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The Use of Reverse Phase Protein Arrays (RPPA) to Explore Protein Expression Variation within Individual Renal Cell Cancers

Currently there is no curative treatment for metastatic clear cell renal cell cancer, the commonest variant of the disease. A key factor in this treatment ...

University of Edinburgh

&#x9E1F;&#x7C7B;&#x6709;&#x53D1;&#x6325;&#x4E86;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x4F5C;&#x7528;&#xFF0C;&#x5728;&#x8BB8;&#x591A;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x79D1;&#xFF0C;&#x7279;&#x522B;&#x662F;&#x751F;&#x6001;&#x3001; &#x6F14;&#x5316;&#x548C;&#x884C;&#x4E3A;&#x3002;&#x9E21;&#xFF0C;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x6A21;&#x578B;&#x7684;&#x810A;&#x690E;&#x52A8;&#x7269;&#xFF0C;&#x4E5F;&#x8868;&#x793A;&#x4E00;&#x79CD;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x53D1;&#x80B2;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x5BB6;&#x3001; &#x7814;&#x7A76;&#x3001; &#x7EC6;&#x80DE;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x5BB6;&#x548C;&#x9057;&#x4F20;&#x5B66;&#x5BB6;&#x3002;&#x7136;&#x800C;&#xFF0C;&#x9E21;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x8D44;&#x6E90;&#x5DF2;&#x843D;&#x540E;&#x5176;&#x4ED6;&#x6A21;&#x5F0F;&#x751F;&#x7269;&#xFF0C;&#x4E3A;&#x90A3;&#x4E9B;&#x76EE;&#x524D;&#x5B58;&#x653E;&#x5728; 511.&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x53EA;&#x6709; 18 &#x65F6; 45&#x5E74;&#x975E;&#x5197;&#x4F59;&#x5168;&#x957F;&#x9E21; cDNA &#x5E8F;&#x5217;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E86;&#x4E00;&#x9879;&#x65E8;&#x5728;&#x57FA;&#x56E0;&#x53D1;&#x73B0;&#x9E21; (http://www.chick.umist.ac.uk) &#x7684;&#x8868;&#x8FBE;&#x5E8F;&#x5217;&#x6807;&#x7B7E; (EST) &#x5927;&#x578B;&#x9879;&#x76EE;&#x3002;&#x603B;&#x5171;&#x6709; 339,314 &#x65E0;&#x5BB3;&#x73AF;&#x5883;&#x6280;&#x672F;&#x5DF2;&#x88AB;&#x4ECE; 64 21 &#x4E0D;&#x540C;&#x80DA;&#x80CE;&#x548C;&#x6210;&#x4EBA;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4ECE;&#x751F;&#x6210;&#x7684; cDNA &#x5E93;&#x6D4B;&#x5E8F;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x88AB;&#x805A;&#x96C6;&#x548C;&#x7EC4;&#x88C5;&#x6210; 85,486 &#x8FDE;&#x7EED;&#x5E8F;&#x5217; &#xFF08;contigs&#xFF09;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;&#xFF0C;38%&#x7684; contigs &#x6700;&#x4F4E;&#x5728;&#x5176;&#x4ED6;&#x751F;&#x7269;&#x4E2D;&#x6709; orthologs &#x548C;&#x5B9A;&#x4E49; 13,000 &#x65B0;&#x9E21;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x4E0A;&#x9650;&#x3002;&#x5176;&#x4F59;&#x7684; contigs &#x53EF;&#x80FD;&#x5305;&#x62EC;&#x65B0;&#x79BD;&#x7279;&#x5B9A;&#x6216;&#x8FC5;&#x901F;&#x53D1;&#x5C55;&#x57FA;&#x56E0;&#x3002;&#x4E0E;&#x5DF2;&#x77E5;&#x7684;&#x9E21;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C; orthologs contigs &#x6BD4;&#x8F83;&#x8868;&#x660E; 30%&#x5305;&#x62EC;&#x5305;&#x542B;&#x8D77;&#x59CB;&#x5BC6;&#x7801;&#x7684;&#x6269;&#x589E;&#xFF0C;20%&#x7684; contigs &#x4EE3;&#x8868;&#x5168;&#x957F; cDNA &#x5E8F;&#x5217;&#x3002;&#x4F7F;&#x7528;&#x6B64;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x4F30;&#x8BA1;&#x9E21;&#x603B;&#x5171;&#x6709;&#x5927;&#x7EA6; 35000 &#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x660E;&#x8FD9;&#x4E00;&#x6570;&#x5B57;&#x53EF;&#x80FD;&#x810A;&#x690E;&#x52A8;&#x7269;&#x7684;&#x5178;&#x578B;&#x7279;&#x5F81;&#x3002;

&#x4E00;&#x5957;&#x5168;&#x9762;&#x7684;&#x9E21;&#x6269;&#x589E;&#x3002;

Birds have played a central role in many biological disciplines, particularly ecology, evolution, and behavior. The chicken, as a model vertebrate, also represents an important experimental system for developmental biologists, immunologists, cell biologists, and geneticists. However, genomic resources for the chicken have lagged behind those for other model organisms, with only 1845 nonredundant full-length chicken cDNA sequences currently deposited in the EMBL databank. We describe a large-scale expressed-sequence-tag (EST) project aimed at gene discovery in chickens (http://www.chick.umist.ac.uk). In total, 339,314 ESTs have been sequenced from 64 cDNA libraries generated from 21 different embryonic and adult tissues. These were clustered and assembled into 85,486 contiguous sequences (contigs). We find that a minimum of 38% of the contigs have orthologs in other organisms and define an upper limit of 13,000 new chicken genes. The remaining contigs may include novel avian specific or rapidly evolving genes. Comparison of the contigs with known chicken genes and orthologs indicates that 30% include cDNAs that contain the start codon and 20% of the contigs represent full-length cDNA sequences. Using this dataset, we estimate that chickens have approximately 35,000 genes in total, suggesting that this number may be a characteristic feature of vertebrates.

A comprehensive collection of chicken cDNAs.

Les oiseaux ont jou&eacute; un r&ocirc;le central dans de nombreuses disciplines biologiques, particuli&egrave;rement &eacute;cologie, &eacute;volution et le comportement. Le poulet, un vert&eacute;br&eacute; mod&egrave;le, repr&eacute;sente aussi un important syst&egrave;me exp&eacute;rimental pour les biologistes du d&eacute;veloppement, des immunologistes, des biologistes cellulaires et g&eacute;n&eacute;ticiens. Toutefois, des ressources g&eacute;nomiques pour le poulet ont pris du retard celles des autres organismes mod&egrave;les, avec seulement 1845 ordres de cDNA de poulet sur toute la longueur non redondante actuellement d&eacute;pos&eacute;s dans la Banque de donn&eacute;es EMBL. Les auteurs d&eacute;crivent un projet d&#39;envergure &eacute;tiquette de s&eacute;quence exprim&eacute;e (EST) visant &agrave; la d&eacute;couverte de g&egrave;nes chez les poulets (http://www.chick.umist.ac.uk). Au total, 339 314 ter ont &eacute;t&eacute; s&eacute;quenc&eacute;es de 64 banques d&#39;ADNc g&eacute;n&eacute;r&eacute;s &agrave; partir de 21 diff&eacute;rents tissus embryonnaires et adultes. Celles-ci ont &eacute;t&eacute; group&eacute;es et assembl&eacute;s en s&eacute;quences contigu&euml;s 85 486 (contigs). Nous constatons qu&#39;un minimum de 38 % de la contigs ont leurs orthologues chez d&#39;autres organismes et d&eacute;finir une limite sup&eacute;rieure de 13 000 nouveaux g&egrave;nes de poulet. Les contigs restants peuvent inclure de nouveaux g&egrave;nes sp&eacute;cifiques ou en pleine &eacute;volution aviaires. Comparaison de la contigs avec des g&egrave;nes connus de poulet et des orthologues indique que 30 % comprennent ADNc contenant le codon de d&eacute;part et 20 % de la contigs repr&eacute;senter les s&eacute;quences d&#39;ADNc pleine longueur. &Agrave; l&#39;aide de cet ensemble de donn&eacute;es, nous estimons que les poulets ont environ 35 000 g&egrave;nes au total, ce qui laisse supposer que ce nombre peut &ecirc;tre un &eacute;l&eacute;ment caract&eacute;ristique des vert&eacute;br&eacute;s.

Une collection compl&egrave;te d&#39;ADNc de poulet.

V&ouml;gel haben eine zentrale Rolle in vielen biologischen Disziplinen, besonders &Ouml;kologie, Evolution und Verhalten. Das Huhn, repr&auml;sentiert als ein Modell Wirbeltier, auch eine wichtige Experimentalsystem f&uuml;r Entwicklungsbiologie Biologen, Immunologen, Zelle Biologen und Genetikern. Jedoch haben genomische Ressourcen f&uuml;r das Huhn f&uuml;r andere Modellorganismen mit nur 1845 nicht redundantes in Huhn-DNA-Sequenzen, die derzeit in der EMBL-Datenbank hinterlegt hinterher. Wir beschreiben eine ausgedr&uuml;ckt-Sequenz-Tag (EST) Gro&szlig;projekt zur Gen-Entdeckung in H&uuml;hner (http://www.chick.umist.ac.uk). Insgesamt haben 339.314 ESTs aus 64 cDNA-Bibliotheken generiert aus 21 verschiedenen embryonalen und adulten Geweben sequenziert. Diese wurden gruppiert und in 85.486 zusammenh&auml;ngenden Sequenzen (Contigs) montiert. Wir finden, die mindestens 38 % von der Contigs Orthologen in anderen Organismen und definieren eine Obergrenze von 13.000 neue Huhn-Gene. Die verbleibenden Contigs k&ouml;nnen neuartige Vogelgrippe spezifische oder sich schnell entwickelnden Gene enthalten. Vergleich von Contigs mit bekannten Huhn Gene und Orthologen zeigt, dass 30 % geh&ouml;ren cDNAs, die das Startcodon enthalten und 20 % von der Contigs in DNA-Sequenzen stellen. Dieses Dataset verwenden, sch&auml;tzen wir, dass H&uuml;hner haben etwa 35.000 Gene insgesamt darauf hindeutet, dass diese Zahl m&ouml;glicherweise ein charakteristisches Merkmal von Wirbeltieren.

Eine umfassende Sammlung von Huhn cDNAs.

Gli uccelli hanno giocato un ruolo centrale in molte discipline biologiche, particolarmente ecologia, evoluzione e comportamento. Il pollo, come un vertebrato del modello, rappresenta anche un importante sistema sperimentale per biologi dello sviluppo, immunologi, i biologi delle cellule e genetisti. Tuttavia, le risorse genomiche per il pollo sono rimasti indietro quelli per altri organismi modello, con solo 1845 nonredundant pollo full-length cDNA sequenze attualmente depositati in banca dati EMBL. Descriviamo un su grande scala espresso-sequenza-tag (EST) finalizzato alla scoperta del gene nei polli (http://www.chick.umist.ac.uk). In totale, sono stati sequenziati 339.314 ESTs da 64 librerie di cDNA generate da 21 diversi tessuti embrionali e adulti. Questi sono stati raggruppati e assemblati in 85.486 sequenze contigue (contigs). Troviamo che un minimo del 38% il contigs hanno orthologs in altri organismi e definire un limite superiore di 13.000 nuovi geni di pollo. Il restante contigs possono includere nuovi geni aviario specifici o in rapida evoluzione. Confronto dei contigs con geni noti pollo e orthologs indica che il 30% includono cDNAs che contengono il codone di inizio e 20% della contigs rappresentano sequenze del cDNA full-length. Utilizzando questo set di dati, si stima che i polli hanno circa 35.000 geni in totale, suggerendo che questo numero potrebbe essere una caratteristica dei vertebrati.

Una raccolta completa di pollo cDNAs.

&#x9CE5;&#x306F;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x306E;&#x5206;&#x91CE;&#x3067;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x7684;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x679C;&#x305F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x7279;&#x306B;&#x751F;&#x614B;&#x5B66;&#x3001;&#x9032;&#x5316;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x52D5;&#x4F5C;&#x3002;&#x9D8F;&#x306F;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x810A;&#x690E;&#x52D5;&#x7269;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x306F;&#x767A;&#x9054;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x8005;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x8005;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B66;&#x8005;&#x306E;&#x307E;&#x305F;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x5B9F;&#x9A13;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x3092;&#x8868;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x305F;&#x3060;&#x3057;&#x3001;&#x9D8F;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0; &#x30EA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B9;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x4ED6;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x751F;&#x7269;&#x306E;&#x5F8C;&#x308D;&#x306B;&#x306E;&#x307F; 1845&#x5E74;&#x975E;&#x5197;&#x9577;&#x30D5;&#x30EB;&#x30EC;&#x30F3;&#x30B0;&#x30B9;&#x9D8F; cDNA &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x73FE;&#x5728; EMBL &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D0;&#x30F3;&#x30AF;&#x3067;&#x5806;&#x7A4D;&#x3057;&#x305F;&#x9045;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9D8F; &#xFF08;http://www.chick.umist.ac.uk&#xFF09; &#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x767A;&#x898B;&#x3092;&#x76EE;&#x6307;&#x3057;&#x305F;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x767A;&#x73FE;&#x914D;&#x5217;&#x30BF;&#x30B0; &#xFF08;EST&#xFF09; &#x30D7;&#x30ED;&#x30B8;&#x30A7;&#x30AF;&#x30C8;&#x3092;&#x8A18;&#x8FF0;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5408;&#x8A08;&#x3067;&#x306F;&#x3001;21 &#x306E;&#x3055;&#x307E;&#x3056;&#x307E;&#x306A;&#x80CE;&#x5150;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x6210;&#x4F53;&#x7D44;&#x7E54;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F; 64 &#x306E; cDNA &#x30E9;&#x30A4;&#x30D6;&#x30E9;&#x30EA;&#x304B;&#x3089; 339,314 Est &#x914D;&#x5217;&#x3055;&#x308C;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306F;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30FC;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x3001;85,486 &#x306E;&#x9023;&#x7D9A;&#x3057;&#x305F;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306B; (contigs) &#x3092;&#x7D44;&#x307F;&#x7ACB;&#x3066;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x3001;contigs &#x306E; 38 &#xFF05; &#x306E;&#x6700;&#x5C0F;&#x5024;&#x3092;&#x898B;&#x3064;&#x3051;&#x308B;&#x4ED6;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x306E;&#x30AA;&#x30EB;&#x30BD;&#x30ED;&#x30B0;&#x3092;&#x6709;&#x3057;&#x3001;13,000 &#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x9D8F;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x6570;&#x306E;&#x4E0A;&#x9650;&#x3092;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6B8B;&#x308A;&#x306E; contigs &#x5C0F;&#x8AAC;&#x306E;&#x9CE5;&#x306E;&#x7279;&#x5B9A;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x6025;&#x901F;&#x306B;&#x9032;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;Contigs &#x77E5;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x9D8F;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x30AA;&#x30EB;&#x30BD;&#x30ED;&#x30B0;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x958B;&#x59CB;&#x30B3;&#x30C9;&#x30F3;&#x3092;&#x542B;&#x3080; Cdna &#x306E; 30% &#x3092;&#x542B;&#x3080; 20 &#xFF05;&#x3001;contigs &#x306E;&#x5B8C;&#x5168;&#x9577; cDNA &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3092;&#x8868;&#x3059;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x6211;&#x3005; &#x9D8F;&#x306F;&#x5408;&#x8A08;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x7D04; 35,000 &#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x304C;&#x3053;&#x306E;&#x756A;&#x53F7;&#x304C;&#x810A;&#x690E;&#x52D5;&#x7269;&#x306E;&#x7279;&#x5FB4;&#x306E;&#x3042;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x3092;&#x793A;&#x5506;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x9D8F; Cdna &#x306E;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x30B3;&#x30EC;&#x30AF;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

&#xC0C8; &#xB9CE;&#xC740; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xBD84;&#xC57C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC911;&#xC2EC; &#xC5ED;&#xD560;&#xC744; &#xD2B9;&#xD788; &#xC0DD;&#xD0DC;, &#xC9C4;&#xD654;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xD589;&#xB3D9;. &#xB2ED;&#xACE0;&#xAE30;, &#xBAA8;&#xB378; &#xCC99;&#xCD94;&#xB85C; &#xBC1C;&#xB2EC; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;, immunologists, &#xC138;&#xD3EC; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xBC0F; &#xC720;&#xC804;&#xD559; &#xB610;&#xD55C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC744; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xADF8;&#xB7EC;&#xB098;, &#xB2ED;&#xACE0;&#xAE30;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAC8C;&#xB188; &#xC790;&#xC6D0; &#xD604;&#xC7AC; EMBL &#xBC45;&#xD06C;&#xC5D0; &#xC785;&#xAE08;&#xB9CC; 1845 &#xBE44;&#xC911;&#xBCF5; &#xC804;&#xCCB4; &#xAE38;&#xC774; &#xCE58;&#xD0A8; cDNA &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC640; &#xB2E4;&#xB978; &#xBAA8;&#xB378; &#xC720;&#xAE30; &#xCCB4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xADF8;&#xC758; &#xB4A4;&#xC5D0; &#xC9C0;&#xC5F0; &#xC788;&#xB2E4;. &#xB2ED; (http://www.chick.umist.ac.uk)&#xC758; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBC1C;&#xACAC;&#xC744; &#xACA8;&#xB0E5; &#xD55C; &#xB300;&#xADDC;&#xBAA8; &#xD45C;&#xBA85; &#xD588;&#xB2E4; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xD0DC;&#xADF8; (EST) &#xD504;&#xB85C;&#xC81D;&#xD2B8;&#xB97C; &#xC124;&#xBA85; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCD1D;, 339,314 ESTs 21 &#xB2E4;&#xB978; &#xBC30;&#xC544; &#xBC0F; &#xC131;&#xC778; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; 64 cDNA &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C;&#xB7EC;&#xB9AC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xB41C; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130; &#xB418;&#xC5C8;&#xACE0; 85,486 &#xC5F0;&#xC18D; &#xB41C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; (contigs)&#xC73C;&#xB85C; &#xC870;&#xB9BD;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xD558;&#xB294; contigs&#xC758; 38%&#xC758; &#xCD5C;&#xC18C;&#xB97C; &#xCC3E;&#xC744; &#xB2E4;&#xB978; &#xC720;&#xAE30; &#xCCB4;&#xC5D0; orthologs&#xAC00; &#xC788;&#xACE0; 13000 &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xCE58;&#xD0A8; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xC704;&#xCABD; &#xC81C;&#xD55C;&#xC744; &#xC815;&#xC758; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB098;&#xBA38;&#xC9C0; contigs &#xC18C;&#xC124; &#xC870;&#xB958; &#xD2B9;&#xC815; &#xB610;&#xB294; &#xAE09;&#xC18D; &#xD558; &#xAC8C; &#xC9C4;&#xD654; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xD3EC;&#xD568; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC54C;&#xB824;&#xC9C4;&#xB41C; &#xB2ED; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; orthologs&#xC640; contigs&#xC758; &#xBE44;&#xAD50;&#xAC00; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4; 30% &#xD3EC;&#xD568; &#xC2DC;&#xC791; codon &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; cDNAs 20%&#xB294; contigs&#xC758; &#xC804;&#xCCB4; &#xAE38;&#xC774;&#xC758; cDNA &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;, &#xC6B0;&#xB9AC; &#xC608;&#xC0C1; &#xB2ED; &#xCD1D;, &#xC57D; 35000 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB97C;&#xAC00;&#xC9C0;&#xACE0;&#xC774; &#xC218; &#xCC99;&#xCD94; &#xB3D9;&#xBB3C;&#xC758; &#xD2B9;&#xC9D5;&#xC744; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xCE58;&#xD0A8; Cdnas&#xC758; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xCEEC;&#xB809;&#xC158;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Aves han jugado un papel central en muchas disciplinas biol&oacute;gicas, particularmente ecolog&iacute;a, evoluci&oacute;n y comportamiento. El pollo, como un vertebrado del modelo, tambi&eacute;n representa un importante sistema experimental para los bi&oacute;logos del desarrollo, inmun&oacute;logos, c&eacute;lula bi&oacute;logos y genetistas. Sin embargo, recursos gen&oacute;micos para el pollo han quedado detr&aacute;s de los otros organismos modelo, con s&oacute;lo 1845 secuencias de cDNA de pollo no redundante de larga duraci&oacute;n actualmente depositadas en el Banco de datos EMBL. Describimos un proyecto de (EST) expres&oacute;-secuencia-etiqueta a gran escala para descubrimiento de genes en pollos (http://www.chick.umist.ac.uk). En total, han sido secuenciadas 339.314 ESTs de 64 bibliotecas de cDNA generadas a partir de 21 diferentes tejidos embrionarios y adultos. Estos fueron agrupados y ensamblados 85.486 secuencias contiguas (contigs). Nos encontramos con que un m&iacute;nimo de 38% de los contigs ort&oacute;logos en otros organismos y definir un l&iacute;mite m&aacute;ximo de 13.000 nuevos genes de pollo. Los contigs restantes pueden incluir nuevos aviar genes espec&iacute;ficos o evoluciona r&aacute;pidamente. Comparaci&oacute;n de los contigs con genes conocidos de pollo y ort&oacute;logos indica que 30% incluyen cDNAs que contienen el cod&oacute;n de inicio y 20% de los contigs representan secuencias de cDNA de larga duraci&oacute;n. Con este conjunto de datos, estimamos que los pollos tienen aproximadamente 35.000 genes en total, lo que sugiere que este n&uacute;mero puede ser un rasgo caracter&iacute;stico de los vertebrados.

Una completa colecci&oacute;n de cDNAs de pollo.

