشي المرض. قد تعكس التسلسلات المقدمة تطور العوامل الممرضة أثناء تفشي المرض ، لكن غالبية البروتينات المشفرة من هذه الجينومات قد تكون متطابقة مع بعضها البعض. نظرًا لأن RefSeq يتضمن هذه الجينومات ، وفقًا لطلبات المجتمع ، فقد أدى ذلك إلى زيادة التكرار. من خلال تمثيل بروتينات متطابقة باستخدام رقم إدخال بروتين واحد غير فائض (مع البادئة 'WP_') ، يتم تقليل التكرار في قاعدة البيانات بشكل كبير.

يتم حاليًا توفير سجلات بروتين RefSeq غير الزائدة عن الحاجة لجينومات RefSeq البدائية والبكتيرية ، باستثناء الجينومات المرجعية المختارة ، عن طريق خط أنابيب شرح الجينوم بدائية النواة NCBI. قد يتغير تعريف النطاق هذا في المستقبل ليشمل الممالك الفرعية الإضافية لـ RefSeq أو مجموعات الكائنات الحية الأخرى وقد توفر بعض سجلات بروتين الترجمة المفاهيمية لـ GenBank روابط متقاطعة لبروتينات RefSeq غير الزائدة عن الحاجة.

عندما يقوم خط أنابيب التعليق التوضيحي لجينوم NCBI بتعليق توضيحي لبروتين بكتيري متطابق بنسبة 100٪ وبنفس طول البروتين الموجود غير الزائد عن الحاجة ، فإن NCBI سيعلق توضيحيًا على هذا البروتين على الجينوم من خلال الرجوع إلى إضافة WP_ في ميزة CDS المشروحة. سيتم توريث أي تعليق توضيحي لوظيفة البروتين في سجل الجينوم ، مثل اسم البروتين ، من سجل البروتين غير الزائد المحتفظ به بشكل مستقل. تمثل سجلات البروتين غير الزائدة عن الحاجة دائمًا تسلسلًا دقيقًا واحدًا تمت ملاحظته مرة واحدة أو عدة مرات في سلالات أو أنواع مختلفة. ستحتوي هذه السجلات دائمًا على رقم إصدار "1" لأن التسلسل لن يتغير أبدًا ، على الرغم من الحفاظ على الاسم والتعليقات التوضيحية الوصفية الأخرى وتحديثها. سيتم قمع سجلات البروتين الفردية غير الزائدة عن الحاجة إذا لم يعد هذا البروتين المتطابق موجودًا في أي جينوم RefSeq.

نظرًا لأنه يمكن العثور على تسلسل بروتين غير فائض في جينومات RefSeq من أنواع متعددة ، فإن معلومات الكائن الحي المتوفرة في سجل البروتين تعكس أدنى عقدة تصنيفية شائعة تتراوح من أنواع الجنس من المستوى إلى المملكة الفائقة. إن سجل البروتين غير الزائد الذي يوفر معلومات عن الكائن الحي على مستوى جنس أو عائلة أو حتى مملكة عظمى لا يعني أن البروتين موجود في جميع جينومات RefSeq تحت هذا التصنيف التصنيفي. إنه يشير فقط إلى أن البروتين موجود في أكثر من جينوم واحد من الأنواع المختلفة التي يعتبر تصنيفها للجنس أو العائلة أو المملكة الفائقة هو أدنى عقدة تصنيفية شائعة. بشكل عام ، يتم حفظ البروتينات المتطابقة الموجودة في العديد من الأنواع بدرجة عالية أو نتيجة النقل الجانبي للجينات (إما عن طريق إعادة التركيب أو البلازميدات والعاثيات) ، ولكن في بعض الحالات ، قد يكون هذا مؤشرًا على أن الكائن الحي قد تم تصنيفه بشكل خاطئ في بيانات التسلسل الجينومي المقدمة والتي هو مصدر جينوم RefSeq. ميزة إضافية لهذا النهج في شرح الجينوم هو أنه يكشف عن هذه الأنواع من المشاكل في تسلسل الإدخال ، مما يساعد على توجيه عملية RefSeq المستمرة أثناء قيامنا بتصحيح هذه المشكلات بمرور الوقت.

الجينوم المرجعي والبروتينات

عندما يوجد جينوم تمثيلي مهم ، مثل الإشريكية القولونية K12 substr. MG1655 ، سيتم شرح الجينوم المرجعي باستخدام مدخلات بروتين مرجعي خاص بالسلالة مع بادئة NP_ أو YP_. ستشير سجلات البروتين هذه إلى مطابقة سجل البروتين غير الزائد (WP_) في كتلة التسلسل. وبالتالي ، ستستمر سجلات البروتين المرجعية (NP_ أو YP_) في تحديد مجموعات البروتينات الموجهة تصنيفياً وستتتبع تغييرات التسلسل بمرور الوقت. إذا تمت مراجعة سجل البروتين المرجعي عن طريق التنظيم وتغير رقم الإصدار الخاص به ، فسوف يشير الآن إلى سجل مختلف غير متكرر (WP_) مطابق لتسلسل البروتين المرجعي المحدث.


تراكيب وتوزيعات بروتينات السارس- CoV-2 على فيريونات سليمة

يحيط فيريونات الفيروس التاجي 2 (SARS-CoV-2) المتلازمة التنفسية الحادة الوخيمة بطبقة ثنائية من الدهون تبرز منها مقامات البروتين السنبلة (S) 1. ترتبط أدوات تقليم S شديدة الغليكوزيلات بمستقبل الإنزيم 2 المحول للأنجيوتنسين وتتوسط دخول الفيروسات إلى الخلايا المستهدفة 2-6. يُظهر S مرونة توافقية واسعة النطاق: فهو يعدل التعرض لموقع ربط المستقبلات الخاص به ويخضع لاحقًا لإعادة ترتيب هيكلي كامل لدفع اندماج الأغشية الفيروسية والخلوية 2،7،8. تمت دراسة تراكيب وتشكيلات بروتينات S القابلة للذوبان والمفرطة في التعبير عنها بالتفصيل باستخدام مجهر الإلكترون 2،7،9-12 ، لكن بنية وتوزيع S على سطح الفيريون لا يزالان غير معروفين. قمنا هنا بتطبيق الفحص المجهري الإلكتروني بالتبريد والتصوير المقطعي لتصوير فيريونات SARS-CoV-2 سليمة وتحديد الهيكل عالي الدقة والمرونة التوافقية وتوزيع أدوات التشذيب S في الموقع على سطح الفيريون. تكشف هذه النتائج عن مطابقة S على الفيروس ، وتوفر أساسًا لفهم التفاعلات بين S والأجسام المضادة المعادلة أثناء العدوى أو التطعيم.

