1. Структура белка Как предсказать вторичную структуру белка? Как найти и анализировать пространственную структуру, если она известна? Что можно делать, если структура неизвестна

2. Предсказание вторичной структуры белков Начало 1990х На Web – очень много программ => α-спиральные участки, β-стрэнды и “random coils” или “loops” (с поворотом) Точность предсказания - ~75%

3. Предсказание вторичная структура белка: PSIPRED http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/

4. PSIPRED - output

5. PSIPRED – графический выход

6. PredictProtein oПредсказывает: Вторичную структуру (H, E, C) Для каждого остатка – доступность для растворителей Трансмембранные сегменты и их топологию Глобулярные участки белка Coiled coil участки PROSITE мотивы в белке Prodom домены Дисульфидные связи Участки с неравномерным а.к.-составом oЗапускает META server для исследуемого белка oТребует регистрации ohttp://www.predictprotein.org/http://www.predictprotein.org/

7. Evaluation of secondary structure prediction EVA: http://cubic.bioc.columbia.edu/eva/:http://cubic.bioc.columbia.edu/eva/ сравнивает различные серверы по предсказанию вторичной структуры часто обновляемый список действующих серверов

8. PDB – универсальный репозиторий данных по пространственной структуре белка

9. PDB – стандартная запись

10. Still images

11. Jmol

12. Как найти гомолога с известной 3D структурой? BLASTP против PDB Для структурной схожести достаточно даже невысокой гомологии! (~ 20% id) Чему соответствуют консервативные участки на структуре?

13. Cn3D (NCBI -> “Structure”) Similar viewers: RasMol - www.rasmol.orgwww.rasmol.org SwissPDBviewer - http://www.expasy.ch/swiss mod/SWISS-MODEL.html/

14. MMDB Structure

15. View 3D structure

16. Как выделить интересные участки?

17. Что еще бывает? Homology modelling – моделирование структуры на основе структуры близкого гомолога: –Modeller http://guitar/rockfeller.edu/modeller/modeller/htmlhttp://guitar/rockfeller.edu/modeller/modeller/html –SWISS-MODEL http://www.expasy.ch/swissmod/SWISS- MODEL.htmlhttp://www.expasy.ch/swissmod/SWISS- MODEL.html Ab initio folding – http://folding.stanford.edu/http://folding.stanford.edu/ Threading – моделирование на основе структур удаленных гомологов –NCBI Structure – http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/RESEARCH/threading.h tml http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/RESEARCH/threading.h tml –PROSPECT – http://compbio.ornl.gov/structure/prospect/http://compbio.ornl.gov/structure/prospect/ Симуляция молекулярной динамики: –http://www.scripps.edu/Brooks/http://www.scripps.edu/Brooks/ –http://molmovdb.mbb.yale.edu/MolMovDB/http://molmovdb.mbb.yale.edu/MolMovDB/ Molecular docking (взаимодействие белков между собой или с малыми молекулами): –http://www.bio.vu.nl/nvtb/Docking.htmlhttp://www.bio.vu.nl/nvtb/Docking.html –http://www.biochem.abdn.ac.uk/hex/http://www.biochem.abdn.ac.uk/hex/

18. (non-coding) RNAs Моделирование вторичной структуры Базы данных некодирующих РНК Поиск RNA c заданной структурой Достижения биоинформатики: –miRNA –riboswitches

19. Почему и здесь надо использовать компьютер? Non-coding RNAs – как правило, малые молекулы, которым приписывают все больше и больше функций: очень мощный приток новой информации Вычислительные методы очень эффективны в анализе РНК – вторичная структура, ко-эволюция остатков, растущие базы данных, предсказание малых РНК и их мишеней

20. Базы данных РНК и предсказание РНК-генов в геноме Функции РНК зависят от типа – специализированные базы данных РНК-гены сложно предсказывать – они короткие и не слишком консервативные Общее свойство всех РНК-молекул – стабильная вторичная структура (известную структуру можно использовать при предсказании) Мишени miRNA – разные методы предсказания и соответсвующие базы данных

21. Примеры специализированных баз данных и предсказалок tRNAs – Sean Eddy, http://www.genetics.wustl.edu/eddy/tRNAscan-SE http://www.genetics.wustl.edu/eddy/tRNAscan-SE rRNAs – филогенический анализ http://rdp.cme.msu.edu/ http://rdp.cme.msu.edu/ miRNAs (miRBase) – http://microrna.sanger.ac.uk/http://microrna.sanger.ac.uk/ Prediction of miRNA targets  http://pictar.bio.nyu.edu http://pictar.bio.nyu.edu  http://bibiserv.techfak.uni-bielefeld.de/rnahybrid/ http://bibiserv.techfak.uni-bielefeld.de/rnahybrid/  http://mirna.imbb.forth.gr/microinspector/ http://mirna.imbb.forth.gr/microinspector/ Коллекция ресурсов по siRNAs – http://sirna.cgb.ki.se/http://sirna.cgb.ki.se/

22. Предсказание вторичной структуры РНК - Mfold http://frontend.bioinfo.rpi. edu/applications/mfold/

23. Mfold - output

24. Предсказание структуры гомологичных РНК Позиции в РНК, участвующие в связывании при образовании вторичной структуры, эволюционируют согласованно – ковариационный анализ Множественное выравнивание => более эффективное предсказание вторичной структуры Stand-alone programs (например, http://www.genetics.wustl.edu/software/#cove/ http://www.genetics.wustl.edu/software/#cove/ On-line - http://bioinf.fbb.msu.ru/RNAAlign/ (множественное выравнивание и предсказание структуры)http://bioinf.fbb.msu.ru/RNAAlign/

25. PatScan – поиск структурных РНК известной структуры http://www-unix.mcs.anl.gov/compbio/PatScan/HTML/scanner.html

26. PatScan - output Основная проблема – создать паттерн по структуре!!! (+ к тому, что использовано – правило спаривания : r1={au,gc} p1=10…12 3…8 r1~p1)

27. Riboswitches Новый (самый древний!) тип регуляции транскрипции на основе РНК- взаимодействий (распространен, преимущественно, у прокариот) Был открыт и изучен биоинформатическими методами (российскими учеными!) Регуляция непосредственным связыванием лиганда – малой молекулы

28. RFN-элемент: механизм регуляции генов синтеза витамина B2 (FMN) Transcription attenuation Translation attenuation

29. THI: mechanism of regulation Thermus/Deinococcus group, CFB group Proteobacteria, Translation attenuation Actinobacteria, Cyanobacteria, Archaea Bacillus/Clostridium group, Thermotoga, Fusobacterium, Chloroflexus Transcription attenuation

30. B12 riboswitch