Vi presentiamo un&#39;analisi del transcriptome pollo (Gallus gallus) basato sulle sequenze inserto completo per 19.626 cDNAs, combinati con sequenze EST 485.337. Il set di dati del cDNA &egrave; stato annotato funzionalmente e descrive un minimo di 11.929 geni codifica pollo, compresa la sequenza per 2260 full-length cDNAs insieme a una raccolta di non codificante (nc) cDNAs che hanno rigorosamente filtrata per rimuovere regioni non tradotte dei mRNAs di codifica. L&#39;insieme combinato di cDNAs ed ESTs descrivere 62.546 trascrizioni in cluster e fornire prove trascrizionale per un totale di 18.989 geni di pollo, tra cui 88% del set di gene Ensembl con annotazioni. Analisi dei ncRNAs rivelano un set che &egrave; altamente conservato nei polli e mammiferi, tra cui sequenze per 14 pri-miRNAs codifica 23 miRNAs differenti. Il set di dati descritta qui fornire un toolkit transcriptome legato alla fisici cloni per bioinformaticians e biologi sperimentali che desiderano utilizzano sistemi di pollo come alternativa di basso costo, accessibile ai mammiferi per l&#39;analisi di sviluppo vertebrato, immunologia e biologia cellulare.

Transcriptome analisi per il pollo basato su 19.626 sequenze del cDNA finito e 485.337 expressed sequence tags.

&#x6211;&#x4EEC;&#x63D0;&#x51FA;&#x57FA;&#x4E8E; 19,626 &#x7684;&#x6269;&#x589E;&#xFF0C;&#x52A0;&#x4E0A; 485,337 EST &#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x5B8C;&#x5168;&#x63D2;&#x5165;&#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x9E21; (&#x4E4C;&#x9E21;&#x4E4C;&#x9E21;&#xFF09; &#x8F6C;&#x5F55;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x7684;&#x5206;&#x6790;&#x3002;CDNA &#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x5DF2;&#x529F;&#x80FD;&#x6CE8;&#x91CA;&#xFF0C;&#x5E76;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E86;&#x6700;&#x4F4E;&#x7684; 11,929 &#x9E21;&#x7F16;&#x7801;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x4E3A; 2260&#x5E74;&#x5168;&#x957F;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x975E;&#x7F16;&#x7801; (nc) &#x7684;&#x96C6;&#x5408;&#x4EE5;&#x53CA;&#x5E8F;&#x5217;&#x5DF2;&#x88AB;&#x4E25;&#x683C;&#x7684;&#x7B5B;&#x9009;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x5220;&#x9664;&#x672A;&#x7ECF;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x7684;&#x7F16;&#x7801; mRNAs &#x7684;&#x533A;&#x57DF;&#x7684;&#x6269;&#x589E;&#x3002;&#x83DC;&#x82B1;&#x548C;&#x65E0;&#x5BB3;&#x73AF;&#x5883;&#x6280;&#x672F;&#x7684;&#x7EC4;&#x5408;&#x7684;&#x96C6;&#x5408;&#x63CF;&#x8FF0; 62,546 &#x805A;&#x96C6;&#x8A8A;&#x672C;&#xFF0C;&#x5E76;&#x63D0;&#x4F9B;&#x603B;&#x5171;&#x6709; 18,989 &#x9E21;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC; 88%&#x7684;&#x9644;&#x52A0;&#x8BF4;&#x660E;&#x7684; Ensembl &#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7684;&#x8BC1;&#x636E;&#x3002;NcRNAs &#x7684;&#x5206;&#x6790;&#x8868;&#x660E;&#xFF0C;&#x9E21;&#x548C;&#x54FA;&#x4E73;&#x52A8;&#x7269;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC; 14 pri Mirna &#x7F16;&#x7801; 23 &#x4E0D;&#x540C; Mirna &#x5E8F;&#x5217;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x4FDD;&#x5B88;&#x7684;&#x4E00;&#x7EC4;&#x3002;&#x6B64;&#x5904;&#x6240;&#x8FF0;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x63D0;&#x4F9B;&#x6302;&#x94A9;&#x4E3A; bioinformaticians &#x7684;&#x7269;&#x7406;&#x514B;&#x9686;&#x7684;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7EC4;&#x5DE5;&#x5177;&#x5305;&#x548C;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x5BB6;&#x6B32;&#x4F7F;&#x7528;&#x9E21;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E00;&#x79CD;&#x4F4E;&#x6210;&#x672C;&#x3001; &#x53EF;&#x8BBF;&#x95EE;&#x7684;&#x66FF;&#x4EE3;&#x65B9;&#x6CD5;&#x54FA;&#x4E73;&#x7C7B;&#x810A;&#x690E;&#x52A8;&#x7269;&#x53D1;&#x80B2;&#x3001; &#x514D;&#x75AB;&#x5B66;&#x3001; &#x7EC6;&#x80DE;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x5206;&#x6790;&#x3002;

&#x9E21;&#x7684;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7EC4;&#x5206;&#x6790;&#x57FA;&#x4E8E; 19,626 &#x6210;&#x54C1;&#x7684; cDNA &#x5E8F;&#x5217;&#x548C; 485,337 &#x8868;&#x8FBE;&#x7684;&#x5E8F;&#x5217;&#x6807;&#x7B7E;&#x3002;

We present an analysis of the chicken (Gallus gallus) transcriptome based on the full insert sequences for 19,626 cDNAs, combined with 485,337 EST sequences. The cDNA data set has been functionally annotated and describes a minimum of 11,929 chicken coding genes, including the sequence for 2260 full-length cDNAs together with a collection of noncoding (nc) cDNAs that have been stringently filtered to remove untranslated regions of coding mRNAs. The combined collection of cDNAs and ESTs describe 62,546 clustered transcripts and provide transcriptional evidence for a total of 18,989 chicken genes, including 88% of the annotated Ensembl gene set. Analysis of the ncRNAs reveals a set that is highly conserved in chickens and mammals, including sequences for 14 pri-miRNAs encoding 23 different miRNAs. The data sets described here provide a transcriptome toolkit linked to physical clones for bioinformaticians and experimental biologists who wish to use chicken systems as a low-cost, accessible alternative to mammals for the analysis of vertebrate development, immunology, and cell biology.

Transcriptome analysis for the chicken based on 19,626 finished cDNA sequences and 485,337 expressed sequence tags.

Nous pr&eacute;sentons une analyse de la poulet (Gallus gallus) transcriptome bas&eacute;e sur les s&eacute;quences d&#39;insertion compl&egrave;te pour 19 626 ADNc, combin&eacute;s avec des s&eacute;quences EST 485 337. Le jeu de donn&eacute;es d&#39;ADNc a &eacute;t&eacute; annot&eacute; fonctionnellement et d&eacute;crit un minimum de 11 929 g&egrave;nes de codage de poulet, y compris la s&eacute;quence d&#39;ADNc de 2260 ainsi qu&#39;une collection non codantes (NC) qui ont &eacute;t&eacute; rigoureusement filtr&eacute;s pour les r&eacute;gions non traduites des ARNm de codage des ADNc. La collection combin&eacute;e d&#39;ADNc et SUST d&eacute;crire 62 546 transcriptions en cluster et fournir des preuves de transcription pour un total de 18 989 g&egrave;nes de poulet, dont 88 % de l&#39;ensemble de g&egrave;nes annot&eacute; Ensembl. Analyse de la ncRNA r&eacute;v&egrave;le un ensemble qui est hautement conserv&eacute; chez les poulets et les mammif&egrave;res, y compris les s&eacute;quences pour 14 pri-miARN encodage 23 miARN diff&eacute;rents. Les ensembles de donn&eacute;es d&eacute;crites ici fournissent un toolkit de transcriptome li&eacute; au physiques clones de bioinformaticiens et biologistes exp&eacute;rimentaux qui souhaitent utilisent des syst&egrave;mes de poulet comme une alternative abordable et accessible aux mammif&egrave;res pour l&#39;analyse du d&eacute;veloppement des vert&eacute;br&eacute;s, immunologie et biologie cellulaire.

Analyse du transcriptome pour le poulet bas&eacute;e sur les s&eacute;quences d&#39;ADNc fini 19 626 et 485 337 s&eacute;quences exprim&eacute;es tags.

Wir pr&auml;sentieren Ihnen eine Analyse der das Huhn (Gallus Gallus) Transkriptom basierend auf die vollst&auml;ndige Insert-Sequenzen f&uuml;r 19.626 cDNAs, kombiniert mit 485.337 EST-Sequenzen. Die cDNA-Datensatz ist funktional mit Anmerkungen und beschreibt ein Minimum 11.929 Huhn kodierende Gene, einschlie&szlig;lich der Sequenz f&uuml;r 2260 in cDNA zusammen mit einer Auflistung der nichtkodierende (nc) cDNAs, die stringent gefiltert worden sind, um un&uuml;bersetzte Regionen der Kodierung mRNAs zu entfernen. Die kombinierte Auflistung von cDNA und ESTs beschrieben 62.546 gruppierte Abschriften und transkriptionelle Beweise f&uuml;r eine Gesamtmenge von 18.989 Huhn-Gene, davon 88 % der kommentierten Ensembl gen Satz. Analyse der die NcRNAs zeigt eine Gruppe, die stark in H&uuml;hner und S&auml;ugetiere, einschlie&szlig;lich Sequenzen f&uuml;r 14 Pri-MiRNAs Codierung 23 verschiedene MiRNAs konserviert ist. Die hier beschriebenen Datens&auml;tze bieten eine Transkriptom-Toolkit mit physischen Clones f&uuml;r Bioinformatikern und experimentelle Biologen m&ouml;chten benutzen Huhn-Systeme als kosteng&uuml;nstige, zug&auml;ngliche Alternative zu S&auml;ugetieren f&uuml;r die Analyse der vertebrate Entwicklung, Immunologie und Zellbiologie.

Transkriptom-Analyse f&uuml;r das Huhn basierend auf 19.626 fertigen cDNA-Sequenzen und 485.337 exprimierten Sequenz Markierungen.

485,337 EST &#x914D;&#x5217;&#x3068;&#x3092;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x3066;&#x3001;19,626 Cdna &#x306E;&#x5B8C;&#x5168;&#x306A;&#x633F;&#x5165;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x9D8F; &#xFF08;&#x30AE;&#x30E3;&#x30E9;&#x30B9;&#x306E;&#x30AE;&#x30E3;&#x30E9;&#x30B9;&#xFF09; &#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;CDNA &#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7684;&#x306B;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3057;&#x3001;&#x975E;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9; (nc) &#x306E;&#x30B3;&#x30EC;&#x30AF;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3068;&#x5171;&#x306B; 2260&#x5E74;&#x5B8C;&#x5168;&#x9577; Cdna &#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3092;&#x542B;&#x3080; 11,929 &#x306E;&#x9D8F;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x6700;&#x5C0F;&#x5024;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x307E;&#x3059; cDNAs &#x3092;&#x53B3;&#x3057;&#x304F; Mrna &#x306E;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x975E;&#x7FFB;&#x8A33;&#x9818;&#x57DF;&#x3092;&#x524A;&#x9664;&#x3059;&#x308B;&#x306B;&#x306F;&#x30D5;&#x30A3;&#x30EB;&#x30BF;&#x30FC;&#x304C;&#x8A2D;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;Cdna &#x3068; Est &#x306E;&#x4F75;&#x7528;&#x30B3;&#x30EC;&#x30AF;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3; 62,546 &#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30FC;&#x5316;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3; &#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x3092;&#x8A18;&#x8FF0;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x5408;&#x8A08;&#x6CE8;&#x91C8;&#x4ED8;&#x304D; Ensembl &#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E; 88 &#xFF05; &#x3092;&#x542B;&#x3080; 18,989 &#x306E;&#x9D8F;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x8EE2;&#x5199;&#x306E;&#x8A3C;&#x62E0;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;NcRNAs &#x306E;&#x89E3;&#x6790;&#x3067;&#x306F;&#x9D8F;&#x3084;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; 14 &#x306E; pri &#x306E; Mirna &#x3092; 23 &#x7570;&#x306A;&#x308B; miRNAs &#x306E;&#x30A8;&#x30F3;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x54FA;&#x4E73;&#x985E;&#x3067;&#x306E;&#x4FDD;&#x5B58;&#x6027;&#x304C;&#x9AD8;&#x3044;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x305F;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; &#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306F;&#x3001;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x7269;&#x7406;&#x7684;&#x306A;&#x30AF;&#x30ED;&#x30FC;&#x30F3; &#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0; &#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x30AD;&#x30C3;&#x30C8;&#x306B;&#x30EA;&#x30F3;&#x30AF;&#x3057;&#x3001;&#x305F;&#x3044;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x8005;&#x9D8F;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x54FA;&#x4E73;&#x985E;&#x306B;&#x4F4E;&#x30B3;&#x30B9;&#x30C8;&#x3001;&#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x4EE3;&#x66FF;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x810A;&#x690E;&#x52D5;&#x7269;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x5B66;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x9D8F;&#x8089;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0;&#x89E3;&#x6790; 19,626 &#x5B8C;&#x6210; cDNA &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x3068; 485,337 &#x767A;&#x73FE;&#x914D;&#x5217;&#x30BF;&#x30B0;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x304F;&#x3060;&#x3055;&#x3044;&#x3002;

&#xC120;&#xBB3C;&#xC774; 485,337 EST &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC640; &#xD568;&#xAED8; 19,626 Cdnas&#xC758; &#xC804;&#xCCB4; &#xC0BD;&#xC785; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xB2ED; (Gallus gallus) transcriptome&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;. CDNA &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC774; &#xC9C0;&#xC815; &#xD558; &#xACE0; 11,929 &#xCE58;&#xD0A8; &#xCF54;&#xB529; &#xC720;&#xC804;&#xC790;, 2260 &#xC804;&#xCCB4; &#xAE38;&#xC774; cDNAs &#xD568;&#xAED8; noncoding (nc)&#xC758; &#xCEEC;&#xB809;&#xC158;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xCD5C;&#xC18C; &#xC124;&#xBA85; cDNAs mRNAs &#xCF54;&#xB529;&#xC758; &#xC601;&#xC5ED;&#xC744; &#xB9DE;&#xC774; &#xC81C;&#xAC70;&#xB97C; &#xC5C4;&#xACA9; &#xD558; &#xAC8C; &#xD544;&#xD130;&#xB9C1; &#xB41C;. CDNAs Ests&#xC758; &#xACB0;&#xD569; &#xB41C; &#xCEEC;&#xB809;&#xC158; 62,546 &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130; &#xB41C; &#xB179;&#xCDE8; &#xB85D;&#xC5D0; &#xC124;&#xBA85; &#xD558; &#xACE0; &#xC8FC;&#xC11D;&#xB41C; &#xD569; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC138;&#xD2B8;&#xC758; 88%&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; 18,989 &#xCE58;&#xD0A8; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xCD1D; transcriptional &#xC99D;&#xAC70;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5;. Ncrnas&#xC758; &#xBD84;&#xC11D; &#xB2ED;&#xACFC; 14 pri miRNAs 23 &#xB2E4;&#xB978; miRNAs &#xC778;&#xCF54;&#xB529; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD55C; &#xD3EC;&#xC720;&#xB958;&#xC5D0;&#xC11C; &#xACE0;&#xB3C4;&#xB85C; &#xBCF4;&#xC874; &#xC124;&#xC815;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC900;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0; &#xC124;&#xBA85; &#xB41C; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC138;&#xD2B8; transcriptome &#xD234;&#xD0B7; bioinformaticians&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBB3C;&#xB9AC;&#xC801; &#xD074;&#xB860;&#xC5D0; &#xC5F0;&#xACB0; &#xD558;&#xACE0;&#xC790; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xCC99;&#xCD94; &#xAC1C;&#xBC1C;, &#xBA74;&#xC5ED;&#xD559;, &#xC138;&#xD3EC; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD3EC;&#xC720;&#xB958;&#xB97C; &#xC800;&#xB834; &#xD55C; &#xBE44;&#xC6A9;, &#xC561;&#xC138;&#xC2A4;&#xD560; &#xC218; &#xB300;&#xC2E0; &#xCE58;&#xD0A8; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

19,626 &#xC644;&#xC131; &#xB41C; cDNA &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xBC0F; 485,337 &#xD45C;&#xD604;&#xB41C; &#xC21C;&#xC11C;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; Transcriptome &#xBD84;&#xC11D; &#xB2ED;&#xACE0;&#xAE30;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD0DC;&#xADF8;.

Presentamos un an&aacute;lisis del transcriptoma de pollo (Gallus gallus) basado en las secuencias de inserci&oacute;n completo para 19.626 cDNAs, combinados con 485.337 secuencias de EST. El conjunto de datos de cDNA ha sido anotado funcionalmente y describe un m&iacute;nimo de 11.929 genes de codificaci&oacute;n de pollo, incluyendo la secuencia de cDNAs completos 2260 junto con una colecci&oacute;n de cubierta (nc) cDNAs que han sido rigurosamente filtrados para eliminar regiones no traducidas de codificaci&oacute;n mRNAs. La colecci&oacute;n combinada de cDNAs y ESTs describir 62.546 transcripciones agrupadas y proporcionan la evidencia transcripcional para un total de 18.989 genes de pollo, incluyendo el 88% de la serie de gene Ensembl anotada. An&aacute;lisis de la ncRNAs revelan un conjunto que es altamente conservado en los pollos y los mam&iacute;feros, incluyendo secuencias para 14 pri-miRNAs codificaci&oacute;n 23 miRNAs diferentes. Los conjuntos de datos descritos aqu&iacute; proporcionan un conjunto de herramientas de transcriptoma relacionados con f&iacute;sicos clones para bioinform&aacute;ticos y bi&oacute;logos experimentales que deseen utilizan sistemas de pollo como una alternativa de bajo costo, accesible a los mam&iacute;feros para el an&aacute;lisis del desarrollo de vertebrados, Inmunolog&iacute;a y biolog&iacute;a celular.

An&aacute;lisis de transcriptoma para el pollo basado en 19.626 secuencias de cDNA acabada y 485.337 expressed sequence tags.

&#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; 2.8&#xB9CC; &#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms (Snp)&#xC774; &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; &#xB2ED; &#xAC8C;&#xB188;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC720;&#xC804; &#xBCC0;&#xC774; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xC124;&#xBA85;. &#xC774; &#xC9C0;&#xB3C4; 3 &#xAD6D;&#xB0B4; &#xB2ED; &#xD488;&#xC885; (&#xD55C; &#xC721;&#xACC4;, &#xB808;&#xC774;&#xC5B4; &#xBC0F; &#xC911;&#xAD6D; silkie) &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC758; &#xBE44;&#xAD50; &#xADF8; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC57C;&#xC0DD; &#xC870;&#xC0C1;, &#xB808;&#xB4DC; &#xC815;&#xAE00; &#xB2ED;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD6C4;&#xC18D; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xBCC0;&#xD615; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC758; &#xC801;&#xC5B4;&#xB3C4; 90%&#xB294; &#xC0AC;&#xC2E4; Snp&#xC744; &#xCD5C;&#xC18C;&#xD55C; 70%&#xB294; &#xB9CE;&#xC740; &#xAD6D;&#xB0B4; &#xD488;&#xC885;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBD84;&#xB9AC; &#xD558;&#xB294; &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC778; Snp&#xB97C; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD3C9;&#xADE0; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; &#xB2E4;&#xC591;&#xC131; &#xB808;&#xB4DC; &#xC815;&#xAE00; &#xC0C8; &#xACE0;&#xAE30; &#xBC0F; &#xAD6D;&#xB0B4; &#xB77C;&#xC778; &#xC0AC;&#xC774; &#xB450; &#xAC1C;&#xC758; &#xC11C;&#xB85C; &#xB2E4;&#xB978; &#xAD6D;&#xB0B4; &#xB77C;&#xC778; &#xBC0F; &#xAD6D;&#xB0B4; &#xB3D9;&#xBB3C; &#xC57C;&#xC0DD; &#xC870;&#xC0C1;&#xC5D0; &#xC0C1;&#xB300;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xB192;&#xC740; &#xADFC; &#xCE5C; &#xADF8; &#xAC1C;&#xB150;&#xC744; &#xB2EC;&#xB9AC; &#xAD6D;&#xB0B4; &#xB77C;&#xC778;-&#xB0B4; &#xAC70;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xBE44;&#xAD50;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; kilobase &#xB2F9; &#xC57D; 5 &#xAC1C;&#xC758; Snp &#xC774;&#xB2E4;. &#xC0AC;&#xC2E4;, &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC740; Snp&#xC758; &#xAE30; &#xB974; &#xAE30;, &#xC804;&#xC5D0; &#xC720;&#xB798;&#xC640; 100 kilobases &#xBCF4;&#xB2E4; &#xD070; &#xAE38;&#xC774; &#xBE44;&#xB298;&#xC5D0; &#xC801;&#xC751;&#xD615; &#xB300;&#xB9BD;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC120;&#xD0DD;&#xC801; &#xC2A4;&#xC715;&#xC758; &#xC791;&#xC740; &#xC99D;&#xAC70;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

280&#xB9CC; &#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms&#xC640; &#xB2ED;&#xACE0;&#xAE30;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC720;&#xC804; &#xBCC0;&#xC774; &#xC9C0;&#xB3C4;.

Descriviamo una mappa di variazione genetica per il genoma di pollo contenente 2,8 milioni polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs). Questa mappa &egrave; basata su un confronto delle sequenze di tre razze di pollo domestico (un pollo, un livello e un cinese silkie) con quella del loro antenato selvatico, rosso jungle fowl. Esperimenti successivi indicano che almeno il 90% dei siti varianti sono SNPs vera, e almeno il 70% sono comuni SNPs che segregano in molte razze domestiche. Diversit&agrave; nucleotidica medio &egrave; circa cinque SNPs per kilobase per quasi ogni possibile confronto tra gallinacei rossi della giungla e linee domestiche, tra due diverse linee nazionali e all&#39;interno di linee nazionali - in contrasto con la nozione che gli animali domestici sono altamente inbred rispetto alla loro antenati selvatici. In realt&agrave;, la maggior parte degli SNPs ha origine prima di addomesticamento, e ci sono poche prove di sweep selettivo per gli alleli adattivi su scale di lunghezza maggiore di 100 kilobasi.

Mappa di variazione genetica per pollo con polimorfismi a singolo nucleotide 2,8 milioni.