بيان تضارب المصالح

تضارب المصالح: المؤلفون ليس لديهم مصالح متنافسة.

الأرقام

بيانات موسعة الشكل 1. توصيف SARS-CoV-2 ...

بيانات موسعة الشكل 1. توصيف مورفولوجيا فيروس SARS-CoV-2.

( أ ) الرسم البياني للفيريون ...

50 درجة ، مما يشير إلى عدم تفضيل الإمالة الأعلى. يشير الخط الأحمر الأفقي المتقطع إلى التوزيع الزاوي للضوضاء (المسامير التي فشلت في المحاذاة) ، المقدرة بناءً على الكثافة الزاوية بين 140 درجة و 180 درجة. (د) رسم تخطيطي وأمثلة من التموجات الفردية المائلة على virions. التخطيطي يشير إلى الزاوية التي تم قياسها. تم وضع علامة على خمسة أمثلة من المسامير المائلة الفردية على شرائح التصوير المقطعي من خلال فيريون سليم ، مع الزاوية المرتبطة بها. شريط مقياس 50 نانومتر.

بيانات موسعة الشكل 2. مورفولوجيا SARS-CoV-2 ...

بيانات موسعة الشكل 2. مورفولوجيا فيريونات SARS-CoV-2 المنطلقة من خلايا Calu-3 المصابة.

بيانات موسعة الشكل 3. تصنيف SARS-CoV-2 ...

البيانات الموسعة الشكل 3. تصنيف السارس- CoV-2 سبايك RBDs.

( أ ) تم الحصول على متوسطات الفصل ...

بيانات موسعة الشكل 4. تقييم الدقة لـ ...

البيانات الموسعة الشكل 4. تقييم الدقة لهياكل متوسط ​​المخطط الفرعي.

بيانات موسعة الشكل. 5. جهاز التبريد الجسيمي الفردي EM ...

الشكل 5. بيانات موسعة. 5. سير عمل معالجة صورة الجسيمات المفردة المبردة- EM.

جزيئات منتقاة تلقائيًا (دوائر خضراء) ...

بيانات موسعة الشكل 6. جسيم واحد Cryo-EM ...

بيانات موسعة الشكل 6. التحقق من صحة هيكل الجسيم الفردي Cryo-EM.

( أ ) قطع خرائط cryo-EM ...

بيانات موسعة الشكل 7. مقارنة بنيوية لـ ...

موسعة البيانات الشكل 7. المقارنة الهيكلية لـ فى الموقع هيكل مع هيكل قابل للذوبان المؤتلف.

رسم بياني 1. توصيف إنتاج الفيروسات و ...

رسم بياني 1. توصيف إنتاج الفيروس وصور لفيروسات SARS-CoV-2.

الشكل 2. التحليل الإنشائي لـ SARS-CoV-2 S ...

التين. 2. التحليل الهيكلي لمقلدات SARS-CoV-2 S على فيريونات سليمة.

90 درجة بالنسبة للغشاء (البيانات الموسعة الشكل 1 ج ، د).

الشكل 3. هياكل قاطعات SARS-CoV-2 S ...

التين. 3. هياكل قاطعات SARS-CoV-2 S على فيريونات سليمة عن طريق إعادة بناء جسيم واحد.


استخدام ازدواج اللون الدائري الذي تم جمعه كدالة لدرجة الحرارة لتحديد الديناميكا الحرارية لبروتين تتكشف وتفاعلات الربط

يعتبر ازدواج اللون الدائري (CD) أسلوبًا طيفيًا ممتازًا لمتابعة تفتح وطي البروتينات كدالة لدرجة الحرارة. أحد تطبيقاته الرئيسية هو تحديد آثار الطفرات والروابط على استقرار البروتين وعديد الببتيد. إذا كان التغيير في القرص المضغوط كدالة لدرجة الحرارة قابلاً للانعكاس ، فيمكن استخدام تحليل البيانات لتحديد المحتوى الحراري والنتروبيا للتكشف ، ونقطة المنتصف للانتقال المتفتح والطاقة الحرة للتكشف. يمكن أيضًا تقدير الثوابت الملزمة لتفاعلات البروتين - البروتين والبروتين - الترابط من المنحنيات المتكشفة. يعد تحليل أطياف القرص المضغوط التي تم الحصول عليها كدالة لدرجة الحرارة مفيدًا أيضًا لتحديد ما إذا كان البروتين يحتوي على وسيطات تتكشف. يتطلب قياس أطياف خمسة بروتينات مطوية وتكشف منحنياتها بطول موجة واحد حوالي 8 ساعات.

الأرقام

الشكل 1. أطياف ثنائية اللون دائرية (CD) لـ ...

الشكل 1. أطياف ثنائية اللون دائرية (CD) لعديد ببتيدات وبروتينات مع بعض الهياكل الثانوية التمثيلية

الشكل 2. أطياف التروبوميوسين غير المنضم و ...

الشكل 2. أطياف البروتينات النموذجية التروبوميوسين والتروبونين غير المنضمة ومجمعات البروتين البروتين

الشكل 3. المنحنيات النموذجية للبيضاوي مثل ...

الشكل 3. المنحنيات النموذجية للبيضاوي كدالة لدرجة الحرارة المستخدمة لتحديد ...

الشكل 4. مثال على تحليل ...

الشكل 4. مثال على تحليل مجموعة الأطياف باستخدام خوارزمية القيد المحدب.


اللون مستقر ، لكن يجب أخذ جميع القراءات في غضون 10 دقائق. من بعضها البعض. كما هو الحال مع معظم المقايسات ، يمكن تصغير Biuret لأحجام الكوفيت الأصغر ، حيث تستهلك بروتينًا أقل. البروتينات التي تحتوي على نسبة عالية أو منخفضة بشكل غير طبيعي من الأحماض الأمينية مع مجموعات جانبية عطرية ستعطي قراءات عالية أو منخفضة ، على التوالي.

بالنسبة لألبومين مصل الأبقار ، نحصل عادةً على علاقة خطية بين الامتصاص وكمية البروتين على نطاق يتراوح من 0.5 إلى 20 مجم بروتين. لم يكن الفحص موثوقًا به بالنسبة للكميات التي تقل عن 0.5 مجم ، ولكن النطاق الحساس الفعلي قد يتجاوز الحد الأعلى.


التعامل مع الإحداثيات

تتكون المعلومات الأساسية المخزنة في أرشيف PDB من ملفات الإحداثيات التي تسرد الذرات في كل بنية وموقعها ثلاثي الأبعاد في الفضاء ، إلى جانب معلومات موجزة حول الهيكل والتسلسل والتجربة. هذه الملفات متوفرة في عدة تنسيقات (PDBx / mmCIF ، PDB ، XML). يتضمن الأرشيف أيضًا ملفات بيانات تحتوي على ملاحظات تجريبية تُستخدم لتحديد هذه الإحداثيات الذرية.

لاستكشاف الهياكل الموجودة في أرشيف PDB بشكل كامل ، من المفيد فهم بعض المفاهيم حول ملفات الإحداثيات. بالإضافة إلى ذلك ، ستساعد هذه المعرفة في استخدام برامج التصور.

بيانات المستوى الذري

سيحتوي إدخال PDB النموذجي على إحداثيات ذرية لمجموعة متنوعة من البروتينات والجزيئات الصغيرة والأيونات والماء.

يتم تحديد كل ذرة في قسم الإحداثيات برقم تسلسلي في ملف الإدخال ، واسم ذرة محدد ، واسم ورقم البقايا التي تنتمي إليها ، ورمز مكون من حرف واحد لتحديد السلسلة ، و x ، و y ، و z الإحداثيات وعامل الإشغال ودرجة الحرارة (الموصوف بمزيد من التفصيل أدناه).

في تنسيق PDBx / mmCIF ، يتم تخزين هذه المعلومات في فئة _atom_site (يرجى الاطلاع على دليل المبتدئين لهياكل PDB وتنسيق PDBx / mmCIF للحصول على معلومات إضافية). الموضح أدناه هو أول عدة أسطر من هذا القسم من الإدخال 4HHB.

حلقة_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
أتوم 1 إن إن. LYS A 1 7؟ 12.364 -13.639 8.445 1.00 54.67؟ 527 LYS A N 1
ATOM 2 C CA. LYS A 1 7؟ 11.119 -12.888 8.550 1.00 49.59؟ 527 LYS A CA 1
أتوم 3 ج. LYS A 1 7؟ 9.961 -13.651 7.926 1.00 44.77؟ 527 LYS A C 1
ATOM 4 O O. LYS A 1 7؟ 9.055 -14.126 8.617 1.00 49.39؟ 527 LYS A O 1
أتوم 5 سي سي بي. LYS A 1 7؟ 11.255 -11.538 7.841 1.00 49.41؟ 527 LYS A CB 1
أتوم 6 سي جي. LYS A 1 7؟ 10.169 -10.531 8.174 1.00 53.16؟ 527 LYS A CG 1
قرص مضغوط ATOM 7 C. LYS A 1 7؟ 10.523 -9.771 9.432 1.00 59.71؟ 527 LYS A CD 1
أتوم 8 ج م. LYS A 1 7؟ 11.779 -8.947 9.195 1.00 63.60؟ 527 LYS A CE 1
أتوم 9 نيوزيلاندا. LYS A 1 7؟ 12.353 -8.381 10.443 1.00 64.85؟ 527 LYS A NZ 1
أتوم 10 إن إن. ARG A 1 8؟ 10.011 -13.762 6.603 1.00 40.03؟ 528 أرغ أ ن 1
& ltsnip & GT

في تنسيق ملف PDB ، يتم استخدام سجل ATOM لتحديد البروتينات أو ذرات الحمض النووي ، ويستخدم سجل HETATM لتحديد الذرات في الجزيئات الصغيرة. الموضح أدناه هو أول عدة أسطر من هذا القسم من الإدخال 4HHB.

أتوم 1 N LYS A 527 12.364 -13.639 8.445 1.00 54.67 N
ATOM 2 CA LYS A 527 11.119 -12.888 8.550 1.00 49.59 درجة مئوية
أتوم 3 ج ليس أ 527 9.961 -13.651 7.926 1.00 44.77 سي
أتوم 4 O LYS A 527 9.055 -14.126 8.617 1.00 49.39 O
ATOM 5 CB LYS A 527 11.255 -11.538 7.841 1.00 49.41 درجة مئوية
ATOM 7 CD LYS A 527 10.523 -9.771 9.432 1.00 59.71 درجة مئوية
ATOM 8 CE LYS A 527 11.779 -8.947 9.195 1.00 63.60 درجة مئوية
أتوم 9 NZ LYS A 527 12.353 -8.381 10.443 1.00 64.85 N
أتوم 10 N ARG A 528 10.011 -13.762 6.603 1.00 40.03 شمالاً

تمنحك هذه المعلومات قدرًا كبيرًا من التحكم عند استكشاف الهيكل. على سبيل المثال ، تمكّنك معظم برامج الرسومات الجزيئية من تلوين أجزاء محددة من الجزيء بشكل انتقائي - على سبيل المثال ، لاختيار كل ذرات الكربون وتلوينها باللون الأخضر ، أو اختيار حمض أميني معين وإبرازه.

تُظهر الصورة اليسرى الميوغلوبين (إدخال PDB 1mbo) باستخدام مخطط شريطي للبروتين ، وتصوير الكرة والعصا للجزيئات الصغيرة. في الصورة اليمنى ، تظهر جميع الذرات ويتم تمييز مجموعة الهيم باللون الأحمر الفاتح ، وجزيء الأكسجين المرتبط باللون الفيروزي.

نصيحة: بشكل افتراضي ، لا تعرض العديد من برامج الرسومات الجزيئية جزيئات الماء التي قد تكون موجودة على الرغم من أنها غالبًا ما تكون مهمة لوظيفة الجزيئات البيولوجية وتفاعلها. معظم هذه البرامج لديها طريقة لعرضها ، إذا كنت تستخدم طرقها لاختيار الذرة.

سلاسل ونماذج

الجزيئات البيولوجية هرمية ، وتتكون من الذرات إلى المخلفات والسلاسل والتجمعات. تحتوي ملفات التنسيق على طرق لتنظيم وتحديد الجزيئات في كل هذه المستويات. كما هو موضح أعلاه ، يتم تضمين أسماء الذرة ومعلومات المخلفات في كل سجل ذرة.

في تنسيق PDBx / mmCIF، فإن الطبيعة الحلقية للسجلات تجعل من السهل تمثيل سلاسل مختلفة وجزيئات متعددة.

يظهر أدناه مقطع من الإدخال 4hhb يُظهر الانتقال من السلسلة A إلى السلسلة B ، حيث يتم تعيين السلسلة في سجل _atom_site.label_asym_id وتم تحديدها بشكل أكبر في سجل _atom_site.label_entity_id. يرجى الاطلاع على دليل المبتدئين لهياكل PDB وتنسيق PDBx / mmCIF للحصول على مقدمة عن الكيانات.