&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x3001;280 &#x4E07;&#x5358;&#x4E00;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x591A;&#x5F62; (SNPs) &#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x9D8F;&#x306E;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x5909;&#x7570;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x8AAC;&#x660E;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7; 3 &#x3064;&#x306E;&#x56FD;&#x5185;&#x9D8F;&#x306E;&#x54C1;&#x7A2E; (&#x3001;&#x30D6;&#x30ED;&#x30A4;&#x30E9;&#x30FC;&#x3001;&#x30EC;&#x30A4;&#x30E4;&#x30FC;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x4E2D;&#x56FD;&#x30A6;&#x30B3;&#x30C3;&#x30B1;&#x30A4;) &#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x91CE;&#x751F;&#x306E;&#x7956;&#x5148;&#x306F;&#x3001;&#x8D64;&#x3044;&#x30B8;&#x30E3;&#x30F3;&#x30B0;&#x30EB;&#x9D8F;&#x3068;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5F8C;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x30D0;&#x30EA;&#x30A2;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x306E;&#x5C11;&#x306A;&#x304F;&#x3068;&#x3082; 90 &#xFF05; &#x306F;&#x771F;&#x306E; SNPs &#x3068;&#x5C11;&#x306A;&#x304F;&#x3068;&#x3082; 70% &#x306F;&#x3001;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x56FD;&#x5185;&#x54C1;&#x7A2E;&#x306B;&#x5206;&#x96E2;&#x3059;&#x308B;&#x5171;&#x901A;&#x306E; SNPs &#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5E73;&#x5747;&#x5869;&#x57FA;&#x591A;&#x69D8;&#x5EA6;&#x306F;&#x7D04; 5 SNPs &#x3042;&#x305F;&#x308A;&#x30D7;&#x30E9;&#x30B9;&#x30DF;&#x30C9;&#x306E;&#x8D64;&#x8272;&#x91CE;&#x9D8F;&#x3068;&#x56FD;&#x5185;&#x7DDA;&#x3001;2 &#x3064;&#x306E;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x56FD;&#x5185;&#x7DDA;&#x9593;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x56FD;&#x5185;&#x7DDA; - &#x56FD;&#x5185;&#x306E;&#x52D5;&#x7269;&#x306F;&#x3001;&#x975E;&#x5E38;&#x306B;&#x3001;&#x91CE;&#x751F;&#x306E;&#x7956;&#x5148;&#x306E;&#x76F8;&#x5BFE;&#x7684;&#x306A;&#x8FD1;&#x4EA4;&#x7CFB;&#x306E;&#x6982;&#x5FF5;&#x3068;&#x306F;&#x5BFE;&#x7167;&#x7684;&#x306B;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x3042;&#x3089;&#x3086;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x5B9F;&#x969B;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069; SNPs &#x306E;&#x5BB6;&#x755C;&#x5316;&#x306E;&#x524D;&#x306B;&#x8D77;&#x6E90;&#x3057;&#x3001;&#x9069;&#x5FDC;&#x578B;&#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x9577;&#x3055;&#x30B9;&#x30B1;&#x30FC;&#x30EB;&#x3067;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x7684;&#x306A;&#x30B9;&#x30A4;&#x30FC;&#x30D7;&#x306E;&#x8A3C;&#x62E0;&#x306F;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x304C; 100 kilobases &#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x5927;&#x304D;&#x3044; &#x3002;

&#x9D8F;&#x306E; 280 &#x4E07;&#x5358;&#x4E00;&#x30CC;&#x30AF;&#x30EC;&#x30AA;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x591A;&#x5F62;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x5909;&#x7570;&#x306E;&#x30DE;&#x30C3;&#x30D7;&#x3002;

&#x6211;&#x4EEC;&#x63CF;&#x8FF0;&#x4E86;&#x9E21;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5305;&#x542B; 280 &#x4E07;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; (SNPs) &#x9057;&#x4F20;&#x53D8;&#x5F02;&#x56FE;&#x3002;&#x8FD9;&#x5F20;&#x5730;&#x56FE;&#x57FA;&#x4E8E;&#x4E09;&#x4E2A;&#x56FD;&#x5185;&#x9E21;&#x54C1;&#x79CD; (&#x8089;&#x9E21;&#x3001; &#x56FE;&#x5C42;&#x548C;&#x4E2D;&#x56FD;&#x5CAD;) &#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x6BD4;&#x8F83;&#xFF0C;&#x5176;&#x91CE;&#x751F;&#x7956;&#x5148;&#xFF0C;&#x7EA2;&#x8272;&#x4E1B;&#x6797;&#x9E21;&#x3002;&#x968F;&#x540E;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x8868;&#x660E;&#x81F3;&#x5C11; 90%&#x7684;&#x53D8;&#x5F02;&#x4F4D;&#x70B9;&#x771F;&#x6B63;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#xFF0C;&#xFF0C;&#x81F3;&#x5C11; 70%&#x662F;&#x5728;&#x8BB8;&#x591A;&#x56FD;&#x5185;&#x54C1;&#x79CD;&#x9694;&#x79BB;&#x7684;&#x5E38;&#x89C1; SNPs&#x3002;&#x5E73;&#x5747;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6837;&#x6027;&#x662F;&#x6BCF; kilobase &#x7EA2;&#x8272;&#x4E1B;&#x6797;&#x9E21;&#x548C;&#x56FD;&#x5185;&#x7EBF;&#x8DEF;&#xFF0C;&#x4E24;&#x4E2A;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x56FD;&#x5185;&#x7EBF;&#x4E4B;&#x95F4;&#x548C;&#x56FD;&#x5185;&#x7684;&#x7EBF;&#x6761; &mdash; &mdash; &#x5BB6;&#x755C;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x76F8;&#x5BF9;&#x4E8E;&#x91CE;&#x751F;&#x7956;&#x5148;&#x81EA;&#x4EA4;&#x7CFB;&#x7684;&#x6982;&#x5FF5;&#x4E0E;&#x5185;&#x51E0;&#x4E4E;&#x6BCF;&#x4E00;&#x4E2A;&#x53EF;&#x80FD;&#x6BD4;&#x8F83;&#x7EA6;&#x4E94;&#x4E2A;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x3002;&#x4E8B;&#x5B9E;&#x4E0A;&#xFF0C;&#x5927;&#x90E8;&#x5206;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x8D77;&#x6E90;&#x9A6F;&#x5316;&#x4E4B;&#x524D;, &#x548C;&#x6709;&#x9009;&#x62E9;&#x6027;&#x626B;&#x63CF;&#x7684;&#x81EA;&#x9002;&#x5E94;&#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x957F;&#x5EA6;&#x5C3A;&#x5EA6;&#x4E0A;&#x51E0;&#x4E4E;&#x6CA1;&#x6709;&#x8BC1;&#x636E;&#x8868;&#x660E;&#x5927;&#x4E8E; 100 kilobases&#x3002;

280 &#x4E07;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4E0E;&#x9E21;&#x9057;&#x4F20;&#x53D8;&#x5F02;&#x56FE;&#x3002;

We describe a genetic variation map for the chicken genome containing 2.8 million single-nucleotide polymorphisms (SNPs). This map is based on a comparison of the sequences of three domestic chicken breeds (a broiler, a layer and a Chinese silkie) with that of their wild ancestor, red jungle fowl. Subsequent experiments indicate that at least 90% of the variant sites are true SNPs, and at least 70% are common SNPs that segregate in many domestic breeds. Mean nucleotide diversity is about five SNPs per kilobase for almost every possible comparison between red jungle fowl and domestic lines, between two different domestic lines, and within domestic lines--in contrast to the notion that domestic animals are highly inbred relative to their wild ancestors. In fact, most of the SNPs originated before domestication, and there is little evidence of selective sweeps for adaptive alleles on length scales greater than 100 kilobases.

A genetic variation map for chicken with 2.8 million single-nucleotide polymorphisms.

Nous d&eacute;crivons une carte de la variation g&eacute;n&eacute;tique pour le g&eacute;nome du poulet contenant 2,8 millions polymorphismes mononucl&eacute;otidiques (SNP). Cette carte est bas&eacute;e sur une comparaison des s&eacute;quences des trois races de poulet domestique (poulets &agrave; griller, une couche et une poule-soie chinoise) avec celle de leur anc&ecirc;tre sauvage, rouge jungle fowl. Des exp&eacute;riences ult&eacute;rieures indiquent qu&#39;au moins 90 % des sites variant sont vrai SNP, et au moins 70 % sont des SNP communs que de s&eacute;parer en plusieurs races domestiques. La diversit&eacute; moyenne des nucl&eacute;otides est environ cinq SNP par kilobases pour presque chaque comparaison possible entre rouge jungle fowl et lignes nationales, entre deux lignes nationales diff&eacute;rentes et dans des lignes nationales--contrairement &agrave; l&#39;id&eacute;e que les animaux domestiques sont hautement consanguines par rapport &agrave; leurs anc&ecirc;tres sauvages. En fait, la plupart des SNP provenait avant la domestication, et il y a peu de preuves de balayages s&eacute;lectives des all&egrave;les adaptative sur des &eacute;chelles de longueur sup&eacute;rieure &agrave; 100 kilobases.

Une carte de la variation g&eacute;n&eacute;tique pour poulet &agrave; des polymorphismes mononucl&eacute;otidiques 2,8 millions.

Eine genetische Variation Karte f&#xFC;r Huhn mit 2,8 Millionen Single-Nukleotid-Polymorphismen.

Describimos un mapa de la variaci&oacute;n gen&eacute;tica para el genoma del pollo que contiene 2,8 millones polimorfismos de nucle&oacute;tido (SNPs). Este mapa se basa en una comparaci&oacute;n de las secuencias de tres razas de pollo dom&eacute;stico (un asador, una capa y un chino silkie) con la de su antepasado salvaje, rojo jungle fowl. Experimentos posteriores indican que al menos el 90% de los sitios variantes son SNPs verdaderos, y al menos el 70% son comunes SNPs que segregan en muchas razas dom&eacute;sticas. Diversidad del nucle&oacute;tido media es aproximadamente cinco SNPs por kilobase para casi cada comparaci&oacute;n posible entre rojos aves de la selva y las l&iacute;neas nacionales, entre dos l&iacute;neas nacionales diferentes y dentro de las l&iacute;neas nacionales--en contraste con la noci&oacute;n de que los animales dom&eacute;sticos son altamente endog&aacute;micas con respecto a sus antepasados salvajes. De hecho, la mayor&iacute;a de los SNPs se origin&oacute; antes de la domesticaci&oacute;n, y hay poca evidencia de barridos selectivos para alelos adaptativos en escalas de longitud superior a 100 kilobases.

Un mapa de la variaci&oacute;n gen&eacute;tica para pollo con polimorfismos de nucle&oacute;tido 2,8 millones.

&#x957F;&#x671F; nonprogression &#x6025;&#x6027; HIV &#x611F;&#x67D3;&#x671F;&#x95F4;&#x4E00;&#x76F4;&#x4E0E; HLA-B * 5701 &#x6216; HLA-B * 5703 &#x5F3A;&#x70C8;&#x5173;&#x8054;&#x3002;&#x5728;&#x6B64;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x63D0;&#x51FA;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x7684; HLA-B * 5703 &#x914D;&#x5408;&#x7269;&#x7684;&#x6676;&#x4F53;&#x7ED3;&#x6784;&#x4E0E;&#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#x827E;&#x6ECB;&#x75C5;&#x6BD2; 1 &#x6708; 3 &#x65E5;&#xFF1A; ISPRTLNAW (ISP)&#x3001; KAFSPEVIPMF (KAF-11) &#x548C; KAFSPEVI (KAF-8&#xFF09;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x63ED;&#x793A;&#x80BD;&#x5728;&#x4F4D;&#x7F6E; 2 &#x548C;&#x5176; C &#x603B;&#x7AD9;&#x951A;&#x56FA;&#x3002;&#x53D8;&#x5316;&#x4E2D;&#x6240;&#x4F5C;&#x7684; HLA-B * 5703&#xFF0C;&#x6C34;&#x7ED3;&#x6784;&#x548C;&#x80BD;&#x7ED3;&#x5408;&#x69FD;&#x5185;&#x7684;&#x4FA7;&#x94FE;&#x7684;&#x6784;&#x8C61;&#x8C03;&#x6574;&#x7684;&#x7075;&#x6D3B;&#x6027;&#x7684;&#x7279;&#x5B9A;&#x8054;&#x7CFB;&#x4EBA;&#x7684;&#x62DB;&#x6536;&#x4E86;&#x4E0D;&#x540C;&#x80BD;&#x957F;&#x5EA6;&#x548C;&#x4E3B;&#x5E8F;&#x5217;&#x3002;&#x591A;&#x80BD;&#x901A;&#x8FC7;&#x663E;&#x8457;&#x4E0D;&#x540C;&#x7684;&#x6784;&#x8C61;&#xFF0C;&#x548C;&#x9677;&#x9631;&#x7684;&#x6C34;&#x5206;&#x5B50;&#xFF0C;&#x9644;&#x8FD1;&#x7684;&#x916A;&#x6C28;&#x9178;&#x4FA7;&#x94FE;&#x80BD;&#x7ED3;&#x5408;&#x69FD;&#x4E2D;&#x90E8;&#x5730;&#x533A;&#x4F4D;&#x4E8E;&#x7FA4;&#x96C6;&#x6570;&#x91CF;&#x4E0D;&#x5B9A;&#x3002;KAF 11 &#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#x5B8C;&#x5168;&#x5305;&#x56F4;&#x77ED; KAF 8 &#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#xFF0C;&#x4F46;&#x591A;&#x80BD;&#x5217;&#x793A;&#x5728;&#x4E0D;&#x540C;&#x6784;&#x8C61; &#xFF1B;KAF 11 &#x80BD;&#x62F1;&#x51FA;&#x80BD;&#x7ED3;&#x5408;&#x69FD;&#xFF0C;&#x516C;&#x5F00;&#x91CD;&#x5927;&#x4E3B;&#x94FE;&#x7684;&#x8868;&#x9762;&#x79EF;&#x3002;&#x89C2;&#x5BDF;&#x80BD;&#x951A;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x548C;&#x5176;&#x4ED6;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684;&#x80BD;&#x8054;&#x7CFB;&#x4EBA;&#x3001; &#x4F5C;&#x51FA;&#x8D21;&#x732E;&#x7684; MHC &#x4FA7;&#x94FE;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x4FE1;&#x606F;&#x5B66;&#x5206;&#x6790;&#x63ED;&#x793A;&#x4E86; HLA &#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x4E0E;&#x957F;&#x671F; nonprogression &#x548C;&#x4E00;&#x4E9B;&#x76F8;&#x5173; HLA &#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x5171;&#x4EAB;&#x91CD;&#x53E0;&#x591A;&#x80BD;&#x66F2;&#x76EE;&#x4E0E; HLA-B * 5703&#xFF0C;&#x56E0;&#x6B64;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x663E;&#x793A;&#x7C7B;&#x4F3C;&#x9AD8;&#x6548;&#x514D;&#x75AB;&#x63A7;&#x5236; hiv-1 &#x611F;&#x67D3;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#x6709;&#x5173;&#x3002;

&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x4E09;&#x4E2A;&#x827E;&#x6ECB;&#x75C5;&#x6BD2;-1 HLA-B * 5703-&#x591A;&#x80BD;&#x590D;&#x5408;&#x7269;&#x4E0E;&#x9274;&#x5B9A;&#x76F8;&#x5173;&#x7684; HLAs &#x53EF;&#x80FD;&#x4E0E;&#x957F;&#x671F; nonprogression &#x5173;&#x8054;&#x3002;

Long-term nonprogression during acute HIV infection has been strongly associated with HLA-B*5701 or HLA-B*5703. In this study, we present the high resolution crystal structures of HLA-B*5703 complexes with three HIV-1 epitopes: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11), and KAFSPEVI (KAF-8). These reveal peptide anchoring at position 2 and their C termini. The different peptide lengths and primary sequences are accommodated by variation in the specific contacts made to the HLA-B*5703, flexibility in water structure, and conformational adjustment of side chains within the peptide-binding groove. The peptides adopt markedly different conformations, and trap variable numbers of water molecules, near a cluster of tyrosine side chains located in the central region of the peptide-binding groove. The KAF-11 epitope completely encompasses the shorter KAF-8 epitope but the peptides are presented in different conformations; the KAF-11 peptide arches out of the peptide-binding groove, exposing a significant main chain surface area. Bioinformatic analysis of the MHC side chains observed to contribute to the peptide anchor specificity, and other specific peptide contacts, reveals HLA alleles associated with long-term nonprogression and a number of related HLA alleles that may share overlapping peptide repertoires with HLA-B*5703 and thus may display a similar capacity for efficient immune control of HIV-1 infection.

Structures of three HIV-1 HLA-B*5703-peptide complexes and identification of related HLAs potentially associated with long-term nonprogression.

D&eacute;pourvues de longue dur&eacute;e au cours de l&#39;infection &agrave; VIH aigu&euml; a &eacute;t&eacute; fortement associ&eacute;e &agrave; HLA - B * 5701 ou HLA - B * 5703. Dans cette &eacute;tude, nous pr&eacute;sentons la haute r&eacute;solution des structures cristallines de HLA - B * 5703 complexes avec trois &eacute;pitopes du VIH-1: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11) et KAFSPEVI (KAF-8). Celles-ci r&eacute;v&egrave;lent peptide d&#39;ancrage &agrave; la position 2 et leurs extr&eacute;mit&eacute;s C. Les longueurs diff&eacute;rentes de peptide et les s&eacute;quences primaires sont h&eacute;berg&eacute;s par une variation dans les contacts sp&eacute;cifiques &agrave; l&#39;HLA - B * 5703, souplesse dans la structure de l&#39;eau et conformationnelle r&eacute;glage des cha&icirc;nes lat&eacute;rales dans la rainure de la liaison peptidique. Les peptides adoptent des conformations nettement diff&eacute;rentes et pi&egrave;gent des nombres variables de mol&eacute;cules d&#39;eau, pr&egrave;s d&#39;un amas de cha&icirc;nes lat&eacute;rales de tyrosine situ&eacute; dans la r&eacute;gion centrale de la rainure de la liaison peptidique. L&#39;&eacute;pitope KAF-11 englobe compl&egrave;tement l&#39;&eacute;pitope KAF-8 plus courte mais les peptides sont pr&eacute;sent&eacute;es dans des conformations diff&eacute;rentes ; le peptide de KAF-11 arches de la gorge de la liaison peptidique, exposant une superficie importante cha&icirc;ne principale. L&#39;analyse bioinformatique des cha&icirc;nes lat&eacute;rales MHC observ&eacute;e &agrave; contribuer &agrave; la sp&eacute;cificit&eacute; d&#39;ancre de peptide et autres contacts peptidiques sp&eacute;cifiques, r&eacute;v&egrave;le des all&egrave;les HLA associ&eacute;s d&eacute;pourvues &agrave; long terme et un certain nombre des all&egrave;les HLA connexes qui peuvent partager des r&eacute;pertoires peptide qui se chevauchent avec HLA - B * 5703 et donc peut afficher une capacit&eacute; similaire pour un contr&ocirc;le immunitaire efficace de l&#39;infection VIH-1.

Structures de trois VIH-1 complexes HLA-B * 5703-peptide et l&#39;identification des HLAs connexes potentiellement associ&eacute;es &agrave; long terme d&eacute;pourvues.

Langfristige Nonprogression w&auml;hrend der akuten HIV-Infektion wurde stark mit HLA - B * 5701 oder HLA - B * 5703 zugeordnet. In dieser Studie stellen wir die hohe Aufl&ouml;sung Kristallstrukturen der HLA - B * 5703 komplexe mit drei HIV-1-Epitope: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11) und KAFSPEVI (KAF-8). Diese offenbaren Peptid Verankerung an Position 2 und ihre C-Termini. Die verschiedenen Peptid-L&auml;ngen und prim&auml;re Sequenzen werden durch Variation in spezifischen in Kontakt gekommen, die HLA - B * 5703, Flexibilit&auml;t im Wasser-Struktur und Konformations&auml;nderungen Anpassung der Seitenketten innerhalb der Peptid-Bindung-Nut untergebracht. Die Peptide deutlich verschiedene Konformationen erl&auml;sst und trap-Variable Anzahl von Wassermolek&uuml;len, nahe einem Cluster von Tyrosin-Seitenketten liegt in der zentralen Region der Peptid-Bindung-Nut. KAF-11-Epitop umfasst vollst&auml;ndig die k&uuml;rzere KAF-8-Epitop, aber die Peptide werden in verschiedenen Konformationen pr&auml;sentiert; das Peptid KAF-11 B&ouml;gen aus den Peptid-Bindung-Groove, Verf&uuml;gbarmachen einer bedeutenden Hauptkette-Fl&auml;che. Bioinformatische Analyse der die MHC-Seitenketten beobachtet, um die Peptid-Anker-Spezifit&auml;t und anderen spezifischen Peptid-Kontakte beitragen zeigt HLA-Allele, die langfristige Nonprogression und eine Reihe von verwandten HLA-Allele, die m&ouml;glicherweise &uuml;berlappenden Peptid-Repertoire mit HLA - B * 5703 und so kann eine &auml;hnliche Kapazit&auml;t f&uuml;r effiziente immun Kontrolle von HIV-1 Infektion anzeigen zugeordnet.

Strukturen der drei HIV-1 HLA-B * 5703-Peptid-komplexe und Identifizierung der zugeh&ouml;rigen HLAs potenziell zugeordnete langfristige Nonprogression.

Nonprogression a lungo termine durante l&#39;infezione acuta da HIV &egrave; stata fortemente associata con HLA-B * 5701 o HLA-B * 5703. In questo studio, vi presentiamo l&#39;alta risoluzione strutture cristalline di HLA-B * 5703 complessi con tre epitopi di HIV-1: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11) e KAFSPEVI (KAF-8). Queste rivelano l&#39;ancoraggio in posizione 2 e loro termini C peptide. Le lunghezze differenti del peptide e sequenze primarie sono accomodati da variazione nei contatti specifici realizzati per l&#39;HLA-B * 5703, flessibilit&agrave; nella struttura dell&#39;acqua e regolazione conformazionali delle catene laterali all&#39;interno della scanalatura del peptide-associazione. I peptidi adottano marcatamente diverse conformazioni e intrappolano un numero variabile di molecole d&#39;acqua, nei pressi di un cluster di catene laterali di tirosina che si trova nella regione centrale della scanalatura del peptide-associazione. L&#39;epitopo KAF-11 racchiude completamente l&#39;epitopo KAF-8 breve ma i peptidi sono presentati in diverse conformazioni; il peptide KAF-11 archi fuori la scanalatura del peptide-associazione, esponendo una superficie significativa catena principale. L&#39;analisi bioinformatica delle catene laterali MHC osservato a contribuire per la specificit&agrave; di ancoraggio del peptide e altri contatti specifici del peptide, rivela gli alleli HLA associati a nonprogression a lungo termine e un certo numero di alleli HLA correlati che possono condividere repertori del peptide sovrapposte con HLA-B * 5703 e cos&igrave; possono visualizzare una capacit&agrave; simile controllo immune efficace dell&#39;infezione da HIV-1.