حلقة_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
أتوم 1 إن إن. فال أ 1 1؟ 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05؟ 1 VAL A N 1
ATOM 2 C CA. فال أ 1 1؟ 6.913 17.759 4.607 1.00 43.14؟ 1 VAL A CA 1
أتوم 3 ج. فال أ 1 1؟ 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80؟ 1 VAL A C 1
& ltsnip & GT
أتوم 1067 إن NH1. ARG A 1114؟ -10.147 7.455 -6.079 1.00 23.24؟ 141 ARG A NH1 1
أتوم 1068 إن NH2. ARG A 1114؟ -8.672 8.328 -4.506 1.00 33.34؟ 141 ARG A NH2 1
ATOM 1069 OXT. ARG A 1114؟ -9.474 13.682 -9.742 1.00 31.52؟ 141 ARG A OXT 1
أتوم 1070 إن إن إن. فال ب 2 1؟ 9.223 -20.614 1.365 1.00 46.08؟ 1 VAL B N 1
ATOM 1071 C CA. فال ب 2 1؟ 8.694 -20.026 -0.123 1.00 70.96؟ 1 VAL B CA 1
أتوم 1072 ج. فال ب 2 1؟ 9.668 -21.068 -1.645 1.00 69.74؟ 1 VAL B C 1
ATOM 1073 O O. فال ب 2 1؟ 9.370 -22.612 -0.994 1.00 71.82؟ 1 VAL B O 1
& ltsnip & GT

هنا ، بالنسبة لإدخال بنية مجموعة NMR 1vre ، يتم استخدام سجل _atom_site.pdbx_PDB_model_num للإشارة إلى 29 نموذجًا مختلفًا ممثلة في الملف:

حلقة_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
أتوم 1 إن إن. GLY A 1 1؟ 13.878 9.721 9.134 1.00 0.00؟ 1 GLY A N 1
ATOM 2 C CA. GLY A 1 1؟ 12.761 8.747 8.973 1.00 0.00؟ 1 GLY A CA 1
أتوم 3 ج. GLY A 1 1؟ 13.273 7.506 8.239 1.00 0.00؟ 1 GLY A C 1
& ltsnip & GT
HETATM 2175 H HBD2. HEM ب 2. ؟ -8.871 3.884 -8.248 1.00 0.00؟ 148 HEM A HBD2 1
HETATM 2176 ج. CMO C 3. ؟ -7.184 0.894 -1.865 1.00 0.00؟ 149 CMO A C 1
HETATM 2177 O O. CMO C 3. ؟ -7.008 -0.217 -1.956 1.00 0.00؟ 149 CMO A O 1
أتوم 2178 شمال ن. GLY A 1 1؟ 11.063 9.378 8.937 1.00 0.00؟ 1 GLY A N 2
ATOM 2179 C CA. GLY A 1 1؟ 10.504 8.078 8.473 1.00 0.00؟ 1 GLY A CA 2
أتوم 2180 سي. GLY A 1 1؟ 11.648 7.196 7.970 1.00 0.00؟ 1 GLY A C 2
& ltsnip & GT
HETATM 63131 H HBD2. HEM ب 2. ؟ -8.603 4.604 -7.315 1.00 0.00؟ 148 HEM A HBD229
HETATM 63132 ج. CMO C 3. ؟ -7.211 0.912 -1.966 1.00 0.00؟ 149 CMO A C 29
HETATM 63133 O O. CMO C 3. ؟ -7.058 -0.203 -2.022 1.00 0.00؟ 149 CMO A O 29
#

في تنسيق ملف PDB، يتم استخدام سجلات TER لفصل سلاسل البروتين والحمض النووي. يتم تضمين السلاسل واحدة تلو الأخرى في الملف ، مفصولة بسجل TER للإشارة إلى أن السلاسل غير متصلة فعليًا ببعضها البعض. تبحث معظم برامج الرسومات الجزيئية عن سجل TER هذا حتى لا ترسم رابطًا لتوصيل سلاسل مختلفة. الموضح أدناه هو جزء الإدخال 4HHB حيث يتم استخدام سجل TER لفصل النسخة الأولى من سلسلة ألفا (السلسلة A) عن النسخة الأولى من السلسلة التجريبية (السلسلة B):

أتوم 1067 NH1 ARG A 141 -10.147 7.455 -6.079 1.00 23.24 N
أتوم 1068 NH2 ARG A 141 -8.672 8.328 -4.506 1.00 33.34 N
ATOM 1069 OXT ARG A 141 -9.474 13.682 -9.742 1.00 31.52 O
TER 1070 ARG A 141
أتوم 1071 إن فال ب 1 9.223 -20.614 1.365 1.00 46.08 إن
ATOM 1072 CA VAL B 1 8.694 -20.026 -0.123 1.00 70.96 درجة مئوية
أتوم 1073 سي فال ب 1 9.668 -21.068 -1.645 1.00 69.74 سي
ATOM 1074 O VAL B 1 9.370 -22.612 -0.994 1.00 71.82 O
أتوم 1075 سي بي فال ب 1 9.283 -18.281 -0.381 1.00 59.18 سي
أتوم 1076 CG1 VAL B 1 7.449 -17.518 -0.791 1.00 57.89 C

سيتم فصل السلسلتين B و C بالمثل ، وكذلك السلاسل C و D.

تستخدم ملفات تنسيق PDB الكلمات الأساسية MODEL / ENDMDL للإشارة إلى جزيئات متعددة في ملف واحد. تم إنشاء هذا في البداية لأرشفة مجموعات الإحداثيات التي تتضمن عدة نماذج مختلفة من نفس الهيكل ، مثل المجموعات الهيكلية التي تم الحصول عليها في تحليل الرنين المغناطيسي النووي. عند عرض هذه الملفات ، سترى العشرات من الجزيئات المتشابهة جميعها متراكبة. تُستخدم الكلمة الأساسية MODEL الآن أيضًا في ملفات التجميع البيولوجي لفصل النسخ المتماثلة العديدة للجزيء التي تم إنشاؤها من الوحدة غير المتماثلة (لمزيد من المعلومات ، راجع البرنامج التعليمي حول التجميعات البيولوجية).

الموضح أدناه مقطع من ملف التجميع البيولوجي للمدخل 1out الذي يحتوي على نصف (السلاسل A و B) من نموذج الهيموغلوبين في الوحدة غير المتماثلة. تم العثور على الجزيء الكامل من 4 سلاسل في ملف التجميع البيولوجي ، حيث يتم فصل مجموعتين من سلسلتين بواسطة سجلات MODEL:

& ltsnip & GT
نموذج 1
HETATM 1 C ACE A 0 40.573 27.347 55.464 1.00 42.49 ج
HETATM 2 O ACE A 0 41.130 27.445 56.567 1.00 50.27 O
HETATM 3 CH3 ACE A 0 39.709 28.526 55.115 1.00 49.32 درجة مئوية
& ltsnip & GT
HETATM 2475 O HOH B 238 8.440 58.387 54.230 1.00 67.86 O
HETATM 2476 O HOH B 239 23.699 54.828 72.752 1.00 71.63 O
HETATM 2477 O HOH B 240 30.823 46.229 47.604 1.00 71.95 O
ENDMDL
نموذج 2
HETATM 1 C ACE A 0 50.950 33.338 48.783 1.00 42.49 ج
HETATM 2 O ACE A 0 50.587 32.905 47.680 1.00 50.27 O
HETATM 3 CH3 ACE A 0 50.361 34.676 49.132 1.00 49.32 درجة مئوية
& ltsnip & GT
HETATM 2475 O HOH B 238 40.135 76.686 50.017 1.00 67.86 O
HETATM 2476 O HOH B 239 35.588 61.692 31.495 1.00 71.63 O
HETATM 2477 O HOH B 240 39.473 51.223 56.643 1.00 71.95 O
ENDMDL
الماجستير 0 0 0 16 0 0 8 6 2475 2 0 23
نهاية

يتيح لك نظامان مفيدان للتلوين استكشاف السلاسل المختلفة في أي ملف PDB محدد. أولاً ، يمكنك تلوين كل سلسلة بشكل مختلف لإظهار حزم السلاسل المختلفة في الجزيء كما هو موضح في الصورة السفلية. بعد ذلك ، يمكنك تلوين كل سلسلة باستخدام قوس قزح من الألوان من أحد طرفي السلسلة إلى الطرف الآخر لإبراز خصائص الطي كما هو موضح في الأعلى. كلتا الطريقتين متاحتان في معظم برامج الرسومات الجزيئية. الجزيء الموضح هنا هو الهيموليزين من 7ahl هيكل PDB.

عوامل درجة الحرارة

إذا تمكنا من الاحتفاظ بذرة ثابتة بشكل صارم في مكان واحد ، فيمكننا ملاحظة توزيعها للإلكترونات في وضع مثالي. ستكون الصورة كثيفة باتجاه المركز مع انخفاض الكثافة بعيدًا عن النواة. عندما تنظر إلى توزيعات كثافة الإلكترون التجريبية ، فإن الإلكترونات عادة ما يكون لها توزيع أوسع من هذا النموذج المثالي. قد يكون هذا بسبب اهتزاز الذرات ، أو الاختلافات بين العديد من الجزيئات المختلفة في الشبكة البلورية. ستشمل كثافة الإلكترون المرصودة متوسط ​​كل هذه الحركات الصغيرة ، مما ينتج عنه صورة ملطخة قليلاً للجزيء.

يتم دمج هذه الحركات ، والتلطيخ الناتج عن كثافة الإلكترون ، في النموذج الذري بواسطة قيمة B أو عامل درجة الحرارة. كمية التلطيخ تتناسب مع حجم قيمة B. تُنشئ القيم الأقل من 10 نموذجًا حادًا للذرة ، مما يشير إلى أن الذرة لا تتحرك كثيرًا وأنها في نفس الموضع في جميع الجزيئات في البلورة. تشير القيم الأكبر من 50 أو نحو ذلك إلى أن الذرة تتحرك كثيرًا بحيث لا يمكن رؤيتها بالكاد. غالبًا ما يكون هذا هو الحال بالنسبة للذرات الموجودة على سطح البروتينات ، حيث تكون السلاسل الجانبية الطويلة حرة في الاهتزاز في المياه المحيطة.

في تنسيق PDBx / mmCIF ، يتم استخدام السجل _atom_site.B_iso_or_equiv لتخزين قيم معامل درجة الحرارة. مرة أخرى من دخول 4hhb:

& ltsnip & GT
حلقة_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
أتوم 1 إن إن. فال أ 1 1؟ 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05؟ 1 VAL A N 1
ATOM 2 C CA. فال أ 1 1؟ 6.913 17.759 4.607 1.00 43.14؟ 1 VAL A CA 1
أتوم 3 ج. فال أ 1 1؟ 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80؟ 1 VAL A C 1
& ltsnip & GT

في تنسيق ملف PDB ، يرد عامل درجة الحرارة في الأعمدة 61 - 66. من الإدخال 4hhb:

& ltsnip & GT
ATOM 1 N VAL A 1 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05 N
ATOM 2 CA VAL A 1 6.913 17.759 4.607 1.00 43.14 درجة مئوية
أتوم 3 ج فال أ 1 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80 ج
& ltsnip & GT

المثال الموضح مأخوذ من بنية ميوغلوبين تم حلها بدقة 2.0 & Aring (إدخال PDB 1mbi). يتم عرض اثنين من الأحماض الأمينية هيستيدين. على اليسار يوجد HIS93 ، والذي ينسق مع ذرة الحديد ، وبالتالي فهو ثابت في مكانه. لها قيم B في نطاق 15-20 - لاحظ كيف تحيط الخطوط بشكل جيد بالحمض الأميني بأكمله ، مما يكشف عن كثافة إلكترون حادة. على اليمين يوجد HIS81 ، والذي يتعرض على سطح البروتين وله قيم B أعلى في نطاق 22-74. لاحظ أيضًا كيف تحيط الخطوط بمساحة أصغر ، مما يُظهر منطقة أصغر ذات كثافة إلكترون عالية لهذا الحمض الأميني لأن كثافة الإلكترون الإجمالية ملطخة بشكل ضعيف في الفراغ حول الخطوط العريضة.

تُظهر الصورة الجزيء بأكمله ، مع تلوين الذرات بواسطة عوامل درجة الحرارة. القيم العالية ، التي تشير إلى الكثير من الحركة ، باللون الأحمر والأصفر ، والقيم المنخفضة باللون الأزرق. لاحظ أن الجزء الداخلي من البروتين يحتوي على قيم B منخفضة وأن الأحماض الأمينية الموجودة على السطح لها قيم أعلى.

انقر فوق علامة التبويب Jmol لرؤية Jmol تفاعلي.

يُظهر Jmol الجزيء بأكمله ، مع تلوين الذرات بواسطة عوامل درجة الحرارة. القيم العالية ، التي تشير إلى الكثير من الحركة ، باللون الأحمر والأصفر ، والقيم المنخفضة باللون الأزرق. لاحظ أن الجزء الداخلي من البروتين يحتوي على قيم B منخفضة وأن الأحماض الأمينية الموجودة على السطح لها قيم أعلى.