Strutture di HIV-1 tre HLA-B * 5703-peptide complessi e identificazione di correlati HLAs potenzialmente associati a nonprogression a lungo termine.

&#x6025;&#x6027; HIV &#x611F;&#x67D3;&#x75C7;&#x306E;&#x4E2D;&#x306B;&#x9577;&#x671F;&#x7684;&#x306A; nonprogression &#x306F;&#x3001;HLA &#x3068;&#x5F37;&#x304F;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066; &#x203B; 5701 &#x307E;&#x305F;&#x306F; HLA B &#x203B; 5703&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;, &#x6211;&#x3005; &#x306F; HLA &#x306E;&#x7D50;&#x6676;&#x69CB;&#x9020;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3092;&#x63D0;&#x793A; &#x203B; 3 HIV 1 &#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7; 5703 &#x932F;&#x4F53;: ISPRTLNAW (ISP)&#x3001;KAFSPEVIPMF (KAF-11&#xFF09;&#x3001;KAFSPEVI &#xFF08;KAF-8)&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089; 2 &#x306E;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x3068;&#x305D;&#x306E; C &#x30C6;&#x30EB;&#x30DF;&#x30CB;&#x3067;&#x30A2;&#x30F3;&#x30AB;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0; &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C3;&#x30C9;&#x9577;&#x3055;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30D7;&#x30E9;&#x30A4;&#x30DE;&#x30EA; &#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; HLA B &#x306B;&#x4F5C;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x9023;&#x7D61;&#x5148;&#x306E;&#x5909;&#x52D5;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x53CE;&#x5BB9;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B; &#x203B; &#x6C34;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x7D50;&#x5408; groove &#x5185;&#x306E;&#x5074;&#x9396;&#x306E;&#x30B3;&#x30F3;&#x30DB;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x8ABF;&#x6574; 5703&#x3001;&#x67D4;&#x8EDF;&#x6027;&#x3002;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306F;&#x3001;&#x8457;&#x3057;&#x304F;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x7ACB;&#x4F53;&#x69CB;&#x9020;&#x3092;&#x63A1;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30FC; &#x30C1;&#x30ED;&#x30B7;&#x30F3;&#x5074;&#x9396;&#x306E;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x7D50;&#x5408;&#x6E9D;&#x306E;&#x4E2D;&#x592E;&#x90E8;&#x306B;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x306E;&#x8FD1;&#x304F;&#x306E;&#x6C34;&#x306E;&#x5206;&#x5B50;&#x306E;&#x6570;&#x3092;&#x53EF;&#x5909;&#x30C8;&#x30E9;&#x30C3;&#x30D7;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;KAF 11 &#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7;&#x306F;&#x5B8C;&#x5168;&#x306B;&#x77ED;&#x3044; KAF 8 &#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7;&#x3092;&#x5305;&#x542B;&#x3059;&#x308B;&#x304C;&#x3001;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x7ACB;&#x4F53;&#x69CB;&#x9020;&#x3067;&#x8868;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;;KAF 11 &#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x6709;&#x610F;&#x306A;&#x4E3B;&#x9396;&#x306E;&#x8868;&#x9762;&#x7A4D;&#x3092;&#x516C;&#x958B;&#x3059;&#x308B;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x7D50;&#x5408;&#x306E;&#x6E9D;&#x304B;&#x3089;&#x3001;&#x30A2;&#x30FC;&#x30C1;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;Bioinformatic &#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x3001;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; &#x30A2;&#x30F3;&#x30AB;&#x30FC;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3068;&#x4ED6;&#x306E;&#x7279;&#x5B9A;&#x306E;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306E;&#x9023;&#x7D61;&#x5148;&#x306B;&#x8CA2;&#x732E;&#x3059;&#x308B;&#x89B3;&#x6E2C; MHC &#x5074;&#x9396;&#x306E;&#x9577;&#x671F;&#x7684;&#x306A; nonprogression &#x3068;&#x91CD;&#x8907;&#x3059;&#x308B;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9; &#x30EC;&#x30D1;&#x30FC;&#x30C8;&#x30EA;&#x30FC; HLA &#x2010; B &#x3068;&#x5171;&#x6709;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x95A2;&#x9023;&#x306E; HLA &#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x6570;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x305F; HLA &#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3059;&#x308B; &#x203B; 5703 &#x3068; HIV-1 &#x611F;&#x67D3;&#x306E;&#x52B9;&#x7387;&#x7684;&#x306A;&#x514D;&#x75AB;&#x5236;&#x5FA1;&#x306E;&#x985E;&#x4F3C;&#x306E;&#x5BB9;&#x91CF;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x8868;&#x793A;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x69CB;&#x9020; 3 HIV-1 &#x306E; HLA &#x2010; B &#x306E; &#x203B; 5703-&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x8907;&#x5408;&#x4F53;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x95A2;&#x9023;&#x3059;&#x308B;&#x652F;&#x6255;&#x3044;&#x306E;&#x540C;&#x5B9A;&#x306F;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x9577;&#x671F;&#x7684;&#x306A; nonprogression &#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xAE09;&#xC131; HIV &#xAC10;&#xC5FC; &#xC2DC; &#xC7A5;&#xAE30; nonprogression HLA-B * 5701 &#xB610;&#xB294; 5703-B * HLA&#xC640; &#xAC15;&#xD558;&#xAC8C; &#xC5F0;&#xACB0; &#xB418;&#xC5B4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xB192;&#xC740; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; HLA-B * 5703 &#xB2E8;&#xC9C0;&#xC758; &#xD06C;&#xB9AC;&#xC2A4;&#xD0C8; &#xAD6C;&#xC870; &#xD568;&#xAED8; &#xD604;&#xC7AC; 3 V 1 epitopes: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11) &#xBC0F; KAFSPEVI (KAF-8). &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC704;&#xCE58; 2&#xC640; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; C &#xD14C;&#xB974;&#xBBF8;&#xB2C8;&#xC5D0; &#xC815;&#xBC15; &#xD558;&#xB294; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xACF5;&#xAC1C;. &#xB2E4;&#xB978; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xAE38;&#xC774; &#xBC0F; &#xAE30;&#xBCF8; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xB294; &#xBCC0;&#xD615; &#xD558;&#xB294; HLA-B * 5703, &#xBB3C; &#xAD6C;&#xC870; &#xBC0F; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC14;&#xC778;&#xB529; groove&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC774;&#xB4DC; &#xCCB4;&#xC778;&#xC758; &#xAD6C;&#xC870;&#xC801; &#xC870;&#xC815;&#xC5D0; &#xC720;&#xC5F0;&#xC131;&#xC744; &#xB9CC;&#xB4E0; &#xD2B9;&#xC815; &#xD55C; &#xC811;&#xCD09;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC801;&#xC6A9; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC;&#xB97C; &#xB208;&#xC5D0; &#xB744;&#xAC8C; &#xB2E4;&#xB978; conformations &#xCC44;&#xD0DD; &#xD558; &#xACE0; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC14;&#xC778;&#xB529; &#xD648;&#xC758; &#xC911;&#xC559; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xD2F0;&#xB85C;&#xC2E0; &#xC0AC;&#xC774;&#xB4DC; &#xCCB4;&#xC778;&#xC758; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130; &#xADFC;&#xCC98; &#xBB3C; &#xBD84;&#xC790;&#xC758; &#xAC00;&#xBCC0; &#xC22B;&#xC790;&#xB97C; &#xD568;&#xC815;. KAF 11 epitope&#xB294; &#xC644;&#xC804;&#xD788; &#xC9E7;&#xC740; KAF 8 epitope&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC;&#xB97C; &#xC81C;&#xC2DC; &#xD558;&#xB294; &#xB2E4;&#xB978; conformations; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC8FC;&#xC694; &#xCCB4;&#xC778; &#xD45C;&#xBA74;&#xC801; &#xB178;&#xCD9C; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC14;&#xC778;&#xB529; groove&#xC5D0;&#xC11C; KAF 11 &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC544;&#xCE58;. Bioinformatic &#xBD84;&#xC11D; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC575;&#xCEE4; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xBC0F; &#xB2E4;&#xB978; &#xD2B9;&#xC815; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xC5F0;&#xB77D;&#xCC98;&#xC5D0; &#xAE30;&#xC5EC;&#xD560; &#xAD00;&#xCC30; MHC &#xC0AC;&#xC774;&#xB4DC; &#xCCB4;&#xC778;&#xC758; &#xC7A5;&#xAE30; nonprogression &#xBC0F; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; HLA &#xB300;&#xB9BD;&#xC744; &#xACB9;&#xCE58;&#xB294; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC94;&#xC720;&#xB7FD; HLA-B * 5703&#xC640; &#xACF5;&#xC720;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xC5D0;&#xC774;&#xC988;-1 &#xAC10;&#xC5FC;&#xC758; &#xD6A8;&#xC728;&#xC801;&#xC778; &#xBA74;&#xC5ED; &#xC81C;&#xC5B4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBE44;&#xC2B7;&#xD55C; &#xC6A9;&#xB7C9; &#xD45C;&#xC2DC; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; HLA &#xB300;&#xB9BD;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC900;&#xB2E4;.

3 HIV&#xC758; &#xAD6C;&#xC870;-1 HLA B * 5703 &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBCF5;&#xD569;&#xBB3C;&#xACFC; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; Hlas&#xC758; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC7A5;&#xAE30; nonprogression&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C;.

Progreso a largo plazo durante la infecci&oacute;n aguda ha sido fuertemente asociada a HLA - B * 5701 o HLA - B * 5703. En este estudio, presentamos la alta resoluci&oacute;n las estructuras cristalinas de HLA - B * 5703 complejos con tres epitopos de VIH-1: ISPRTLNAW (ISP), KAFSPEVIPMF (KAF-11) y KAFSPEVI (KAF-8). &Eacute;stos revelan p&eacute;ptido de anclaje en la posici&oacute;n 2 y sus t&eacute;rminos de C. Las longitudes de p&eacute;ptidos diferentes y secuencias de primarias se acomodan por la variaci&oacute;n en los contactos espec&iacute;ficos para el HLA - B * 5703, flexibilidad en la estructura del agua y ajuste conformacional de cadenas laterales en el surco de la uni&oacute;n pept&iacute;dica. Los p&eacute;ptidos adoptan conformaciones marcadamente diferentes y la trampa de n&uacute;mero variable de mol&eacute;culas de agua, junto a un grupo de cadenas laterales de tirosina situado en la regi&oacute;n central de la ranura de enlace de p&eacute;ptido. El epitopo KAF-11 abarca completamente el epitopo KAF-8 m&aacute;s corto pero los p&eacute;ptidos se presentan en diferentes conformaciones; el p&eacute;ptido KAF-11 Arcos de la ranura de la uni&oacute;n pept&iacute;dica, exponer una superficie importante cadena principal. An&aacute;lisis bioinform&aacute;tico de las cadenas laterales de MHC observado para contribuir a la especificidad pept&iacute;dica de anclaje y otros contactos de p&eacute;ptidos espec&iacute;ficos, revelan alelos HLA asociados con el progreso a largo plazo y un n&uacute;mero de alelos HLA relacionados que pueden compartir repertorios de p&eacute;ptido superpuestas con HLA - B * 5703 y as&iacute; podr&iacute;a mostrar una capacidad similar para el eficiente control inmune de la infecci&oacute;n VIH-1.

Estructuras de tres VIH-1 complejos HLA-B * 5703-p&eacute;ptido e identificaci&oacute;n de HLAs relacionados potencialmente asociaron con el progreso a largo plazo.

&#x7ED3;&#x6784;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7684;&#x6839;&#x672C;&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;&#x548C;&#x6392;&#x540D;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x76EE;&#x524D;&#x7684; Z &#x503C;&#x5206;&#x644A;&#x6BD4;&#x989D;&#x8868;&#xFF0C;&quot;OB-&#x914D;&#x4E50;&quot;&#xFF0C;&#x7531;&#x5176;&#x9884;&#x6D4B;&#x503E;&#x5411;&#x4EA7;&#x751F;&#x6676;&#x4F53;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x7B49;&#x7EA7;&#x6F5C;&#x5728;&#x76EE;&#x6807;&#x3002;OB &#x5F97;&#x5206;&#x6765;&#x81EA;&#x9884;&#x6D4B;&#x7B49;&#x7535;&#x70B9;&#x548C;&#x758F;&#x6C34;&#x6027;&#x503C;&#x7684;&#x77E9;&#x9635;&#x4E3A;&#x975E;&#x5197;&#x4F59;&#x7684; PDB &#x6761;&#x76EE;&#x89E3;&#x51B3;&#x5411; &lt; &#x6216; = 3.0 A UniRef50 &#x7684;&#x80CC;&#x666F;&#x3002;TargetDB &#x6D4B;&#x8BD5;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#x7684; OB &#x5206;&#x6570;&#x4E4B;&#x95F4;&#x53D1;&#x73B0;&#x975E;&#x5E38;&#x663E;&#x8457;&#x7684;&#x5DEE;&#x5F02;&#x3002;&#x5BBD;&#x8303;&#x56F4;&#x7684; OB-&#x5206;&#x6570;&#x6709;&#x4EBA;&#x6307;&#x51FA;&#x8DE8; 241 &#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x548C;&#x5185; 7868 PfamA &#x5BB6;&#x5EAD; &#xFF1B;PfamA &#x5BB6;&#x5EAD;&#x7684; 73.4%&#x5305;&#x542B; &gt; &#x6216; = 1 &#x6210;&#x5458;&#x4E0E; OB-&#x9AD8;&#x5206;&#xFF0C;&#x63D0;&#x51FA;&#x6709;&#x5229;&#x5019;&#x9009;&#x4EBA;&#x7ED3;&#x6784;&#x7814;&#x7A76;&#x3002;

&#x6B63;&#x5E38;&#x7684;&#x89C4;&#x6A21;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x76EE;&#x6807;&#x6392;&#x540D;&#xFF1A; OB &#x5F97;&#x5206;&#x3002;

Target selection and ranking is fundamental to structural genomics. We present a Z-score scale, the "OB-Score", to rank potential targets by their predicted propensity to produce diffraction-quality crystals. The OB-Score is derived from a matrix of predicted isoelectric point and hydrophobicity values for nonredundant PDB entries solved to <or=3.0 A against a background of UniRef50. A highly significant difference was found between the OB-Scores for TargetDB test datasets. A wide range of OB-Scores was observed across 241 proteomes and within 7868 PfamA families; 73.4% of PfamA families contain >or=1 member with a high OB-Score, presenting favourable candidates for structural studies.

A normalised scale for structural genomics target ranking: the OB-Score.

S&eacute;lection de la cible et le classement est fondamentale pour la g&eacute;nomique structurale. Nous pr&eacute;sentons une &eacute;chelle Z-score, le &laquo; OB-Score &raquo;, &agrave; des cibles potentielles rang par leur pr&eacute;dite propension &agrave; produire des cristaux par diffraction-qualit&eacute;. L&#39;OB-Score est d&eacute;riv&eacute; d&#39;une matrice de valeurs pr&eacute;dites de point et l&#39;hydrophobicit&eacute; iso&eacute;lectriques car non redondante inscriptions APB r&eacute;solu &agrave; &lt; ou = 3,0 A, dans un contexte de UniRef50. Une diff&eacute;rence hautement significative a &eacute;t&eacute; trouv&eacute;e entre l&#39;OB-Scores pour les ensembles de donn&eacute;es TargetDB test. Une larges gamme d&#39;OB-Scores a &eacute;t&eacute; observ&eacute;es entre les 241 prot&eacute;omes et au sein de 7868 PfamA familles ; 73,4 contenir de % des familles PfamA &gt; ou = 1 membre avec un OB-Score &eacute;lev&eacute;, pr&eacute;sentant des candidats favorables &agrave; des &eacute;tudes structurales.

Une &eacute;chelle normalis&eacute;e pour le classement de cible de g&eacute;nomique structurale : l&#39;OB-Score.

Zielauswahl und Ranking ist grundlegend f&uuml;r strukturelle Genomics. Wir pr&auml;sentieren eine Z-Score-Skala, die &quot;OB-Score&quot;, um Rang potentielle Ziele von ihrer vorhergesagten Neigung zur Beugung hochwertige Kristalle produzieren. Der OB-Score ist abgeleitet von einer Matrix der isoelektrischen Punkt und Hydrophobie Vorhersagewerte f&uuml;r nicht redundantes PDB-Eintr&auml;ge zu l&ouml;sen &lt; oder = 3,0 A vor dem Hintergrund eines UniRef50. Ein hoch signifikanter Unterschied wurde zwischen der OB-Scores f&uuml;r TargetDB Test-Datens&auml;tze gefunden. Eine breite Palette von OB-Scores wurde &uuml;ber 241 Proteome und innerhalb 7868 PfamA Familien beobachtet; 73,4 % der PfamA Familien enthalten &gt; oder = 1 Mitglied mit einem OB-Highscore, g&uuml;nstige Kandidaten f&uuml;r strukturelle Studien pr&auml;sentiert.

Eine genormte Skala f&uuml;r strukturelle Genomics-Ziel-Ranking: die OB-Score.

Destinazione scelta e il posizionamento &egrave; fondamentale per la genomica strutturale. Vi presentiamo una scala Z-score, &quot;OB-partitura&quot;, a rango potenziali obiettivi da loro previsto propensione a produrre cristalli di diffrazione-qualit&agrave;. L&#39;OB-Score &egrave; derivato da una matrice di valori stimati di punto e idrofobicit&agrave; isoelettrici per voci PDB nonredundant risolto a &lt; o = 3.0 A contro uno sfondo di UniRef50. Una differenza altamente significativa &egrave; stata trovata tra l&#39;OB-punteggi per i DataSet di prova TargetDB. Una vasta gamma di OB-gol &egrave; stato osservato attraverso ai 241 proteomi e all&#39;interno delle famiglie PfamA 7868; 73.4 contengono % delle famiglie di PfamA &amp;gt; o = 1 membro con un punteggio alto OB, presentando i candidati favorevoli per gli studi strutturali.

Una scala normalizzata per classifica destinazione genomica strutturale: L&#39;OB-Score.

&#x76EE;&#x6A19;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3068;&#x30E9;&#x30F3;&#x30AD;&#x30F3;&#x30B0;&#x69CB;&#x9020;&#x30B2;&#x30CE;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306B;&#x57FA;&#x790E;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x3001;Z &#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x306E;&#x898F;&#x6A21;&#x3001;&#x300C;OB-&#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x306F;&#x300D;&#x3001;&#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x305D;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x30E9;&#x30F3;&#x30AF;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306B;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x975E;&#x5197;&#x9577; PDB &#x30A8;&#x30F3;&#x30C8;&#x30EA;&#x3092;&#x89E3;&#x6C7A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081; OB &#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x4E88;&#x6E2C;&#x306E;&#x7B49;&#x96FB;&#x70B9;&#x3068;&#x758E;&#x6C34;&#x6027;&#x306E;&#x5024;&#x306E;&#x884C;&#x5217;&#x304B;&#x3089;&#x6D3E;&#x751F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B; &lt; &#x307E;&#x305F;&#x306F; = 3.0 A UniRef50 &#x306E;&#x80CC;&#x666F;&#x306B;&#x3002;OB &#x30B9;&#x30B3;&#x30A2; TargetDB &#x30C6;&#x30B9;&#x30C8; &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306B;&#x6709;&#x610F;&#x5DEE;&#x304C;&#x898B;&#x3089;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x5E83;&#x3044;&#x7BC4;&#x56F2;&#x306E; OB-&#x30B9;&#x30B3;&#x30A2; 241 &#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x9593;&#x304A;&#x3088;&#x3073; 7868 PfamA &#x5BB6;&#x65CF;&#x5185;&#x306B;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x305F;;PfamA &#x5BB6;&#x65CF;&#x306E; 73.4% &#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x76EE;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x30E1;&#x30F3;&#x30D0;&#x30FC;&#x69CB;&#x9020;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x6709;&#x5229;&#x306A;&#x5019;&#x88DC;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x9AD8;&#x3001;OB &#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x3092; 1 =&#x3002;

&#x6B63;&#x898F;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30B9;&#x30B1;&#x30FC;&#x30EB;&#x69CB;&#x9020;&#x30B2;&#x30CE;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9; &#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8; &#x30E9;&#x30F3;&#x30AD;&#x30F3;&#x30B0;: OB &#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x3002;

&#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD; &#xBC0F; &#xC21C;&#xC704; &#xAD6C;&#xC870; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559;&#xC5D0; &#xAE30;&#xBCF8;&#xC801; &#xC774;&#xB2E4;. Z-&#xC810;&#xC218; &#xADDC;&#xBAA8;, &quot;&#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC;-&#xC810;&#xC218;&quot;, &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815;&#xC744; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC608;&#xCE21;&#xB41C; &#xC131;&#xD5A5;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC21C;&#xC704; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xBAA9;&#xD45C;&#xB97C; &#xC18C;&#xAC1C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBE44;&#xC911;&#xBCF5; PDB &#xD56D;&#xBAA9; &#xD574;&#xACB0;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC; &#xC810;&#xC218; &#xC608;&#xCE21;&#xB41C; isoelectric &#xC810;&#xACFC; hydrophobicity &#xAC12;&#xC758; &#xD589;&#xB82C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD30C;&#xC0DD; &#xB41C; &lt; &#xB610;&#xB294; = 3.0 A Uniref50&#xC758; &#xBC30;&#xACBD;. &#xB9E4;&#xC6B0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xCC28;&#xC774; TargetDB &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC9D1;&#xD569;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; OB &#xC810;&#xC218; &#xC0AC;&#xC774; &#xBC1C;&#xACAC; &#xB410;&#xB2E4;. 241 Proteomes&#xC640; &#xAC00;&#xC871;; PfamA 7868 &#xB0B4;&#xB294; &#xB113;&#xC740; &#xBC94;&#xC704;&#xC758; &#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC;-&#xC810;&#xC218; &#xAD00;&#xCC30; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4; PfamA &#xAC00;&#xC871;&#xC758; 73.4% &#xD3EC;&#xD568; &amp;gt; &#xB610;&#xB294; = 1 &#xD68C;&#xC6D0; &#xB192;&#xC740; OB-&#xC810;&#xC218;&#xC640;, &#xAD6C;&#xC870; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC720;&#xB9AC;&#xD55C; &#xD6C4;&#xBCF4;&#xB97C; &#xC81C;&#xC2DC;.