نصيحة: عوامل درجة الحرارة هي مقياس لثقتنا في موقع كل ذرة. إذا وجدت ذرة على سطح بروتين مع عامل درجة حرارة عالية ، فضع في اعتبارك أن هذه الذرة ربما تتحرك كثيرًا ، وأن الإحداثيات المحددة في ملف PDB ليست سوى لقطة واحدة ممكنة لموقعها.

الإشغال والتوافق المتعدد

تتكون البلورات الجزيئية من العديد من الجزيئات الفردية المعبأة في ترتيب متماثل. في بعض البلورات ، توجد اختلافات طفيفة بين كل من هذه الجزيئات. على سبيل المثال ، قد تتأرجح السلسلة الجانبية الموجودة على السطح ذهابًا وإيابًا بين عدة تركيبات ، أو قد ترتبط الركيزة في اتجاهين في موقع نشط ، أو قد يرتبط أيون معدني بعدد قليل من الجزيئات. عندما يقوم الباحثون ببناء النموذج الذري لهذه الأجزاء ، يمكنهم استخدام الشغل لتقدير كمية كل التشكل الذي يتم ملاحظته في البلورة. بالنسبة لمعظم الذرات ، يُعطى الشغل قيمة 1 ، مما يشير إلى أن الذرة موجودة في جميع الجزيئات في نفس المكان في البلورة. ومع ذلك ، إذا ارتبط أيون معدني بنصف الجزيئات في البلورة فقط ، سيرى الباحث صورة ضعيفة للأيون في خريطة كثافة الإلكترون ، ويمكنه تعيين إشغال بمقدار 0.5 في ملف هيكل PDB لهذه الذرة. تُستخدم الوظائف أيضًا بشكل شائع لتحديد السلاسل الجانبية أو الروابط التي يتم ملاحظتها في التوافقات المتعددة. يتم استخدام قيمة الشغل للإشارة إلى جزء الجزيئات الذي يحتوي على كل من المطابقات. يتم تضمين اثنين (أو أكثر) من سجلات الذرة لكل ذرة ، مع وظائف مثل 0.5 و 0.5 ، أو 0.4 و 0.6 ، أو غيرها من المهن الجزئية التي يصل مجموعها إلى 1.

المطابقة البديلة في Myoglobin: الصورتان المعروضتان مأخوذة من البنية عالية الدقة للميوغلوبين في المدخل 1a6m: الجلوتامين 8 على اليسار ، والتيروزين 151 على اليمين. في كلتا الحالتين ، فسر المودعون البيانات التجريبية على أنها تظهر تشكيلين للحمض الأميني ، مع إشغال 0.57 و 0.43 للجلوتامين ، و 0.5 لكل من مطابقة التيروزين. تحيط الخطوط الزرقاء بالمناطق ذات الكثافة الإلكترونية العالية ، ويظهر النموذج الذري على شكل عصي.

تظهر الصورة أدناه لجزيء الميوغلوبين بأكمله مع جميع الأحماض الأمينية التي لها تشكيلين في الملف.

انقر فوق علامة التبويب Jmol لرؤية Jmol تفاعلي.

المطابقة البديلة في Myoglobin (إدخال PDB 1a6m)

نصيحة: عند التعامل مع إدخالات PDB ذات الإحداثيات المتعددة ، غالبًا ما تحتاج إلى الانتباه عن كثب. ليس من الممكن دائمًا تحديد المطابقات & quotA & quot فقط والتخلص من & quotB & quot المطابقة. تحتاج إلى النظر بعناية في كل حالة والتأكد من عدم وجود أي اتصالات سيئة بين سلاسل الهواتف المحمولة.

في تنسيق PDBx / mmCIF ، تتم الإشارة إلى المطابقات البديلة في فئة _atom_site.label_alt_id والإشغال في فئة _atom_site.occupancy. الموضح أدناه هو بقايا 8 من المدخل 1 أ 6 م.

حلقة_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
& ltsnip & GT
أتوم 63 إن إن. GLN A 1 8؟ 5.404 13.203 22.532 1.00 8.42؟ 8 GLN A N 1
ATOM 64 C CA. GLN A 1 8؟ 6.475 12.812 23.418 1.00 8.84؟ 8 GLN A CA 1
أتوم 65 ج. GLN A 1 8؟ 7.602 12.149 22.631 1.00 8.08؟ 8 GLN A C 1
ATOM 66 O O. GLN A 1 8؟ 8.769 12.399 22.918 1.00 8.39؟ 8 GLN A O 1
ATOM 67 C CB A GLN A 1 8؟ 5.987 11.822 24.520 0.57 13.03؟ 8 GLN A CB 1
أتوم 68 سي سي بي بي GLN A 1 8؟ 5.948 11.968 24.580 0.43 9.68؟ 8 GLN A CB 1
أتوم 69 سي جي إيه GLN A 1 8؟ 7.030 11.303 25.506 0.57 16.30؟ 8 GLN A CG 1
أتوم 70 سي سي جي بي GLN A 1 8؟ 6.967 12.094 25.688 0.43 12.07؟ 8 GLN A CG 1
ATOM 71 C CD A GLN A 1 8؟ 7.981 10.227 25.063 0.57 15.61؟ 8 GLN A CD 1
ATOM 72 C CD B GLN A 1 8؟ 6.439 11.470 26.952 0.43 14.43؟ 8 GLN A CD 1
أتوم 73 OE1 A GLN A 1 8؟ 7.688 9.392 24.214 0.57 19.54؟ 8 GLN A OE1 1
أتوم 74 OE1 B GLN A 1 8؟ 5.419 10.767 26.918 0.43 17.46؟ 8 GLN A OE1 1
أتوم 75 N NE2 A GLN A 1 8؟ 9.219 10.114 25.607 0.57 21.38؟ 8 GLN A NE2 1
أتوم 76 N NE2 B GLN A 1 8؟ 7.067 11.762 28.084 0.43 14.03؟ 8 GLN A NE2 1

في تنسيق ملف PDB ، يتم تقديم المطابقات البديلة في العمود 17 باستخدام مؤشر موقع بديل ويتم إعطاء الإشغال في الأعمدة 55-60. الموضح أدناه من الإدخال 1a6m هو بقايا الجلوتامين 8 المصممة في شكلين مختلفين ، A و B ، حيث التشكل A يتم منح 57 ٪ إشغال والتشكيل B يمنح 43 ٪ إشغال:

أتوم 63 N GLN A 8 5.404 13.203 22.532 1.00 8.42 N
ATOM 64 CA GLN A 8 6.475 12.812 23.418 1.00 8.84 درجة مئوية
ATOM 65 C GLN A 8 7.602 12.149 22.631 1.00 8.08 درجة مئوية
ATOM 66 O GLN A 8 8.769 12.399 22.918 1.00 8.39 O
ATOM 67 CB A GLN A 8 5.987 11.822 24.520 0.57 13.03 درجة مئوية
ATOM 68 CB B GLN A 8 5.948 11.968 24.580 0.43 9.68 درجة مئوية
أتوم 69 CG A GLN A 8 7.030 11.303 25.506 0.57 16.30 C
أتوم 70 CG B GLN A 8 6.967 12.094 25.688 0.43 12.07 درجة مئوية
أتوم 71 CD A GLN A 8 7.981 10.227 25.063 0.57 15.61 درجة مئوية
أتوم 72 CD B GLN A 8 6.439 11.470 26.952 0.43 14.43 سي
أتوم 73 OE1 A GLN A 8 7.688 9.392 24.214 0.57 19.54 O
أتوم 74 OE1 B GLN A 8 5.419 10.767 26.918 0.43 17.46 O
أتوم 75 NE2 A GLN A 8 9.219 10.114 25.607 0.57 21.38 N
أتوم 76 NE2 B GLN A 8 7.067 11.762 28.084 0.43 14.03 N
& ltsnip & GT

المؤلفون

تحديث 2019 بواسطة راشيل جرين وكريستين زرديكي

حول PDB-101

يساعد PDB-101 المعلمين والطلاب وعامة الناس على استكشاف العالم ثلاثي الأبعاد للبروتينات والأحماض النووية. يساعد التعرف على أشكالها ووظائفها المتنوعة على فهم جميع جوانب الطب الحيوي والزراعة ، من تخليق البروتين إلى الصحة والمرض إلى الطاقة البيولوجية.

لماذا PDB-101؟ يتيح الباحثون في جميع أنحاء العالم هذه الهياكل ثلاثية الأبعاد مجانًا في أرشيف بنك بيانات البروتين (PDB). يبني PDB-101 المواد التمهيدية لمساعدة المبتدئين على البدء في الموضوع ("101" ، كما هو الحال في دورة مستوى الدخول) بالإضافة إلى موارد التعلم الموسع.


مصادر البروتين الصحية

يسمع معظم الناس كلمة بروتين ويفكرون على الفور في اللحوم. في حين أن المنتجات مثل لحم البقر ولحم الضأن ولحم الخنزير والدجاج يمكن أن تكون جميعها مصادر جيدة للبروتين ، فهي ليست بدائلك الوحيدة. الأسماك والمحار هي أيضًا مصادر جيدة. تحتوي هذه المخلوقات البحرية أيضًا ألاحماض الدهنية أوميغا -3، وهي مفيدة للقلب والدماغ والجهاز المناعي.

Vegetarians have access to a wide range of protein sources as well. Many vegetarians consume eggs and milk products, like yogurt and milk, which are rich in protein. Other common sources of vegetarian-friendly protein are beans, legumes, nuts, seeds, tofu and seitan. These plant-based proteins are all good choices for vegans too.

Certain fruits and vegetables, like avocado, spinach, corn and brussel sprouts, are also valuable sources of protein. Even fruits like lucuma, which can be processed into lucuma powder and used as a natural sweetener, can help provide you with protein. Lucuma has also been shown to help promote lactation in women after giving birth. This makes it a particularly beneficial food for pregnant women or nursing mothers who prefer plant-based sources of protein.


Protein Modification by SUMO

الملخصSmall ubiquitin-related modifier (SUMO) family proteins function by becoming covalently attached to other proteins as post-translational modifications. SUMO modifies many proteins that participate in diverse cellular processes, including transcriptional regulation, nuclear transport, maintenance of genome integrity, and signal transduction. Reversible attachment of SUMO is controlled by an enzyme pathway that is analogous to the ubiquitin pathway. The functional consequences of SUMO attachment vary greatly from substrate to substrate, and in many cases are not understood at the molecular level. Frequently SUMO alters interactions of substrates with other proteins or with DNA, but SUMO can also act by blocking ubiquitin attachment sites. An unusual feature of SUMO modification is that, for most substrates, only a small fraction of the substrate is sumoylated at any given time. This review discusses our current understanding of how SUMO conjugation is controlled, as well as the roles of SUMO in a number of biological processes.


التحميلات

Use the "Explore" option to open a dataset in Tableau where you can interactively browse through the peptides, proteins and cell types right in your browser!

Annotation of cell types

Description and origin of all cell types and tissues used for the CSPA.

Matrix of all proteins and their detection in the different cell types.

Excel file containing 6 tables organized in different sheets:

  1. List of all proteins identified within the different cell types
  2. Matrix of 1492 human proteins against 47 human cell types
  3. Matrix of 1296 mouse proteins against 31 mouse cell types
  4. Table containing the number of identified proteins of each cell type
  5. Matrix with human surfaceome proteins and cells and their estimated relative quantities in log2 scale
  6. Matrix with mouse surfaceome proteins and cells and their estimated relative quantities in log2 scale

Sisyphus CSPA

Filemaker based database containing the easy-to-navigate Sisyphus database executable.

CSPA validated surfaceome proteins

Excel file containing all human and mouse surfaceome proteins in two tables and an additional table with all identified N-glycopeptides:

  1. List of 1492 human surfaceome proteins and their annotation.
  2. List of 1296 mouse surfaceome proteins and their annotation.
  3. List of 13942 mouse and human derived N-glycopeptides, including identified modified form.

Corrected topologies

PDF files with original and based on N-glycopeptide identification corrected topology pictures of 51 human proteins and 39 mouse proteins. The pictures were created with PROTTER and identified N-glycopeptides were marked yellow.

CSPA based spectral libraries for human proteins

ZIP file, containing a README.txt file and two subfolders with the respective spectral libraries:

  1. The .pepidx, .spidx and .splib file of the human spectral library for proteins within the CSPA. The sequence motiv N-X-S/T has been modified to D-X-S/T, which corresponds to a deamidated asparagine (N). Methionines are variable modified by oxidation and a decoy spectral library is appended.
  2. The .pepidx, .spidx and .splib file of the human spectral library for proteins within the CSPA. Asparagines and methionines can be searched with variable modifications of deamiation and oxidation, respectively and a decoy spectral library is appended.

CSPA based spectral libraries for mouse proteins

ZIP file, containing a README.txt file and two subfolders with the respective spectral libraries:

  1. The .pepidx, .spidx and .splib file of the mouse spectral library for proteins within the CSPA. The sequence motiv N-X-S/T has been modified to D-X-S/T, which corresponds to a deamidated asparagine (N). Methionines are variable modified by oxidation and a decoy spectral library is appended.
  2. The .pepidx, .spidx and .splib file of the mouse spectral library for proteins within the CSPA. Asparagines and methionines can be searched with variable modifications of deamiation and oxidation, respectively and a decoy spectral library is appended.