&#xAD6C;&#xC870; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xB300;&#xC0C1; &#xC21C;&#xC704; normalised &#xADDC;&#xBAA8;: &#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC;-&#xC810;&#xC218;.

Selecci&oacute;n de objetivos y clasificaci&oacute;n es fundamental para la gen&oacute;mica estructural. Presentamos una escala de puntaje Z, el &quot;OB-Score&quot;, para objetivos potenciales fila por su propensi&oacute;n prevista para producir calidad difracci&oacute;n cristales. El OB-Score se deriva de una matriz de valores predichos de punto e hidrofobicidad isoel&eacute;ctricos pues las entradas no redundante de PDB resuelto a &lt; o = 3.0 A un trasfondo de UniRef50. Se encontr&oacute; una diferencia altamente significativa entre las puntuaciones OB para conjuntos de datos de prueba TargetDB. Una amplia gama de OB-partituras observ&oacute; a trav&eacute;s de 241 proteomas a 7868 PfamA familias; 73,4% de familias de PfamA contienen &gt; = 1 miembro con una alta puntuaci&oacute;n OB, presentando candidatos favorables para estudios estructurales.

Una escala normalizada para la clasificaci&oacute;n de destino de Gen&oacute;mica estructural: la puntuaci&oacute;n OB.

&#x795E;&#x7ECF;&#x9187;&#x78F7;&#x8102;&#x5408;&#x6210;&#x7684; L-&#x4E1D;&#x6C28;&#x9178;&#x548C;&#x68D5;&#x6988; CoA &#x751F;&#x4EA7; 3-ketodihydrosphingosine &#xFF08;KDS&#xFF09; &#x51B7;&#x51DD;&#x5F0F;&#x5F00;&#x59CB;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x53CD;&#x5E94;&#x88AB;&#x50AC;&#x5316; PLP &#x4F9D;&#x8D56;&#x9176;&#x4E1D;&#x6C28;&#x9178; palmitoyltransferase (SPT &#xFF1B;EC 2.3.1.50&#xFF09;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x662F;&#x5728;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x548C;&#x9175;&#x6BCD;&#x548C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8D28;&#x4E2D;&#x9769;&#x5170;&#x9634;&#x6027;&#x6746;&#x83CC; Sphingomonas paucimobilis homodimer &#x7B49;&#x771F;&#x6838;&#x751F;&#x7269;&#x819C;&#x7ED1;&#x5B9A;&#x9ED1;&#x8179; (SPT1/SPT2&#xFF09;&#x3002;&#x4E0D;&#x540C;&#x5BFB;&#x5E38;&#x7684;&#x662F;&#x5916;, &#x819C;&#x4E0A;&#x7684; S.paucimobilis &#x5305;&#x542B; glycosphingolipid (GSL) &#x8102;&#x591A;&#x7CD6; (LPS)&#xFF0C;&#x800C;&#x4E0D;&#x662F; SPT &#x4FC3;&#x8FDB; GSL &#x4E2D;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x751F;&#x7269;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x5408;&#x6210;&#x9014;&#x5F84;&#x7684;&#x7B2C;&#x4E00;&#x6B65;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x62A5;&#x544A; S.paucimobilis SPT 1.3 A &#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x5168;&#x606F;-&#x7A97;&#x4F53;&#x7684;&#x6676;&#x4F53;&#x7ED3;&#x6784;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x9176;&#x662F;&#x5BF9;&#x79F0; homodimer &#x4E0E;&#x4E24;&#x4E2A;&#x6D3B;&#x52A8;&#x7AD9;&#x70B9;&#x548C;&#x5355;&#x4F53;&#x7684;&#x4E09;&#x7EA7;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x4E09;&#x4E2A;&#x57DF;&#x7EC4;&#x6210;&#x3002;PLP &#x8F85;&#x9176;&#x7ED1;&#x5B9A;&#x5171;&#x4EF7;&#x952E;&#x5230;&#x4E00;&#x4E2A;&#x8D56;&#x6C28;&#x9178;&#x7684;&#x6B8B;&#x7559;&#x7269; (Lys265) &#x4F5C;&#x4E3A;&#x5185;&#x90E8;&#x4E00;/&#x78B1;&#x53CA;&#x6D3B;&#x52A8;&#x7F51;&#x7AD9;&#x7EC4;&#x6210;&#x7684;&#x6B8B;&#x7559;&#x7269;&#x4ECE;&#x8FD9;&#x4E24;&#x4E2A;&#x4E9A;&#x5355;&#x4F4D;&#xFF0C;&#x4F4D;&#x4E8E;&#x5E95;&#x90E8;&#x7684;&#x6DF1;&#x88C2;&#x3002;&#x4EBA;&#x7C7B; SPT1/SPT2 &#x9ED1;&#x8179;&#x6A21;&#x578B;&#x751F;&#x6210;&#x4ECE;&#x7EC6;&#x83CC;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x4FE1;&#x606F;&#x5B66;&#x5206;&#x6790;&#x3002;&#x8868;&#x660E;&#x4EBA;&#x7C7B; SPT1 &#x7F16;&#x7801;&#x4E9A;&#x57FA;&#x57FA;&#x56E0;&#x7A81;&#x53D8;&#x5BFC;&#x81F4;&#x795E;&#x7ECF;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x75BE;&#x75C5;&#x79F0;&#x4E3A;&#x9057;&#x4F20;&#x6027;&#x611F;&#x89C9;&#x548C;&#x81EA;&#x4E3B;&#x795E;&#x7ECF;&#x75C5;&#x53D8;&#x7C7B;&#x578B;&#x6211; (HSAN1)&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x6A21;&#x578B;&#x63D0;&#x4F9B;&#x5BF9;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7A81;&#x53D8;&#x53EF;&#x80FD;&#x5982;&#x4F55;&#x5F71;&#x54CD;&#x9176;&#x6D3B;&#x6027;&#x7684;&#x4E86;&#x89E3;&#x3002;

&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x4E1D;&#x6C28;&#x9178; palmitoyltransferase &#xFF1B;&#x5BF9;&#x795E;&#x7ECF;&#x9187;&#x78F7;&#x8102;&#x5408;&#x6210;&#x7684;&#x7F51;&#x5173;&#x3002;

Sphingolipid biosynthesis commences with the condensation of L-serine and palmitoyl-CoA to produce 3-ketodihydrosphingosine (KDS). This reaction is catalysed by the PLP-dependent enzyme serine palmitoyltransferase (SPT; EC 2.3.1.50), which is a membrane-bound heterodimer (SPT1/SPT2) in eukaryotes such as humans and yeast and a cytoplasmic homodimer in the Gram-negative bacterium Sphingomonas paucimobilis. Unusually, the outer membrane of S. paucimobilis contains glycosphingolipid (GSL) instead of lipopolysaccharide (LPS), and SPT catalyses the first step of the GSL biosynthetic pathway in this organism. We report here the crystal structure of the holo-form of S. paucimobilis SPT at 1.3 A resolution. The enzyme is a symmetrical homodimer with two active sites and a monomeric tertiary structure consisting of three domains. The PLP cofactor is bound covalently to a lysine residue (Lys265) as an internal aldimine/Schiff base and the active site is composed of residues from both subunits, located at the bottom of a deep cleft. Models of the human SPT1/SPT2 heterodimer were generated from the bacterial structure by bioinformatics analysis. Mutations in the human SPT1-encoding subunit have been shown to cause a neuropathological disease known as hereditary sensory and autonomic neuropathy type I (HSAN1). Our models provide an understanding of how these mutations may affect the activity of the enzyme.

The structure of serine palmitoyltransferase; gateway to sphingolipid biosynthesis.

Sphingolipides biosynth&egrave;se commence par la condensation de la L-s&eacute;rine et le palmitoyl-CoA pour produire 3-ketodihydrosphingosine (KDS). Cette r&eacute;action est catalys&eacute;e par la palmitoyltransf&eacute;rase de s&eacute;rine enzyme PLP-d&eacute;pendantes (SPT ; EC 2.3.1.50), qui est un h&eacute;t&eacute;rodim&egrave;re membranaires (SPT1/SPT2) chez les eucaryotes, comme les humains et la levure et un homodim&egrave;re cytoplasmique dans la bact&eacute;rie Gram-n&eacute;gative de Sphingomonas paucimobilis. Exceptionnellement, la membrane externe de S. paucimobilis contient glycosphingolipides (GSL) au lieu de lipopolysaccharide (LPS) et catalyse SPT la premi&egrave;re &eacute;tape de la biosynth&egrave;se GSL dans cet organisme. Nous rapportons ici la structure cristalline de l&#39;holo-forme de S. paucimobilis SPT &agrave; une r&eacute;solution de 1,3. L&#39;enzyme est un homodim&egrave;re sym&eacute;trique avec deux sites actifs et une structure tertiaire monom&egrave;re consistant en trois domaines. Le cofacteur PLP est li&eacute; de mani&egrave;re covalente &agrave; un r&eacute;sidu lysine (Lys265) comme une base interne d&#39;aldimine/Schiff et le site actif est compos&eacute; de r&eacute;sidus de deux sous-unit&eacute;s, situ&eacute;es au fond d&#39;un sillon profond. Mod&egrave;les de l&#39;h&eacute;t&eacute;rodim&egrave;re SPT1/SPT2 humaine ont &eacute;t&eacute; g&eacute;n&eacute;r&eacute;s &agrave; partir de la structure bact&eacute;rienne par analyse bioinformatique. Des mutations dans la sous-unit&eacute; de codage SPT1 humaine montrent &agrave; causer une maladie neuropathologiques de la maladie appel&eacute;e neuropathie sensitive et autonomique type I (HSAN1). Nos mod&egrave;les permettent de comprendre comment ces mutations peuvent affecter l&#39;activit&eacute; de l&#39;enzyme.

La structure de s&eacute;rine palmitoyltransf&eacute;rase ; porte d&#39;entr&eacute;e pour la biosynth&egrave;se de sphingolipides.

Sphingolipid-Biosynthese beginnt mit der Kondensation von L-Serin und Palmitoyl-CoA zu 3-Ketodihydrosphingosine (KDS) zu produzieren. Diese Reaktion wird durch die PLP-abh&auml;ngige Enzym Serin-Palmitoyl-Transferase (SPT; katalysiert. EG 2.3.1.50), welches ein membrangebundener Heterodimer (SPT1/SPT2) in den Eukaryotes wie Mensch und Hefe und ein zellplasmatisches Homodimer in Gram-negativen Bakteriums Sphingomonas Paucimobilis ist. Ungew&ouml;hnlich, enth&auml;lt die &auml;u&szlig;ere Membran von S. Paucimobilis Glycosphingolipide (GSL) anstelle von Lipopolysaccharid (LPS) und SPT katalysiert den ersten Schritt des GSL biosynthetischen Biosyntheseweges in diesem Organismus. Wir berichten hier die Kristallstruktur von Holo-Form von S. Paucimobilis SPT bei 1,3 A Aufl&ouml;sung. Das Enzym ist eine symmetrische Homodimer mit zwei aktiven Zentren und Monomere terti&auml;re Struktur, bestehend aus drei Dom&auml;nen. Die PLP-Cofaktor ist kovalent an Lysin R&uuml;ckst&auml;nde (Lys265) gebunden, als ein interner Aldimine/Schiff-base und der aktiven Site besteht aus R&uuml;ckst&auml;nden von beiden Untereinheiten, befindet sich am unteren Rand eine tiefe Kluft. Modelle der menschlichen SPT1/SPT2-Heterodimer wurden von Bioinformatik-Analyse von der bakteriellen Struktur generiert. Mutationen in der menschlichen SPT1-Codierung-Untereinheit nachweislich eine Neuropathologische Krankheit bekannt als heredit&auml;re sensorische und autonome Neuropathie Typ I (HSAN1). Unsere Modelle bieten ein Verst&auml;ndnis der m&ouml;glichen dieser Mutationen auf die Aktivit&auml;t des Enzyms Auswirkungen.

Die Struktur der Serin-Palmitoyl-Transferase; Tor zum Sphingolipid-Biosynthese.

Sfingolipidi biosintesi inizia con la condensazione di L-Serina e palmitoil-CoA per produrre 3-ketodihydrosphingosine (KDS). Questa reazione &egrave; catalizzata dal PLP-dipendente enzima serina palmitoiltransferasi (SPT; CE 2.3.1.50), che &egrave; un eterodimero di membrana-limiti (SPT1/SPT2) negli eucarioti come esseri umani e il lievito e un omodimero citoplasmatico nel batterio gram-negativo Sphingomonas paucimobilis. Insolitamente, la membrana esterna di S. paucimobilis contiene glicosfingolipidi (GSL) invece di lipopolisaccaride (LPS) e catalizza SPT il primo passo del percorso biosintetico GSL in questo organismo. Riportiamo qui la struttura di cristallo holo-in forma di S. paucimobilis SPT a risoluzione 1,3. L&#39;enzima &egrave; un omodimero simmetrica con due siti attivi e una struttura terziaria monomerica, costituito da tre domini. Il cofattore PLP &egrave; associata covalentemente a un residuo di lisina (Lys265) come una base interna aldimmine/Schiff e il sito attivo &egrave; composto da residui di entrambe le subunit&agrave;, che si trova in fondo a una profonda fenditura. Modelli dell&#39;eterodimero SPT1/SPT2 umana sono stati generati dalla struttura batterica di analisi bioinformatica. Mutazioni nella subunit&agrave; SPT1-codifica umana hanno dimostrate di provocare una malattia neuropatologiche nota come tipo di neuropatia sensitiva e autonomica ereditaria I (HSAN1). Nostri modelli forniscono una comprensione di come queste mutazioni possono influenzare l&#39;attivit&agrave; dell&#39;enzima.

La struttura della serina palmitoiltransferasi; gateway per la biosintesi di sfingolipidi.

&#x30B9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B4;&#x8102;&#x8CEA;&#x751F;&#x5408;&#x6210;&#x306E; l-&#x30BB;&#x30EA;&#x30F3;&#x3068;&#x30D1;&#x30EB;&#x30DF;&#x30C8;&#x30A4;&#x30EB; CoA 3-&#x30B1;&#x30C8;&#x30B8;&#x30D2;&#x30C9;&#x30ED;&#x30B9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B4;&#x30B7;&#x30F3;&#x3068; (KDS) &#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x51DD;&#x7E2E;&#x3092;&#x958B;&#x59CB;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x53CD;&#x5FDC;&#x306F; PLP &#x4F9D;&#x5B58;&#x6027;&#x9175;&#x7D20;&#x30BB;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x30EB;&#x30DF;&#x30C8;&#x30A4;&#x30EB;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066; (SPT; &#x89E6;&#x5A92;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x3067;&#x3059;&#x3002;EC 2.3.1.50&#xFF09; &#x771F;&#x6838;&#x751F;&#x7269;&#x4EBA;&#x9593;&#x3068;&#x9175;&#x6BCD;&#x3068;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x8CEA;&#x306E;&#x30DB;&#x30E2;&#x4E8C;&#x91CF;&#x4F53;&#x306B;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x9670;&#x6027;&#x83CC;&#x30B9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B4;&#x30E2;&#x30CA;&#x30B9; paucimobilis &#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x819C;&#x7D50;&#x5408;&#x30D8;&#x30C6;&#x30ED;&#x30C0;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC; (SPT1/SPT2) &#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x901A;&#x5E38;&#x3001;S. paucimobilis &#x306E;&#x5916;&#x5074;&#x306E;&#x819C;&#x30EA;&#x30DD;&#x30DD;&#x30EA;&#x30B5;&#x30C3;&#x30AB;&#x30E9;&#x30A4;&#x30C9; (LPS) &#x306E;&#x4EE3;&#x308F;&#x308A;&#x306B; SPT &#x89E6;&#x5A92; &#xFF08;GSL&#xFF09; &#x30B9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B4;&#x7CD6;&#x8102;&#x8CEA;&#x306E;&#x7CD6;&#x8102;&#x8CEA;&#x306E;&#x751F;&#x5408;&#x6210;&#x7D4C;&#x8DEF;&#x3053;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x306E;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x30B9;&#x30C6;&#x30C3;&#x30D7;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3057;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x3001;S. paucimobilis SPT 1.3 &Aring; &#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x306E;&#x30DB;&#x30ED;&#x5F62;&#x306E;&#x7D50;&#x6676;&#x69CB;&#x9020;&#x3092;&#x5831;&#x544A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9175;&#x7D20;&#x306F;&#x5BFE;&#x79F0;&#x7684;&#x306A;&#x30DB;&#x30E2;&#x4E8C;&#x91CF;&#x4F53;&#x306B; 2 &#x3064;&#x306E;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6; &#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x3068; 3 &#x3064;&#x306E;&#x30C9;&#x30E1;&#x30A4;&#x30F3;&#x304B;&#x3089;&#x306A;&#x308B;&#x5358;&#x91CF;&#x4F53;&#x306E;&#x4E09;&#x6B21;&#x69CB;&#x9020;&#x3067;&#x3059;&#x3002;PLP &#x88DC;&#x56E0;&#x5B50;&#x306F;&#x5171;&#x6709;&#x7D50;&#x5408;&#x306F;&#x30EA;&#x30B8;&#x30F3;&#x6B8B;&#x57FA; (Lys265) &#x306F;&#x5185;&#x90E8;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B8;&#x30DF;&#x30F3;/&#x30B7;&#x30C3;&#x30D5;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x57FA;&#x672C;&#x30D0;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C9;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x30A2;&#x30AF;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D6; &#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x306B;&#x6DF1;&#x3044;&#x7AAA;&#x307F;&#x306E;&#x4E0B;&#x90E8;&#x306B;&#x3042;&#x308B;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x30B5;&#x30D6;&#x30E6;&#x30CB;&#x30C3;&#x30C8;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x6B8B;&#x57FA;&#x3067;&#x69CB;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E; SPT1/SPT2 &#x30D8;&#x30C6;&#x30ED;&#x30C0;&#x30A4;&#x30DE;&#x30FC;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x7D30;&#x83CC;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30A4;&#x30F3;&#x30D5;&#x30A9;&#x30DE;&#x30C6;&#x30A3;&#x30AF;&#x30B9;&#x89E3;&#x6790;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x4EBA;&#x9593; SPT1 &#x30A8;&#x30F3;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0; &#x30B5;&#x30D6;&#x30E6;&#x30CB;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x7A81;&#x7136;&#x5909;&#x7570;&#x306F;&#x907A;&#x4F1D;&#x6027;&#x611F;&#x899A;&#x3068;&#x81EA;&#x5F8B;&#x795E;&#x7D4C;&#x969C;&#x5BB3;&#x306E;&#x7A2E;&#x985E;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x77E5;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x79C1;&#x306F; (HSAN1) &#x795E;&#x7D4C;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x7684;&#x75C5;&#x306E;&#x539F;&#x56E0;&#x306B;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306E;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x7A81;&#x7136;&#x5909;&#x7570;&#x9175;&#x7D20;&#x306E;&#x6D3B;&#x6027;&#x3078;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x7406;&#x89E3;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30BB;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x30EB;&#x30DF;&#x30C8;&#x30A4;&#x30EB;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;;&#x30B9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B4;&#x8102;&#x8CEA;&#x751F;&#x5408;&#x6210;&#x3078;&#x306E;&#x30B2;&#x30FC;&#x30C8;&#x30A6;&#x30A7;&#x30A4;&#x3002;