CSPA toolbox

Excel file containing tables for generating inclusion lists and transition list of surfaceome proteins within the CSPA:


Principles of Flowcytometry Data Analysis (With Diagram)

An important principle of flow cytometry data analysis is to selectively visualize the cells of interest while eliminating results from unwanted particles, e.g., dead cells and debris.

This procedure is called gating. Cells have traditionally been gated according to physical characteristics. For instance, subcellular debris and clumps can be distinguished from single cells by size, estimated by forward scatter.

Also, dead cells have lower forward scatter and higher side scatter than living cells. Lysed whole blood cell analysis is the most common application of gating, and Fig. 15.10 depicts typical graphs for SSC versus FSC when using large cell numbers. The different physical properties of granulocytes, monocytes and lymphocytes allow them to be distinguished from each other and from cellular contaminants.

On the density plot, each dot or point represents an individual cell that has passed through the instrument. Yellow/green hotspots indicate large numbers of events resulting from discrete populations of cells. The colours give the graph a three-dimensional feel. After a little experience, discerning the various subtypes of blood cells is relatively straightforward.

Contour diagrams are an alternative way to demonstrate the same data. Joined lines represent similar numbers of cells. The graph takes on the appearance of a geographical survey map, which, in principle, closely resembles the density plot. It is a matter of preference but sometimes discrete populations of cells are easier to visualize on contour diagrams, e.g., compare monocytes in Fig.15.10.

Newer gating strategies utilize fluorescence parameters along with scatter parameters. Once again, blood can be used to demonstrate this principle.

Above on the left is a FSC/SSC plot for human lysed whole blood using smaller numbers of cells than in Figure 15.10. The lymphocytes, monocytes and granulocytes have been gated as region 1 (Rl), region 2 (R2) and region 3 (R3), respectively. ‘Region’ simply refers to an area drawn on a plot displaying flow cytometry data.

On the right the same cells are now plotted as SSC on the y-axis versus CD45 fluorescence on the x-axis. CD45 is a marker expressed on all white blood cells at varying intensities but is absent on red blood cells. In relative terms, lymphocytes have a low SSC and high CD45 count (R4), granulocytes have a high SSC and low CD45 count (R6), while monocytes are somewhere in between the other two (R5).

The major difference between the lymphocytes gated in R1 and those gated in R4 is the absence of red blood cells in the latter, making it a much purer preparation. This highlights the usefulness of gating strategies that combine a scatter parameter with a fluorescence parameter.

Single-Parameter Histograms:

These are graphs that display a single measurement parameter (relative fluorescence or light scatter intensity) on the x-axis and the number of events (cell count) on the у-axis. The histogram in Fig.15.12 looks very basic but is useful for evaluating the total number of cells in a sample that possess the physical properties selected for or which express the marker of interest. Cells with the desired characteristics are known as the positive data set.

Ideally, flow cytometry will produce a single distinct peak that can be interpreted as the positive data set. However, in many situations, flow analysis is performed on a mixed population of cells resulting in several peaks on the histogram. In order to identify the positive data set, flow cytometry should be repeated in the presence of an appropriate negative iso-type control (see Fig. 15.13).

Analytical software packages that accompany flow cytometry instruments make measuring the % of positive-staining cells in histograms easy. For example, the F4/80 histogram is shown again below with statistics for R2 and R3 (known on this type of graph as ‘bar regions’).

In Fig. 15.14, 99.83% of the negative control (blue outline) is in R2. 28.14% of cells (red shade) ‘stain negative’ for F4/80 (R2) compared to 71.86% in the positive data set (R3). Additional statistics about the peaks (median and standard deviation) is also provided automatically here but this will vary with the software. A similar type of analysis will be generated for two parameter histograms.

Two-Parameter Histograms:

These are graphs that display two measurement parameters, one on the x-axis and one on the y-axis, and the cell count as a density (dot) plot or contour map. The parameters could be SSC, FSC or fluorescence. Another example is the dual-colour fluorescence histogram presented below. Lymphocytes were stained with anti-CD3 in the FITC channel (x-axis) and anti-HLA-DR in the PE channel (y-axis). CD3 and HLA-DR are markers for T cells and B cells, respectively.

In Fig. 15.15, R2 encompasses the PE-labelled B cells note their positive shift along the PE axis. R5 contains the FITC-labelled T cells (positively shifted along the FITC axis). The top right quadrant contains a few activated T cells (about 4% in this sample) that possess some 11 LA DR expression also.

As these stain with both antibody markers they are grouped in their own region (R3). R4 contains cells negative for both FITC and PE no shift). Currently, flow cytometry can be performed on samples labelled with up to 17 fluorescence markers simultaneously. Therefore, a single experiment can yield a large set of data for analysis using various two- parameter histograms.


Like the individual organism, the population is a real and functional unit in biology. Defined as groups of organisms that are genetically and spatially distinct from other such groups, the population is the fundamental unit of evolution. Populations are dynamic, they grow, decline, colonize new populations, and go extinct. Understanding how and why populations change over time is critical to such wide-ranging practical issues as pest control, endangered species protection, and even human population growth. In this section there are models exploring population growth and how to estimate population sizes.

Models are best viewed on large screens and landscape modes.

Model 1 – Logistic Growth

This model illustrates resource-limited population growth. Populations have a per-capita growth rate and carrying capacity. Two populations are compared on three graphs: N vs time, dN/dt vs N, and dN/Ndt vs N. Individuals in the populations are viewed in windows, illustrating that even at carrying capacity, there are still births and deaths in the population.

Share this model with others.

Model 2 – Estimating Population Size

Knowing how many individuals are in a population can be critical. How can you tell how many there are when there are too many to count? This model simulates a pond of tadpoles. The population size can be estimated in three ways: direct sampling, sampling with removal, and mark/recapture.

Share this model with others.

Model 3 – Mark/Recapture

The number of individuals in a population, or population size, is perhaps the most important thing to know about a population. This model is an in-depth exploration of the mark-recapture method of estimating population size by simulation of a meadow vole population. The individuals can be trapped, marked, released, and re-trapped. This advanced model assumes familiarity with the Lincoln-Peterson estimate of population size. It is designed to be used in exploring how factors such as population distribution, trap experience (learning to avoid or seek out traps), population size, and sampling effort can affect the precision and accuracy of the estimate.


شاهد الفيديو: Panel Data Introduction الحلقة الأولى: حزم البيانات المقطعية الزمنية (أغسطس 2022).