Sphingolipid &#xC0DD; &#xD569;&#xC131; 3-ketodihydrosphingosine (KDS) &#xC0DD;&#xC0B0; L &#xB5A0;&#xB4E4;&#xACE0; palmitoyl Coa&#xC758; &#xC751;&#xCD95;&#xC73C;&#xB85C; &#xAC1C;&#xC2DC;. &#xC774; &#xBC18;&#xC751;&#xC740; PLP &#xC758;&#xC874; &#xD6A8;&#xC18C; &#xB5A0;&#xB4E4;&#xACE0; palmitoyltransferase (SPT;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; catalysed 2.3.1.50 EC)&#xB294; &#xC778;&#xAC04;&#xACFC; &#xD6A8; &#xBAA8; &#xBC0F; &#xADF8;&#xB78C; &#xC74C;&#xC131; &#xBC15;&#xD14C;&#xB9AC;&#xC544; &#xC2A4;&#xD540; paucimobilis&#xC5D0;&#xC11C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC138;&#xD3EC;&#xC9C8; homodimer &#xB4F1; &#xC9C4;&#xD575;&#xC0DD;&#xBB3C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB9C9; &#xBC14;&#xC778;&#xB529;&#xB41C; heterodimer (SPT1/SPT2). &#xC77C;&#xBC18;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C;, S. paucimobilis&#xC758; &#xC678;&#xBD80; &#xB9C9;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xC9C0; lipopolysaccharide (LPS) &#xBC0F; SPT catalyses &#xB300;&#xC2E0; glycosphingolipid (GSL)&#xC774; &#xC720;&#xAE30;&#xC774; &#xCCB4;&#xC5D0; GSL &#xC0DD; &#xD569;&#xC131; &#xACBD;&#xB85C;&#xC758; &#xCCAB; &#xBC88;&#xC9F8; &#xB2E8;&#xACC4;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xBCF4;&#xACE0; &#xC5EC;&#xAE30; S. paucimobilis SPT 1.3 A &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;&#xC758; &#xD640;&#xB85C; &#xD615;&#xD0DC;&#xC758; &#xACB0;&#xC815; &#xAD6C;&#xC870;. &#xD6A8;&#xC18C;&#xB294; &#xB450; &#xAC1C;&#xC758; &#xD65C;&#xC131; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC640; 3 &#xAC1C;&#xC758; &#xB3C4;&#xBA54;&#xC778;&#xC73C;&#xB85C; &#xAD6C;&#xC131; &#xB41C; monomeric 3 &#xCC28; &#xAD6C;&#xC870;&#xC640; &#xB300;&#xCE6D; homodimer. PLP cofactor&#xB85C; &#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xB97C; &#xB0B4;&#xBD80; aldimine/Schiff lysine &#xC794;&#xC5EC;&#xBB3C; (Lys265)&#xC5D0; &#x70AD; &#xC5F0;&#xACB0; &#xB418;&#xC5B4; &#xC788;&#xACE0; &#xD65C;&#xC131; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xB294; &#xAE4A;&#xC740; &#xBD84;&#xC5F4;&#xC758; &#xD558;&#xB2E8;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xB450; &#xD558;&#xC704; &#xB2E8;&#xC704;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC794;&#xB958;&#xBB3C;&#xC73C;&#xB85C; &#xC774;&#xB8E8;&#xC5B4;&#xC838;. &#xC778;&#xAC04; SPT1/SPT2 heterodimer&#xC758; &#xBAA8;&#xB378; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xC815;&#xBCF4;&#xD559; &#xBD84;&#xC11D; &#xD558; &#xC5EC; &#xC138;&#xADE0; &#xAD6C;&#xC870;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC131; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB3CC;&#xC5F0;&#xBCC0;&#xC774; &#xC778;&#xAC04; SPT1 &#xC778;&#xCF54;&#xB529; &#xC18C; &#xB2E8;&#xC704;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804; &#xC131; &#xAC10;&#xAC01; &#xBC0F; &#xC790;&#xC728; &#xC2E0;&#xACBD; &#xBCD1; &#xC720;&#xD615; &#xC774;&#xB77C;&#xACE0; &#xB098; (HSAN1) neuropathological &#xC9C8;&#xBCD1;&#xC744; &#xC77C;&#xC73C;&#xD0A4;&#xB294; &#xAC83;&#xC73C;&#xB85C; &#xD45C;&#xC2DC; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xBAA8;&#xB378;&#xC740; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xBCC0;&#xC774; &#xD6A8;&#xC18C;&#xC758; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC5D0; &#xBBF8;&#xCE58;&#xB294; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xC774;&#xD574;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xB5A0;&#xB4E4;&#xACE0; palmitoyltransferase;&#xC758; &#xAD6C;&#xC870; &#xAC8C;&#xC774;&#xD2B8;&#xC6E8;&#xC774; sphingolipid &#xC0DD; &#xD569;&#xC131;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Bios&iacute;ntesis de esfingol&iacute;pidos se inicia con la condensaci&oacute;n de L-serina y palmitoil-CoA para producir 3-ketodihydrosphingosine (KDS). Esta reacci&oacute;n es catalizada por el PLP-dependiente enzima serina palmitoiltransferasa (SPT; EC 2.3.1.50), que es un heterod&iacute;mero de membrana-limitan (SPT1/SPT2) en eucariotas tales como los seres humanos y levadura y un homod&iacute;mero citopl&aacute;smico en la bacteria gramnegativa Sphingomonas paucimobilis. Inusualmente, la membrana externa de S. paucimobilis contiene glycosphingolipid (GSL) en lugar de lipopolisac&aacute;rido (LPS) y cataliza SPT el primer paso de la v&iacute;a biosint&eacute;tica de GSL en este organismo. Aqu&iacute; divulgamos la estructura cristalina de la holo-forma de S. paucimobilis SPT en 1.3 una resoluci&oacute;n. La enzima es un homod&iacute;mero sim&eacute;trico con dos sitios activos y una estructura terciaria monom&eacute;rica que consta de tres dominios. El cofactor PLP est&aacute; enlazado covalentemente a un residuo de lisina (Lys265) como un interno aldimine/Schiff base y el sitio activo est&aacute; compuesto por residuos de ambas subunidades, situados en la parte inferior de una hendidura profunda. Se generaron modelos del heterod&iacute;mero SPT1/SPT2 humano de la estructura bacteriana por an&aacute;lisis bioinform&aacute;ticos. Las mutaciones en la subunidad SPT1-codificaci&oacute;n humana han demostrado causar una enfermedad neuropathological llamada neuropat&iacute;a sensorial y auton&oacute;mica hereditaria tipo I (HSAN1). Nuestros modelos proporcionan una comprensi&oacute;n de c&oacute;mo estas mutaciones pueden afectar la actividad de la enzima.

La estructura de serina palmitoiltransferasa; puerta de entrada a la bios&iacute;ntesis de esfingol&iacute;pidos.

La capacit&agrave; di rango proteine da loro probabile successo di cristallizzazione &egrave; utile gli sforzi attuali di biologia strutturale e in particolare nelle iniziative di genomica strutturale ad alta velocit&agrave;. Vi presentiamo ParCrys, un approccio Parzen finestra per stimare la propensione di una proteina per la produzione di cristalli di diffrazione-qualit&agrave;. Il Protein Data Bank (PDB) ha fornito dati di formazione mentre i database TargetDB e PepcDB sono stati utilizzati per definire funzione selezione dati, nonch&eacute; dei dati indipendenti di formazione e selezione funzionalit&agrave; di test. ParCrys supera il punteggio di OB, segreto e CRYSTALP i dati esaminati, con precisione e i valori del coefficiente di correlazione Matthews di 79,1% e 0.582, rispettivamente (74,0% e 0.227, rispettivamente, sui dati con un rapporto di &#39;mondo reale&#39; di esempi positivi: negativo). ParCrys previsioni e dati associati sono disponibili da www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys.

ParCrys: un Parzen finestra densit&agrave; stima approccio alla previsione propensione della cristallizzazione di proteine.

&#x305D;&#x306E;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x9AD8;&#x3044;&#x6210;&#x529F;&#x306E;&#x7D50;&#x6676;&#x5316;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x30E9;&#x30F3;&#x30AF; &#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x6A5F;&#x80FD;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306E;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x52AA;&#x529B;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x9AD8;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x69CB;&#x9020;&#x30B2;&#x30CE;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x53D6;&#x308A;&#x7D44;&#x307F;&#x3067;&#x306B;&#x4FBF;&#x5229;&#x3067;&#x3059;&#x3002;ParCrys &#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x3092;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B; Parzen &#x30A6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30C9;&#x30A6; &#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9; TargetDB &#x304A;&#x3088;&#x3073; PepcDB &#x30D5;&#x30A3;&#x30FC;&#x30C1;&#x30E3;&#x9078;&#x629E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3059;&#x308B;&#x7279;&#x5FB4;&#x9078;&#x629E;&#x3068;&#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x72EC;&#x7ACB;&#x3057;&#x305F;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x306A;&#x304C;&#x3089;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D0;&#x30F3;&#x30AF; &#xFF08;PDB&#xFF09; &#x30C8;&#x30EC;&#x30FC;&#x30CB;&#x30F3;&#x30B0; &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;ParCrys &#x4E0A;&#x56DE;&#x308B; OB &#x306E;&#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x3001;&#x79D8;&#x5BC6;&#x3068; CRYSTALP &#x691C;&#x8A0E;&#x3057;&#x305F;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306F;&#x3001;&#x7CBE;&#x5EA6;&#x3068;&#x30DE;&#x30B7;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BA;&#x76F8;&#x95A2;&#x4FC2;&#x6570;&#x5024;&#x306E;&#x7387;&#x3068;&#x3057;&#x3066; 79.1% &#x3068; 0.582&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C; (74.0% &#x3068; 0.227&#x3001;&#39; &#x73FE;&#x5B9F;&#x4E16;&#x754C; &#39; &#x6BD4;&#x6B63;: &#x8CA0;&#x306E;&#x4F8B;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;)&#x3002;ParCrys &#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E; www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys &#x304B;&#x3089;&#x3082;&#x627F;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

ParCrys: Parzen &#x30A6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30C9;&#x30A6;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3078;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x5316;&#x50BE;&#x5411;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3002;

&#xC21C;&#xC704; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815; &#xD654;&#xC5D0; &#xC131;&#xACF5;&#xC758; &#xAC00;&#xB2A5;&#xC131;&#xC774; &#xC5EC; &#xAE30;&#xB2A5;&#xC740; &#xD604;&#xC7AC; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xB178;&#xB825;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD558; &#xACE0; &#xB192;&#xC740; &#xCC98;&#xB9AC; &#xAD6C;&#xC870; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xC774;&#xB2C8;&#xC154;&#xD2F0;&#xBE0C;&#xC5D0; &#xD2B9;&#xD788;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC720;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. ParCrys, &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815;&#xC744; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xD558;&#xB294; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC131;&#xD5A5;&#xC744; &#xC608;&#xCE21; &#xD558; Parzen &#xC708;&#xB3C4;&#xC6B0; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xC18C;&#xAC1C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xC740;&#xD589; (PDB) TargetDB &#xBC0F; PepcDB &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC120;&#xD0DD; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC815;&#xC758; &#xD558; &#xACE0; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC120;&#xD0DD; &#xBC0F; &#xD6C8;&#xB828;&#xC5D0; &#xAD00;&#xACC4; &#xC5C6;&#xC774; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD55C; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xD559;&#xC2B5; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. ParCrys &#xBCF4;&#xB2E4; &#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC; &#xC810;&#xC218;, &#xBE44;&#xBC00; &#xBC0F; CRYSTALP &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xAC80;&#xC0AC;, &#xC815;&#xD655;&#xB3C4;&#xC640; 79.1 %0.582&#xC758; &#xB9E4;&#xD29C; &#xC2A4; &#xC0C1;&#xAD00; &#xACC4;&#xC218; &#xAC12;&#xC774; &#xAC01;&#xAC01; (74.0%&#xC640; 0.227, &#xAE0D;&#xC815;&#xC801;: &#xBD80;&#xC815;&#xC801; &#xC608;&#xC758; &#39; &#xC2E4;&#xC81C; &#39; &#xBE44;&#xC728;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC5D0; &#xAC01;&#xAC01;). ParCrys &#xC608;&#xCE21; &#xD558; &#xACE0; &#xAD00;&#xB828;&#xB41C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xAC00; www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

ParCrys: Parzen &#xCC3D; &#xBC00;&#xB3C4; &#xCD94;&#xC815;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC811;&#xADFC; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815; &#xD654; &#xC131;&#xD5A5; &#xC608;&#xCE21;.

&#x79E9;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7ED3;&#x6676;&#x7684;&#x53EF;&#x80FD;&#x6210;&#x529F;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#x662F;&#x975E;&#x5E38;&#x6709;&#x7528;&#x7684;&#x5728;&#x76EE;&#x524D;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x548C;&#x7279;&#x522B;&#x662F;&#x5728;&#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x7ED3;&#x6784;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x5021;&#x8BAE;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x76EE;&#x524D; ParCrys&#xFF0C;&#x6982;&#x7387;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x51FD;&#x6570;&#x7A97;&#x53E3;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4F30;&#x7B97;&#x86CB;&#x767D;&#x4EA7;&#x751F;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x6676;&#x4F53;&#x7684;&#x503E;&#x5411;&#x3002;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x6570;&#x636E;&#x94F6;&#x884C; (PDB) &#x63D0;&#x4F9B;&#x57F9;&#x8BAD;&#x6570;&#x636E;&#xFF0C;&#x867D;&#x7136;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86; TargetDB &#x548C; PepcDB &#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x5B9A;&#x4E49;&#x529F;&#x80FD;&#x9009;&#x62E9;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x6570;&#x636E;&#x72EC;&#x7ACB;&#x7684;&#x529F;&#x80FD;&#x9009;&#x62E9;&#x548C;&#x57F9;&#x8BAD;&#x3002;ParCrys &#x4F18;&#x4E8E; OB &#x5F97;&#x5206;&#x3001; &#x79D8;&#x5BC6;&#x548C; CRYSTALP &#x5BF9;&#x5BA1;&#x67E5;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x3001; &#x4E0E;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x548C;&#x9A6C;&#x4FEE;&#x65AF;&#x76F8;&#x5173;&#x7CFB;&#x6570;&#x503C; 79.1%&#x53CA; 0.582&#xFF0C;&#x5206;&#x522B; &#xFF08;74.0%&#x548C; 0.227&#xFF0C;&#x5206;&#x522B;&#x5BF9;&#x9633;&#x6027;&#x7684;&#x8D1F;&#x9762;&#x4F8B;&#x5B50; &#39;&#x771F;&#x5B9E;&#39; &#x6BD4;&#x6570;&#x636E;&#xFF09;&#x3002;&#x53EF;&#x4ECE; www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys ParCrys &#x9884;&#x6D4B;&#x548C;&#x5173;&#x8054;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x3002;

ParCrys&#xFF1A; &#x6982;&#x7387;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x51FD;&#x6570;&#x7A97;&#x53E3;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x4F30;&#x8BA1;&#x65B9;&#x6CD5;&#x9884;&#x6D4B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7ED3;&#x6676;&#x7684;&#x503E;&#x5411;&#x3002;

The ability to rank proteins by their likely success in crystallization is useful in current Structural Biology efforts and in particular in high-throughput Structural Genomics initiatives. We present ParCrys, a Parzen Window approach to estimate a protein's propensity to produce diffraction-quality crystals. The Protein Data Bank (PDB) provided training data whilst the databases TargetDB and PepcDB were used to define feature selection data as well as test data independent of feature selection and training. ParCrys outperforms the OB-Score, SECRET and CRYSTALP on the data examined, with accuracy and Matthews correlation coefficient values of 79.1% and 0.582, respectively (74.0% and 0.227, respectively, on data with a 'real-world' ratio of positive:negative examples). ParCrys predictions and associated data are available from www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys.

ParCrys: a Parzen window density estimation approach to protein crystallization propensity prediction.

La capacit&eacute; de prot&eacute;ines rang par leurs chances de succ&egrave;s dans la cristallisation est utile dans les efforts actuels de biologie structurale et en particulier dans les initiatives de g&eacute;nomique structurale de haut d&eacute;bit. Nous pr&eacute;sentons des ParCrys, une approche de la fen&ecirc;tre de Parzen pour estimer la propension de la prot&eacute;ine &agrave; produire des cristaux par diffraction-qualit&eacute;. La Protein Data Bank (PDB) a fourni des donn&eacute;es de formation alors que les bases de donn&eacute;es TargetDB et PepcDB ont &eacute;t&eacute; utilis&eacute;es pour d&eacute;finir les donn&eacute;es de s&eacute;lection de fonctionnalit&eacute; mais aussi de tester des donn&eacute;es ind&eacute;pendamment de la formation et la s&eacute;lection des fonctionnalit&eacute;s. ParCrys surpasse l&#39;OB-Score, le SECRET et la CRYSTALP sur les donn&eacute;es examin&eacute;es, avec pr&eacute;cision et les valeurs des coefficients de corr&eacute;lation Matthews de 79,1 % et 0.582, respectivement (74,0 % et 0,227, respectivement, sur les donn&eacute;es avec un ratio de &laquo; monde r&eacute;el &raquo; des exemples positifs : n&eacute;gatifs). ParCrys des pr&eacute;visions et des donn&eacute;es connexes sont disponibles aupr&egrave;s de www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys.

ParCrys : un Parzen densit&eacute; estimation guichet &agrave; la pr&eacute;diction de prot&eacute;ine cristallisation propension.

Die F&auml;higkeit, Rang Proteine durch ihre Wahrscheinlichkeit des Erfolgs in der Kristallisation eignet sich im aktuellen Strukturbiologie Anstrengungen und insbesondere im Hochdurchsatz-Structural Genomics Initiativen. Wir pr&auml;sentieren die ParCrys, ein Parzen-Fenster-Konzept f&uuml;r ein Protein Neigung zur Beugung hochwertige Kristalle produzieren zu sch&auml;tzen. Die Protein Data Bank (PDB) Trainingsdaten bereitgestellt, w&auml;hrend die Datenbanken TargetDB und PepcDB verwendet wurden, um Auswahl Funktionsdaten zu definieren sowie die Testdaten unabh&auml;ngig von Feature-Auswahl und Ausbildung. ParCrys &uuml;bertrifft die OB-Score, Geheimnis und CRYSTALP auf den Daten gepr&uuml;ft, mit Genauigkeit und Matthews Korrelationskoeffizienten Werte von 79.1 % und 0.582, bzw. (74,0 % und 0,227, bzw. auf Daten mit einem &#39;realen&#39;-Verh&auml;ltnis positiv: negativ-Beispiele). ParCrys Vorhersagen und zugeh&ouml;rigen Daten stehen auf www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys zur Verf&uuml;gung.

ParCrys: ein Parzen Fenster Dichte Sch&auml;tzung Ansatz f&uuml;r Protein-Kristallisation-Neigung-Vorhersage.

La capacidad de rango prote&iacute;nas por sus probabilidades de &eacute;xito en cristalizaci&oacute;n es &uacute;til en los esfuerzos actuales de biolog&iacute;a estructural y, en particular en las iniciativas de Gen&oacute;mica estructural de alto rendimiento. Presentamos ParCrys, un enfoque de la ventana de Parzen para estimar la propensi&oacute;n de una prote&iacute;na para producir cristales de difracci&oacute;n-calidad. El Banco de datos de prote&iacute;nas (PDB) proporcionaron datos de entrenamiento, mientras que las bases de datos TargetDB y PepcDB fueron utilizados para definir datos de selecci&oacute;n de funci&oacute;n, as&iacute; como datos independientes de la formaci&oacute;n y selecci&oacute;n de pruebas. ParCrys supera el OB-Score, secreto y CRYSTALP en los datos examinados, con exactitud y valores del coeficiente de correlaci&oacute;n de Matthews de 79.1% y 0.582, respectivamente (74.0% y 0.227, respectivamente, en los datos con una relaci&oacute;n de &#39;mundo real&#39; de ejemplos positivos: negativo). ParCrys predicciones y datos asociados cont&aacute;ctese con www.compbio.dundee.ac.uk/parcrys.

ParCrys: Parzen ventana densidad estimaci&oacute;n forma a predicci&oacute;n de propensi&oacute;n de cristalizaci&oacute;n de prote&iacute;nas.

&#x828B;&#x5934; (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) &#x63D0;&#x4F9B;&#x4E86;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5355;&#x4E00;&#x7684;&#x5173;&#x952E;&#x751F;&#x7269;&#x4FE1;&#x606F;&#x5B66;&#x5206;&#x6790;&#x4E0E;&#x9009;&#x62E9;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x6280;&#x672F;&#xFF0C;&#x86CB;&#x767D;&#x6216;&#x8005;&#x57DF;&#x7814;&#x7A76;&#x6709;&#x5173;&#x7684;&#x53C2;&#x8003;&#x8D44;&#x6599;&#x3002;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x5E8F;&#x5217;&#x662F;&#x6309; 17 &#x7B97;&#x6CD5;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x76F8;&#x6BD4; 8 &#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x3002;&#x828B;&#x5934;&#x6536;&#x96C6;&#x5047;&#x5B9A;&#x540C;&#x7CFB;&#x7269;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC; orthologues&#xFF0C;&#x7136;&#x540E;&#x83B7;&#x53D6;&#x7684;&#x5C5E;&#x6027;&#x5305;&#x62EC;&#x5177;&#x4F53;&#x5316;&#x503E;&#x5411;&#x3001; &#x86CB;&#x767D;&#x7D0A;&#x4E71;&#x548C;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x540E;&#x4FEE;&#x6539;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x5E8F;&#x5217;&#x7684;&#x9884;&#x6D4B;&#x3002;&#x5728;&#x9AD8;&#x6027;&#x80FD;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7FA4;&#x96C6;&#x4E0A;&#xFF0C;&#x7ED3;&#x679C;&#x96C6;&#x6210;&#x3001; &#x5B58;&#x50A8;&#x5728;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5E76;&#x901A;&#x8FC7;&#x4E00;&#x4E2A;&#x57FA;&#x4E8E; web &#x7684;&#x7528;&#x6237;&#x754C;&#x9762;&#x8BBF;&#x95EE;&#x8FD0;&#x884C;&#x5206;&#x6790;&#x3002;&#x8F93;&#x51FA;&#x662F;&#x4EE5;&#x5217;&#x8868;&#x683C;&#x5F0F;&#x548C;&#x6279;&#x6CE8;&#x7684;&#x5F62;&#x5F0F;&#x591A;&#x5E8F;&#x5217;&#x6BD4;&#x5BF9; (MSA) &#x53EF;&#x80FD;&#x5728; Jalview &#x7A0B;&#x5E8F;&#x4E2D;&#x4EE5;&#x4EA4;&#x4E92;&#x65B9;&#x5F0F;&#x8FDB;&#x884C;&#x7F16;&#x8F91;&#x3002;&#x828B;&#x5934;&#x8FD8;&#x7B80;&#x5316;&#x4E86;&#x5206;&#x5E03;&#x5F0F;&#x6279;&#x6CE8;&#x7CFB;&#x7EDF;&#xFF0C;&#x65E2;&#x4ECE;&#x751F;&#x6D3B;&#x6D25;&#x8D34;&#x5728; Jalview &#x548C; Dasty2 &#x7684;&#x94FE;&#x63A5;&#x901A;&#x8FC7;&#x6536;&#x96C6;&#x7684;&#x9644;&#x52A0;&#x6279;&#x6CE8;&#x3002;&#x5230;&#x5176;&#x4ED6;&#x4FE1;&#x606F;&#x7F51;&#x5173;&#x8DEF;&#x7531;&#x90FD;&#x5305;&#x62EC;&#x5728;&#x5185;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x5230;&#x4ECE; UniProt&#x3001; &#x7126;&#x7089;&#x7164;&#x6C14;&#x548C;&#x5B88;&#x6052;&#x57DF;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x7684;&#x76F8;&#x5173;&#x7F51;&#x9875;&#x3002;&#x4ECE;&#x7528;&#x79C1;&#x4EBA;&#x5E10;&#x6237;&#x4F9B;&#x5B66;&#x672F;&#x4F7F;&#x7528;&#x53EF;&#x7528;&#x8BF7;&#x6C42;&#x7684;&#x6765;&#x5BBE;&#x5E10;&#x6237;&#x53EF;&#x7528;&#x828B;&#x516C;&#x5F00;&#x8BBF;&#x95EE;&#x3002;&#x828B;&#x5934;&#x7684;&#x672A;&#x6765;&#x53D1;&#x5C55;&#x5C06;&#x5305;&#x62EC;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x5206;&#x6790;&#x6B65;&#x9AA4;&#x548C;&#x4E00;&#x4F53;&#x5316;&#x4E0E;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x4FE1;&#x606F;&#x7BA1;&#x7406;&#x7CFB;&#x7EDF; (PIMS)&#xFF0C;&#x59D0;&#x59D0;&#x9879;&#x76EE;&#x4E2D;&#x751F;&#x7269;&#x7406;&#x6027;&#x76EE;&#x6807;&#x7ED3;&#x6784;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7684;&#x5021;&#x8BAE;&#x3002;

&#x828B;&#x5934;&#xFF1A; &#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x76EE;&#x6807;&#x4F18;&#x5316;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x3002;

TarO (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) offers a single point of reference for key bioinformatics analyses relevant to selecting proteins or domains for study by structural biology techniques. The protein sequence is analysed by 17 algorithms and compared to 8 databases. TarO gathers putative homologues, including orthologues, and then obtains predictions of properties for these sequences including crystallisation propensity, protein disorder and post-translational modifications. Analyses are run on a high-performance computing cluster, the results integrated, stored in a database and accessed through a web-based user interface. Output is in tabulated format and in the form of an annotated multiple sequence alignment (MSA) that may be edited interactively in the program Jalview. TarO also simplifies the gathering of additional annotations via the Distributed Annotation System, both from the MSA in Jalview and through links to Dasty2. Routes to other information gateways are included, for example to relevant pages from UniProt, COG and the Conserved Domains Database. Open access to TarO is available from a guest account with private accounts for academic use available on request. Future development of TarO will include further analysis steps and integration with the Protein Information Management System (PIMS), a sister project in the BBSRC 'Structural Proteomics of Rational Targets' initiative.

TarO: a target optimisation system for structural biology.

TarO (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) offre un point unique de r&eacute;f&eacute;rence pour les analyses de bioinformatique cl&eacute;s pertinentes &agrave; la s&eacute;lection de prot&eacute;ines ou domaines d&#39;&eacute;tude par des techniques de biologie structurale. La s&eacute;quence prot&eacute;ique est analys&eacute;e par 17 algorithmes et par rapport aux 8 bases de donn&eacute;es. TarO rassemble des homologues putatifs, y compris les orthologues et puis il obtient des pr&eacute;dictions des propri&eacute;t&eacute;s de ces s&eacute;quences, y compris propension de cristallisation, prot&eacute;ine et modifications post-traductionnelles. Les analyses sont ex&eacute;cut&eacute;es sur un cluster de calcul haute performance, les r&eacute;sultats int&eacute;gr&eacute;s, stock&eacute;es dans une base de donn&eacute;es et accessibles via une interface utilisateur bas&eacute;e sur le web. Sortie est au format tabul&eacute; et sous la forme d&#39;un annot&eacute; alignement multiple de s&eacute;quences (MSA) qui peut-&ecirc;tre &ecirc;tre modifi&eacute;e de mani&egrave;re interactive dans le programme Jalview. TarO simplifie &eacute;galement le rassemblement des annotations suppl&eacute;mentaires via le syst&egrave;me de l&#39;Annotation distribu&eacute;, tant de la MSA en Jalview et par le biais de liens vers Dasty2. Itin&eacute;raires d&#39;autres passerelles de l&#39;information sont inclus, par exemple vers des pages pertinentes de UniProt, COG et la base de donn&eacute;es des domaines conserv&eacute;s. Acc&egrave;s ouvert &agrave; TarO est disponible &agrave; partir d&#39;un compte d&#39;invit&eacute; avec des comptes priv&eacute;s d&#39;emploi acad&eacute;mique disponible sur demande. D&eacute;veloppement futur du TarO comprendra davantage &eacute;tapes d&#39;analyse et d&#39;int&eacute;gration avec la prot&eacute;ine Information Management System (SGIP), une soeur du projet dans le BBSRC &laquo; Prot&eacute;omique structurelle des cibles de rationnelle &raquo; initiative.

TarO : un optimisation syst&egrave;me cible pour la biologie structurale.

Tar&#x14D; (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) bietet eine zentrale Anlaufstelle Bezugspunkt f&uuml;r wichtige Bioinformatik Analysen relevante Auswahl von Proteinen oder Dom&auml;nen f&uuml;r Studie durch strukturelle Biologie Techniken. Die Protein-Reihenfolge ist von 17-Algorithmen analysiert und im Vergleich zu 8 Datenbanken. TarO vermeintliche Homologen, einschlie&szlig;lich Orthologues, sammelt und erh&auml;lt dann Vorhersagen von Eigenschaften f&uuml;r diese Sequenzen einschlie&szlig;lich Kristallisation Neigung, Protein-St&ouml;rung und &Uuml;bersetzungs&auml;nderungen. Analysen werden auf einem Hochleistungs-computing-Cluster, die Ergebnisse integriert, in einer Datenbank gespeichert und &uuml;ber eine Web-basierte Benutzeroberfl&auml;che ausgef&uuml;hrt. Ausgabe ist im tabellarischen Format und in Form einer kommentierten Multiples Sequenzalignment (MSA), das in das Programm Jalview interaktiv bearbeitet werden kann. Tar&#x14D; vereinfacht auch das Sammeln von zus&auml;tzlichen Anmerkungen &uuml;ber das Distributed Annotation System, sowohl von der MSA in Jalview und durch Links zu Dasty2. Routen zu anderen Informationen-Gateways sind enthalten, beispielsweise zu den entsprechenden Seiten von UniProt, COG und die konserviert Dom&auml;nen-Datenbank. Freier Zugang zu TarO ist ein Gastkonto mit Privatkonten f&uuml;r akademische Zwecke verf&uuml;gbar auf Anfrage verf&uuml;gbar. Zuk&uuml;nftige Entwicklung der TarO enth&auml;lt weitere Analyse-Schritte und Integration mit dem Protein Information Management System (PIMS), eine Schwester-Projekt in die BBSRC &quot;Strukturelle Proteomics des rationalen Ziele&quot; Initiative.

Tar&#x14D;: eine Optimierung Zielsystem f&uuml;r Strukturbiologie.

TarO (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) offre un unico punto di riferimento per l&#39;analisi bioinformatica chiave pertinenti alla selezione di proteine o domini per lo studio di tecniche di biologia strutturale. La sequenza della proteina &egrave; analizzata da 17 algoritmi e rispetto ai database di 8. TarO raccoglie putativi omologhi, tra cui orthologues e successivamente ottiene le previsioni di propriet&agrave; per queste sequenze propensione di cristallizzazione, disordine della proteina e traslazionali. Analisi vengono eseguite su un cluster di calcolo ad alte prestazioni, i risultati integrati, memorizzati in un database e accessibili tramite un&#39;interfaccia utente basata su web. Output &egrave; in formato tabulato e sotto forma di un annotato pi&ugrave; allineamento di sequenza (MSA) che possa essere modificato in modo interattivo nel programma Jalview. TarO semplifica anche la raccolta di annotazioni aggiuntive tramite il sistema di annotazione distribuito, sia da MSA in Jalview e attraverso il link a Dasty2. Percorsi altri gateway informazioni sono inclusi, ad esempio a pagine pertinenti da UniProt, COG e il Database di domini conservati. Accesso aperto a TarO &egrave; disponibile da un account guest con conti privati per uso accademico disponibile su richiesta. Sviluppo futuro di TarO includer&agrave; ulteriori fasi di analisi e l&#39;integrazione con la proteina informazioni Management System (PIMS), una sorella del progetto BBSRC &#39;Proteomica strutturale di obiettivi razionali&#39; iniziativa.

TarO: un ottimizzazione sistema target per biologia strutturale.

&#x592A;&#x90CE; (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) &#x306F;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x30AD;&#x30FC;&#x306E;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30A4;&#x30F3;&#x30D5;&#x30A9;&#x30DE;&#x30C6;&#x30A3;&#x30AF;&#x30B9;&#x89E3;&#x6790;&#x95A2;&#x9023;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x624B;&#x6CD5;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30C9;&#x30E1;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x9078;&#x629E;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x53C2;&#x7167;&#x30DD;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9; 17 &#x306E;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5206;&#x6790;&#x3055;&#x308C;&#x3001;8 &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x592A;&#x90CE;&#x7B2C;&#x30AA;&#x30FC;&#x30BD;&#x30ED;&#x30AC;&#x30B9;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x63A8;&#x5B9A;&#x306E;&#x540C;&#x65CF;&#x4F53;&#x3092;&#x53CE;&#x96C6;&#x3057;&#x3001;&#x7D50;&#x6676;&#x5316;&#x50BE;&#x5411;&#x3001;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x7121;&#x79E9;&#x5E8F;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x30DD;&#x30B9;&#x30C8;&#x7FFB;&#x8A33;&#x306E;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D1;&#x30C6;&#x30A3;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3092;&#x53D6;&#x5F97;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x9AD8;&#x6027;&#x80FD;&#x30B3;&#x30F3;&#x30D4;&#x30E5;&#x30FC;&#x30C6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0; &#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30FC;&#x3092;&#x7D71;&#x5408;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306B;&#x683C;&#x7D0D;&#x3057;&#x3001;web &#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30E6;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC; &#x30A4;&#x30F3;&#x30BF;&#x30FC;&#x30D5;&#x30A7;&#x30A4;&#x30B9;&#x3092;&#x4ECB;&#x3057;&#x3066;&#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x3001;&#x7D50;&#x679C;&#x5206;&#x6790;&#x304C;&#x5B9F;&#x884C;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x51FA;&#x529B;&#x8868;&#x5F62;&#x5F0F;&#x3084;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x3001;&#x6CE8;&#x91C8;&#x4ED8;&#x304D;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0; Jalview &#x3067;&#x5BFE;&#x8A71;&#x7684;&#x306B;&#x7DE8;&#x96C6;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x914D;&#x5217;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8; (MSA) &#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x592A;&#x90CE;&#x306F;&#x307E;&#x305F;&#x5206;&#x6563;&#x30A2;&#x30CE;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3; &#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x3092;&#x4ECB;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9; Jalview &#x3068; Dasty2 &#x3078;&#x306E;&#x30EA;&#x30F3;&#x30AF;&#x3092;&#x901A;&#x3058;&#x3066; MSA &#x304B;&#x3089;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x8FFD;&#x52A0;&#x306E;&#x53CE;&#x96C6;&#x3092;&#x7C21;&#x7D20;&#x5316;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4ED6;&#x306E;&#x60C5;&#x5831;&#x306E;&#x30B2;&#x30FC;&#x30C8;&#x30A6;&#x30A7;&#x30A4;&#x3078;&#x306E;&#x30EB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306F;&#x305F;&#x3068;&#x3048;&#x3070; UniProt&#x3001;COG&#x3001;&#x4FDD;&#x5B58;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x30C9;&#x30E1;&#x30A4;&#x30F3; &#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x304B;&#x3089;&#x95A2;&#x9023;&#x3059;&#x308B;&#x30DA;&#x30FC;&#x30B8;&#x306B;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;Guest &#x30A2;&#x30AB;&#x30A6;&#x30F3;&#x30C8;&#x306F;&#x5C02;&#x7528;&#x306E;&#x30A2;&#x30AB;&#x30A6;&#x30F3;&#x30C8;&#x3092;&#x5B66;&#x8853;&#x306E;&#x4F7F;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x30EA;&#x30AF;&#x30A8;&#x30B9;&#x30C8;&#x304B;&#x3089;&#x592A;&#x90CE;&#x3078;&#x306E;&#x30AA;&#x30FC;&#x30D7;&#x30F3; &#x30A2;&#x30AF;&#x30BB;&#x30B9;&#x3092;&#x5229;&#x7528;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x592A;&#x90CE;&#x306E;&#x5C06;&#x6765;&#x306E;&#x767A;&#x5C55;&#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x5206;&#x6790;&#x624B;&#x9806;&#x3068;&#x7D71;&#x5408;&#x3068;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x60C5;&#x5831;&#x7BA1;&#x7406;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0; (PIM)&#x3001;&#x59C9;&#x59B9;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B8;&#x30A7;&#x30AF;&#x30C8; BBSRC &#39;&#x69CB;&#x9020;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x5408;&#x7406;&#x7684;&#x306A;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#39; &#x30A4;&#x30CB;&#x30B7;&#x30A2;&#x30C1;&#x30D6;&#x3002;

&#x592A;&#x90CE;: &#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306E;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x3002;

&#xB2E4; (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro)&#xB85C; &#xB2E8;&#xC77C; &#xC9C0;&#xC810;&#xC758; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xAE30;&#xBC95;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB610;&#xB294; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xB3C4;&#xBA54;&#xC778;&#xC744; &#xC120;&#xD0DD; &#xD558;&#xBA74; &#xAD00;&#xB828; &#xC8FC;&#xC694; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xC815;&#xBCF4;&#xD559; &#xBD84;&#xC11D;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xCC38;&#xC870;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; 17 &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xBD84;&#xC11D; &#xD558; &#xACE0; 8 &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xBE44;&#xAD50; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD1A0; &#xB780; orthologues, &#xB4F1; &#xC0C1; homologues&#xB97C; &#xC218;&#xC9D1; &#xD558; &#xACE0; &#xB760;&#xB294; &#xC131;&#xD5A5;, &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBB34;&#xC9C8;&#xC11C;&#xC640; &#xD3EC;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xBC88;&#xC5ED; &#xC0C1; &#xC218;&#xC815;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC18D;&#xC131;&#xC758; &#xC608;&#xCE21;&#xC744; &#xC5BB;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBD84;&#xC11D; &#xACB0;&#xACFC; &#xD1B5;&#xD569; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xC800;&#xC7A5; &#xD558; &#xACE0; &#xC6F9; &#xAE30;&#xBC18; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xC790; &#xC778;&#xD130;&#xD398;&#xC774;&#xC2A4;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; &#xC561;&#xC138;&#xC2A4;&#xC758; &#xB192;&#xC740;-&#xC131;&#xB2A5; &#xCEF4;&#xD4E8;&#xD305; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130;&#xB97C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC2E4;&#xD589; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCD9C;&#xB825;&#xC740; &#xBC29;&#xD5A5; &#xBCA1;&#xD130; &#xD615;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558; &#xACE0;&#xB294; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC774; &#xCD94;&#xAC00; &#xB41C; &#xD615;&#xD0DC;&#xB85C; &#xB2E4;&#xC911; &#xC5F4; &#xC815;&#xB82C; (MSA) Jalview &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB300;&#xD654;&#xD615;&#xC73C;&#xB85C; &#xD3B8;&#xC9D1;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD0C0;&#xB85C; &#xB610;&#xD55C; &#xBD84;&#xC0B0; &#xC8FC;&#xC11D; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574;, Jalview &#xBC0F; dasty2&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xB9C1;&#xD06C;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; MSA&#xC5D0;&#xC11C; &#xCD94;&#xAC00; &#xC8FC;&#xC11D; &#xC218;&#xC9D1;&#xC744; &#xB2E8;&#xC21C;&#xD654;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E4;&#xB978; &#xC815;&#xBCF4; &#xAC8C;&#xC774;&#xD2B8;&#xC6E8;&#xC774;&#xC5D0; &#xACBD;&#xB85C; &#xC608;&#xB97C; &#xB4E4;&#xC5B4; UniProt, &#xC7A5;&#xBD80; &#xBCF4;&#xC874; &#xB3C4;&#xBA54;&#xC778; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xD398;&#xC774;&#xC9C0;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568;. &#xD1A0; &#xB780;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC624;&#xD508; &#xC561;&#xC138;&#xC2A4; &#xC694;&#xCCAD; &#xD559;&#xC220; &#xC6A9;&#xB3C4;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xAC1C;&#xC778; &#xACC4;&#xC815; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC8C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xACC4;&#xC815;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBD84;&#xC11D; &#xB2E8;&#xACC4;&#xC640; &#xD1B5;&#xD569;&#xC73C;&#xB85C;&#xB294; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC815;&#xBCF4; &#xAD00;&#xB9AC; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; (PIMS), &#xD1A0; &#xB780;&#xC758; &#xBBF8;&#xB798; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB354; &#xD3EC;&#xD568; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4; BBSRC &#39; &#xAD6C;&#xC870; Proteomics&#xC758; &#xD569;&#xB9AC;&#xC801;&#xC778; &#xBAA9;&#xD45C; &#39;&#xC5D0; &#xC790;&#xB9E4; &#xD504;&#xB85C;&#xC81D;&#xD2B8; &#xC774;&#xB2C8;&#xC154;&#xD2F0;&#xBE0C;.

&#xD1A0; &#xB780;: &#xB300;&#xC0C1; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C;.

TarO (http://www.compbio.dundee.ac.uk/taro) ofrece un &uacute;nico punto de referencia para el an&aacute;lisis de Bioinform&aacute;tica clave relevantes para seleccionar prote&iacute;nas o dominios para estudio mediante t&eacute;cnicas de biolog&iacute;a estructural. La secuencia de la prote&iacute;na es analizada por 17 algoritmos y en comparaci&oacute;n con 8 bases de datos. TarO re&uacute;ne hom&oacute;logos putativos, incluyendo orthologues y luego obtiene predicciones de propiedades para estas secuencias incluyendo propensi&oacute;n de cristalizaci&oacute;n, trastorno de la prote&iacute;na y modificaciones post-traduccionales. An&aacute;lisis se ejecutan en un cluster de computaci&oacute;n de alto rendimiento, los resultados integrados, almacenados en una base de datos y acceder a trav&eacute;s de una interfaz de usuario basada en web. La salida es en formato tabulado y en forma de una anotada alineamiento de secuencias m&uacute;ltiples (MSA) que puede editarse en forma interactiva en el programa Jalview. TarO simplifica tambi&eacute;n la reuni&oacute;n de anotaciones adicionales mediante la anotaci&oacute;n sistema distribuido, tanto de la MSA en Jalview y a trav&eacute;s de enlaces a Dasty2. Rutas a otros portales de informaci&oacute;n se incluyen, por ejemplo a p&aacute;ginas relevantes de UniProt, corona y en la base de datos de dominios conservados. Acceso abierto a TarO est&aacute; disponible en una cuenta de invitado con cuentas privadas para uso acad&eacute;mico disponibles bajo petici&oacute;n. Desarrollo futuro de TarO incluir&aacute; m&aacute;s pasos de an&aacute;lisis y de integraci&oacute;n con el sistema del gesti&oacute;n de informaci&oacute;n prote&iacute;na (PIMS), una hermana del proyecto en el BBSRC &quot;Prote&oacute;mica estructural de objetivos racional&quot; iniciativa.

TarO: un objetivo sistema de optimizaci&oacute;n para la biolog&iacute;a estructural.

The Scottish Structural Proteomics Facility was funded to develop a laboratory scale approach to high throughput structure determination. The effort was successful in that over 40 structures were determined. These structures and the methods harnessed to obtain them are reported here. This report reflects on the value of automation but also on the continued requirement for a high degree of scientific and technical expertise. The efficiency of the process poses challenges to the current paradigm of structural analysis and publication. In the 5 year period we published ten peer-reviewed papers reporting structural data arising from the pipeline. Nevertheless, the number of structures solved exceeded our ability to analyse and publish each new finding. By reporting the experimental details and depositing the structures we hope to maximize the impact of the project by allowing others to follow up the relevant biology.

The Scottish Structural Proteomics Facility: targets, methods and outputs.

&#x82CF;&#x683C;&#x5170;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x8BBE;&#x65BD;&#x5F97;&#x5230;&#x8D44;&#x52A9;&#xFF0C;&#x5236;&#x8BA2;&#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x7ED3;&#x6784;&#x6D4B;&#x5B9A;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x5BA4;&#x89C4;&#x6A21;&#x7684;&#x529E;&#x6CD5;&#x3002;&#x52AA;&#x529B;&#x662F;&#x6210;&#x529F;&#x7684;&#x56E0;&#x4E3A;&#x8D85;&#x8FC7; 40 &#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x88AB;&#x786E;&#x5B9A;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x62A5;&#x544A;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7ED3;&#x6784;&#x548C;&#x5229;&#x7528;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53D6;&#x5F97;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x8FD9;&#x4EFD;&#x62A5;&#x544A;&#x53CD;&#x6620;&#x4E86;&#x81EA;&#x52A8;&#x5316;&#x7684;&#x4EF7;&#x503C;&#xFF0C;&#x4F46;&#x4E5F;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x7684;&#x79D1;&#x5B66;&#x548C;&#x6280;&#x672F;&#x4E13;&#x957F;&#x7684;&#x6301;&#x7EED;&#x9700;&#x6C42;&#x3002;&#x5F53;&#x524D;&#x8303;&#x5F0F;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x51FA;&#x7248;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x7684;&#x6548;&#x7387;&#x7684;&#x6311;&#x6218;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9; 5 &#x5E74;&#x671F;&#x95F4;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BBA;&#x6587;&#x5341;&#x540C;&#x4FAA;&#x5BA1;&#x67E5;&#x62A5;&#x544A;&#x6240;&#x4EA7;&#x751F;&#x7684;&#x7BA1;&#x9053;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x6570;&#x636E;&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x5982;&#x6B64;&#xFF0C;&#x89E3;&#x51B3;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x6570;&#x76EE;&#x8D85;&#x51FA;&#x4E86;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x80FD;&#x529B;&#xFF0C;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x53D1;&#x5E03;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x65B0;&#x53D1;&#x73B0;&#x3002;&#x901A;&#x8FC7;&#x62A5;&#x544A;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7EC6;&#x8282;&#x548C;&#x6C89;&#x79EF;&#x7ED3;&#x6784;&#x6211;&#x4EEC;&#x5E0C;&#x671B;&#x901A;&#x8FC7;&#x5141;&#x8BB8;&#x5176;&#x4ED6;&#x4EBA;&#x8DDF;&#x8FDB;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x9879;&#x76EE;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;

&#x82CF;&#x683C;&#x5170;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x8BBE;&#x65BD;&#xFF1A; &#x76EE;&#x6807;&#x3001; &#x65B9;&#x6CD5;&#x548C;&#x4EA7;&#x51FA;&#x3002;

Le centre de prot&eacute;omique structurelle &eacute;cossais a &eacute;t&eacute; financ&eacute;e pour &eacute;laborer une approche d&#39;&eacute;chelle de laboratoire pour la d&eacute;termination de la structure &agrave; haut d&eacute;bit. L&#39;effort a r&eacute;ussi, en ce que plus de 40 structures ont &eacute;t&eacute; d&eacute;termin&eacute;es. Ces structures et les m&eacute;thodes mises &agrave; profit pour se les procurer sont rapport&eacute;s ici. Ce rapport rend compte de la valeur de l&#39;automatisation, mais aussi sur la n&eacute;cessit&eacute; continue d&#39;un haut degr&eacute; d&#39;expertise scientifique et technique. L&#39;efficacit&eacute; du processus de pose des d&eacute;fis pour le paradigme actuel d&#39;analyse structurale et de la publication. Dans la p&eacute;riode de cinq ans, nous avons publi&eacute; dix documents revus par des pairs des donn&eacute;es structurelles d&eacute;coulant de l&#39;ol&eacute;oduc. N&eacute;anmoins, le nombre de structures r&eacute;solu d&eacute;pass&eacute; notre capacit&eacute; d&#39;analyser et de publier chaque nouvelle d&eacute;couverte. En signalant les d&eacute;tails exp&eacute;rimentaux et de d&eacute;poser les structures que nous esp&eacute;rons maximiser l&#39;impact du projet en permettant &agrave; d&#39;autres de suivre la biologie pertinente.

Le centre de prot&eacute;omique structurelle &eacute;cossais : objectifs, m&eacute;thodes et r&eacute;sultats.

Die schottische strukturelle Proteomics-Anlage finanziert wurde, um ein Labor-Ma&szlig;stab-Konzept f&uuml;r Hochdurchsatz Struktur Entschlossenheit entwickeln. Der Aufwand war erfolgreich, dass mehr als 40 Strukturen bestimmt waren. Diese Strukturen und die Methoden genutzt, um sie zu erwerben sind hier gemeldet. Dieser Bericht spiegelt den Wert der Automatisierung sondern auch die weitere Voraussetzung f&uuml;r ein hohes Ma&szlig; an wissenschaftlichem und technischem Know-how. Die Effizienz des Prozesses stellt Herausforderungen an das aktuelle Paradigma der Strukturanalyse und Ver&ouml;ffentlichung. In der 5-Jahres-Periode haben wir zehn begutachteten Papiere, die Berichterstattung aus der Pipeline Strukturdaten ver&ouml;ffentlicht. Dennoch &uuml;bertraf die Anzahl der Strukturen gel&ouml;st unsere F&auml;higkeit zu analysieren und jede neue Erkenntnis zu ver&ouml;ffentlichen. Durch Berichterstattung die experimentelle Details und Hinterlegung der Strukturen hoffen wir die Auswirkungen des Projekts zu maximieren, indem andere follow-up der relevanten Biologie.

Die schottische strukturelle Proteomics-Anlage: Ziele, Methoden und Ergebnisse.

L&#39;impianto di proteomica strutturale scozzese &egrave; stato finanziato per sviluppare un approccio su scala di laboratorio per determinazione della struttura ad alto rendimento. Lo sforzo era successo in oltre 40 strutture sono stati determinati. Metodi imbrigliati per ottenerli e queste strutture sono riportati qui. Questa relazione riflette sul valore dell&#39;automazione, ma anche l&#39;esigenza di continuo per un elevato grado di competenza tecnica e scientifica. L&#39;efficienza del processo pone sfide nel paradigma corrente della analisi strutturale e pubblicazione. Nel periodo di 5 anni abbiamo pubblicato dieci articoli peer-reviewed reporting dati strutturali derivanti dalla pipeline. Tuttavia, il numero di strutture risolto ha superato la nostra capacit&agrave; di analizzare e pubblicare ogni nuova scoperta. Segnalazione i dettagli sperimentali e depositando le strutture speriamo di massimizzare l&#39;impatto del progetto permettendo ad altri di follow-up la biologia pertinente.

L&#39;impianto scozzese la proteomica strutturale: obiettivi, metodi e uscite.

&#x30B9;&#x30B3;&#x30C3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C9;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x65BD;&#x8A2D;&#x9AD8;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x69CB;&#x9020;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3078;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x5BA4;&#x30B9;&#x30B1;&#x30FC;&#x30EB; &#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x306B;&#x8CC7;&#x91D1;&#x3092;&#x4F9B;&#x7D66;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x4EE5;&#x4E0A; 40 &#x69CB;&#x9020;&#x304C;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3053;&#x3068;&#x306E;&#x52AA;&#x529B;&#x306B;&#x6210;&#x529F;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x3068;&#x305D;&#x308C;&#x3089;&#x3092;&#x5F97;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x6D3B;&#x304B;&#x3057;&#x305F;&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x306F;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x5831;&#x544A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30EC;&#x30DD;&#x30FC;&#x30C8;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30AA;&#x30FC;&#x30C8;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x5024;&#x304C;&#x9AD8;&#x5EA6;&#x306A;&#x79D1;&#x5B66;&#x7684;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x6280;&#x8853;&#x7684;&#x5C02;&#x9580;&#x77E5;&#x8B58;&#x306E;&#x7D99;&#x7D9A;&#x7684;&#x306A;&#x8981;&#x4EF6;&#x3092;&#x53CD;&#x6620;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30D7;&#x30ED;&#x30BB;&#x30B9;&#x306E;&#x52B9;&#x7387;&#x306F;&#x3001;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x30D1;&#x30E9;&#x30C0;&#x30A4;&#x30E0;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x89E3;&#x6790;&#x3068;&#x30D1;&#x30D6;&#x30EA;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3078;&#x306E;&#x6311;&#x6226;&#x3092;&#x30DD;&#x30FC;&#x30BA;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;5 &#x5E74;&#x9593;&#x3067; 10 &#x306E;&#x67FB;&#x8AAD;&#x8AD6;&#x6587;&#x3092;&#x30EC;&#x30DD;&#x30FC;&#x30C8;&#x304B;&#x3089;&#x30D1;&#x30A4;&#x30D7;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x751F;&#x3058;&#x308B;&#x69CB;&#x9020;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x516C;&#x958B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x308C;&#x306B;&#x3082;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x3001;&#x89E3;&#x6C7A;&#x69CB;&#x9020;&#x306E;&#x6570;&#x3092;&#x5206;&#x6790;&#x3057;&#x3001;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x691C;&#x7D22;&#x3092;&#x767A;&#x884C;&#x3059;&#x308B;&#x5F53;&#x793E;&#x306E;&#x80FD;&#x529B;&#x3092;&#x8D85;&#x3048;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306E;&#x8A73;&#x7D30;&#x3092;&#x5831;&#x544A;&#x3057;&#x3001;&#x69CB;&#x9020;&#x4F53;&#x3092;&#x5806;&#x7A4D;&#x3055;&#x305B;&#x308B;&#x4ED6;&#x306E;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x95A2;&#x9023;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306B;&#x5F93;&#x3046;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x8A31;&#x53EF;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3001;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B8;&#x30A7;&#x30AF;&#x30C8;&#x306E;&#x30A4;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x30C8;&#x3092;&#x5E0C;&#x671B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30B9;&#x30B3;&#x30C3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C9;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x65BD;&#x8A2D;&#xFF1A; &#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3001;&#x30E1;&#x30BD;&#x30C3;&#x30C9;&#x3001;&#x51FA;&#x529B;&#x3002;

&#xC2A4;&#xCF54;&#xD2C0;&#xB79C;&#xB4DC; &#xAD6C;&#xC870; Proteomics &#xC2DC;&#xC124; &#xB192;&#xC740; &#xCC98;&#xB9AC;&#xB7C9; &#xAD6C;&#xC870; &#xACB0;&#xC815; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC2E4; &#xADDC;&#xBAA8; &#xC811;&#xADFC;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xD22C;&#xC790; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xB178;&#xB825; 40 &#xAD6C;&#xC870; &#xACB0;&#xC815;&#xC5D0; &#xC131;&#xACF5; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xAD6C;&#xC870;&#xC640; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC744; &#xC5BB;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xBB34;&#xB825;&#xD654; &#xD558;&#xB294; &#xBC29;&#xBC95; &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0; &#xBCF4;&#xACE0; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xBCF4;&#xACE0;&#xC11C;&#xB294; &#xC790;&#xB3D9;&#xD654;&#xC758; &#xAC12; &#xBFD0;&#xB9CC; &#xC544;&#xB2C8;&#xB77C; &#xB192;&#xC740; &#xC218;&#xC900;&#xC758; &#xACFC;&#xD559;&#xC801; &#xBC0F; &#xAE30;&#xC220;&#xC801; &#xC804;&#xBB38;&#xC131;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC9C0;&#xC18D;&#xC801;&#xC778;&#xB41C; &#xC694;&#xAD6C; &#xC0AC;&#xD56D; &#xBC18;&#xC601; &#xD55C;&#xB2E4;. &#xD504;&#xB85C;&#xC138;&#xC2A4;&#xC758; &#xD6A8;&#xC728;&#xC131; &#xAD6C;&#xC870; &#xBD84;&#xC11D; &#xBC0F; &#xBC1C;&#xD589;&#xBB3C;&#xC758; &#xD604;&#xC7AC; &#xD328;&#xB7EC;&#xB2E4;&#xC784;&#xC5D0; &#xB3C4;&#xC804; &#xD3EC;&#xC988;. 5 &#xB144; &#xAE30;&#xAC04;&#xC5D0; &#xC6B0;&#xB9AC; 10 &#xD53C;&#xC5B4;-&#xAC80;&#xD1A0; &#xD55C; &#xACB0;&#xACFC; &#xD30C;&#xC774;&#xD504;&#xB77C;&#xC778;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBC1C;&#xC0DD; &#xD558;&#xB294; &#xAD6C;&#xC870;&#xC801; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xBCF4;&#xACE0; &#xD558;&#xB294; &#xB17C;&#xBB38;&#xC744; &#xBC1C;&#xD45C;. &#xADF8;&#xB7FC;&#xC5D0;&#xB3C4; &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0;, &#xD574;&#xACB0; &#xD558;&#xB294; &#xAD6C;&#xC870; &#xC218; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xB2A5;&#xB825;&#xC744; &#xBD84;&#xC11D; &#xD558; &#xACE0; &#xAC01; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xCC3E;&#xAE30; &#xAC8C;&#xC2DC;&#xB97C; &#xCD08;&#xACFC;. &#xC2E4;&#xD5D8; &#xC138;&#xBD80; &#xC0AC;&#xD56D; &#xBCF4;&#xACE0; &#xBC0F; &#xAD6C;&#xC870;&#xB97C; &#xC785;&#xAE08; &#xD558; &#xC5EC; &#xB2E4;&#xB978; &#xAD00;&#xB828; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC744; &#xB530;&#xB77C; &#xD568;&#xC73C;&#xB85C;&#xC368; &#xD504;&#xB85C;&#xC81D;&#xD2B8;&#xC758; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xADF9;&#xB300;&#xD654; &#xD558;&#xACA0;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC2A4;&#xCF54;&#xD2C0;&#xB79C;&#xB4DC; &#xAD6C;&#xC870; Proteomics &#xC2DC;&#xC124;: &#xB300;&#xC0C1;, &#xBC29;&#xBC95; &#xBC0F; &#xCD9C;&#xB825; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

El servicio de prote&oacute;mica estructural escoc&eacute;s fue financiado para desarrollar un enfoque de escala de laboratorio para la determinaci&oacute;n estructural de alto rendimiento. El esfuerzo tuvo &eacute;xito en que m&aacute;s de 40 estructuras fueron determinadas. Estas estructuras y los m&eacute;todos enjaezados para obtenerlos se divulgan aqu&iacute;. Este informe refleja el valor de la automatizaci&oacute;n, sino tambi&eacute;n en la continua necesidad de un alto grado de conocimientos cient&iacute;ficos y t&eacute;cnicos. La eficiencia del proceso plantea desaf&iacute;os al actual paradigma de an&aacute;lisis estructural y publicaci&oacute;n. En el per&iacute;odo de 5 a&ntilde;os hemos publicado diez documentos revisados informes datos estructurales derivados de la tuber&iacute;a. Sin embargo, el n&uacute;mero de estructuras resuelto excedi&oacute; nuestra capacidad para analizar y publicar cada nuevo hallazgo. Al informar de los detalles experimentales y depositar las estructuras esperamos maximizar el impacto del proyecto al permitir que otros para el seguimiento de la biolog&iacute;a pertinente.

El servicio de prote&oacute;mica estructural escoc&eacute;s: objetivos, m&eacute;todos y salidas.

&#x751F;&#x4EA7;&#x7684;&#x884D;&#x5C04;&#x6676;&#x4F53;&#x662F;&#x4E00;&#x79CD;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x4E09;&#x7EF4;&#x7ED3;&#x6784;&#x6D4B;&#x5B9A; x &#x5C04;&#x7EBF;&#x6676;&#x4F53;&#x5B66;&#x7684;&#x5173;&#x952E;&#x6B65;&#x9AA4;&#x3002;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x503E;&#x5411;&#x4E8E;&#x4EA7;&#x751F;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x6676;&#x4F53;&#x7684;&#x79E9;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6280;&#x672F;&#x53EF;&#x4EE5;&#x63D0;&#x9AD8;&#x6548;&#x7387;&#x83B7;&#x53D6;&#x6307;&#x5BFC;&#x8FD9;&#x4E24;&#x4E2A;&#x86CB;&#x767D;&#x9009;&#x62E9;&#x4E86;&#x7ED3;&#x6784;&#x5316;&#x6570;&#x636E;&#x548C;&#x6784;&#x9020;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x3002;XANNpred &#x5305;&#x62EC;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x9884;&#x8A00;&#x9009;&#x5B9A;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x5E8F;&#x5217;&#x503E;&#x5411;&#x7684;&#x5F53;&#x524D;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x6280;&#x672F;&#x4EA7;&#x751F;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x6676;&#x4F53;&#x7684;&#x4EBA;&#x5DE5;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7684;&#x4E00;&#x5BF9;&#x3002;&#x76F2;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x663E;&#x793A; XANNpred &#x5177;&#x6709;&#x51C6;&#x786E;&#x6027;&#x548C;&#x9A6C;&#x4FEE;&#x65AF;&#x7684;&#x76F8;&#x5173;&#x503C;&#x5206;&#x522B; &#xFF1B; &#x4ECE; 75%&#x81F3; 81%&#x3001; 0.50&#x3001; 0.63&#x4E0B;&#x63A5;&#x6536;&#x5668;&#x8FD0;&#x7B97;&#x7B26;&#x7279;&#x6027; (&#x4E2D;&#x534E;&#x6C11;&#x56FD;) &#x5730;&#x533A;&#x7684;&#x503C;&#x66F2;&#x7EBF;&#x8303;&#x56F4;&#x81F3; 0.88 0.81&#x3002;&#x5173;&#x4E8E;&#x76F2;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x6570;&#x636E; XANNpred &#x6027;&#x80FD;&#x4F18;&#x4E8E;&#x5176;&#x4ED6;&#x53EF;&#x7528;&#x7B97;&#x6CD5; XtalPred&#xFF0C;PXS&#xFF0C;OB-&#x5206;&#x6570;&#x548C; ParCrys&#x3002;&#x6307;&#x5357;&#x8FD8;&#x63D0;&#x51FA;&#x56FE;&#x7684;&#x6784;&#x9020;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7684; XANNpred &#x9884;&#x6D4B;&#x6B8B;&#x7559;&#x5E8F;&#x5217;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x5BF9;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x6676;&#x4F53;&#x7684;&#x503E;&#x5411;&#x3002;XANNpred-SG &#x7B97;&#x6CD5;&#x5F88;&#x53EF;&#x80FD;&#x66F4;&#x9002;&#x5408;&#x4E8E;&#x4E00;&#x822C;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x793E;&#x533A; XANNpred PDB &#x7B97;&#x6CD5;&#x65F6;&#x8981;&#x5BF9;&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;&#x5728;&#x7ED3;&#x6784;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x5B66;&#x8D22;&#x56E2;&#x6700;&#x6709;&#x7528;&#x3002;XANNpred &#x9884;&#x6D4B;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x6ED1;&#x52A8;&#x7A97;&#x53E3;&#x56FE;&#x81EA;&#x7531;&#x7D22;&#x53D6; http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred&#xFF1A; &#x9884;&#x6D4B;&#x4EA7;&#x91CF;&#x6676;&#x4F53;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x7684;&#x4E00;&#x79CD;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x503E;&#x5411;&#x7684;&#x795E;&#x7ECF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x3002;

Production of diffracting crystals is a critical step in determining the three-dimensional structure of a protein by X-ray crystallography. Computational techniques to rank proteins by their propensity to yield diffraction-quality crystals can improve efficiency in obtaining structural data by guiding both protein selection and construct design. XANNpred comprises a pair of artificial neural networks that each predict the propensity of a selected protein sequence to produce diffraction-quality crystals by current structural biology techniques. Blind tests show XANNpred has accuracy and Matthews correlation values ranging from 75% to 81% and 0.50 to 0.63 respectively; values of area under the receiver operator characteristic (ROC) curve range from 0.81 to 0.88. On blind test data XANNpred outperforms the other available algorithms XtalPred, PXS, OB-Score, and ParCrys. XANNpred also guides construct design by presenting graphs of predicted propensity for diffraction-quality crystals against residue sequence position. The XANNpred-SG algorithm is likely to be most useful to target selection in structural genomics consortia, while the XANNpred-PDB algorithm is more suited to the general structural biology community. XANNpred predictions that include sliding window graphs are freely available from http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred: neural nets that predict the propensity of a protein to yield diffraction-quality crystals.

Production de cristaux de diffractant est une &eacute;tape critique dans la d&eacute;termination de la structure tridimensionnelle d&#39;une prot&eacute;ine par cristallographie aux rayons x. Techniques de calcul aux prot&eacute;ines rang par leur propension &agrave; produire des cristaux par diffraction-qualit&eacute; peuvent am&eacute;liorer l&#39;efficacit&eacute; &agrave; obtenir des donn&eacute;es structurales de guider le choix de ces deux prot&eacute;ines et construire la conception. XANNpred comprend une paire de r&eacute;seaux de neurones artificiels que chacun pr&eacute;dire la propension d&#39;une s&eacute;quence de prot&eacute;ines s&eacute;lectionn&eacute;es pour produire des cristaux de qualit&eacute; diffraction par les techniques actuelles de biologie structurale. Tests aveugles montrent que xannpred a la pr&eacute;cision et les valeurs de corr&eacute;lation Matthews allant de 75 % &agrave; 81 % et de 0,50 &agrave; 0,63 respectivement ; les valeurs des superficies de la caract&eacute;ristique d&#39;op&eacute;rateur r&eacute;cepteur (ROC) courbe vont de 0,81 &agrave; 0,88. Le blind test donn&eacute;es XANNpred surpasse les autres algorithmes disponibles XtalPred, PXS, OB-Score et ParCrys. XANNpred &eacute;galement les guides construisent conception en pr&eacute;sentant des graphes de pr&eacute;dit la propension des cristaux par diffraction-qualit&eacute; contre la position de la s&eacute;quence de r&eacute;sidus. L&#39;algorithme XANNpred-SG est susceptible d&#39;&ecirc;tre plus utile &agrave; la s&eacute;lection de la cible dans le consortium de g&eacute;nomique structurelle, tandis que l&#39;algorithme XANNpred-PDB est plus adapt&eacute; &agrave; la communaut&eacute; g&eacute;n&eacute;rale de biologie structurale. Pr&eacute;dictions XANNpred qui incluent des graphiques de la fen&ecirc;tre de glissement sont librement disponibles sur http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred : des r&eacute;seaux neuronaux qui pr&eacute;disent la propension d&#39;une prot&eacute;ine &agrave; produire des cristaux par diffraction-qualit&eacute;.

Produktion von diffracting Kristallen ist ein wichtiger Schritt in die dreidimensionale Struktur eines Proteins durch Kristallstrukturanalyse bestimmen. Berechnungsmethoden zu Lande Proteine durch ihre Neigung, Beugung, hochwertige Kristalle ergeben k&ouml;nnen Verbesserung der Effizienz bei der Beschaffung von Strukturdaten von F&uuml;hrung sowohl Protein-Auswahl und Gestaltung zu konstruieren. XANNpred umfasst ein Paar K&uuml;nstliche Neuronale Netze, dass jeweils die Neigung einer ausgew&auml;hlten Protein-Sequenz zur Beugung hochwertige Kristalle durch aktuelle Strukturbiologie Techniken produzieren Vorhersagen. Blind Tests zeigen, dass XANNpred Genauigkeit und Matthews Korrelation Werte zwischen 75 % und 81 % und 0,50-0,63 verf&uuml;gt; Werte der Anbaufl&auml;che f&uuml;r Receiver Operator charakteristische (ROC) Kurve Bereich von 0.81 bis 0.88. Blind Test Daten XANNpred &uuml;bertrifft die anderen verf&uuml;gbaren Algorithmen XtalPred, PXS, OB-Score und ParCrys. XANNpred auch Hilfslinien Entwurf konstruieren, durch Vorlage der Graphen von vorhergesagt Hang zur Beugung hochwertige Kristalle gegen R&uuml;ckst&auml;nde Sequenz Position. Der XANNpred-SG-Algorithmus wird voraussichtlich am n&uuml;tzlichsten zur Zielauswahl in strukturelle Genomics Konsortien, w&auml;hrend der XANNpred-PDB-Algorithmus f&uuml;r die allgemeine strukturelle Biologie-Gemeinschaft besser geeignet ist. XANNpred Vorhersagen, die Schiebe-Fenster-Diagramme enthalten sind frei von http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred: Neuronale Netze, die die Neigung eines Proteins, Beugung, hochwertige Kristalle zu erbringen Vorhersagen.

Produzione di diffracting cristalli &egrave; un passo fondamentale nel determinare la struttura tridimensionale di una proteina di cristallografia a raggi x. Tecniche computazionali di rango proteine dalla loro propensione a produrre cristalli di diffrazione-qualit&agrave; possono migliorare l&#39;efficienza nell&#39;ottenimento di dati strutturali guidando entrambi selezione di proteine e costruire design. XANNpred comprende un paio di reti neurali artificiali che ciascuno predire la propensione di una sequenza della proteina selezionati per produrre cristalli di diffrazione-qualit&agrave; da tecniche attuali di biologia strutturale. Blind test mostrano che xannpred ha precisione e i valori di correlazione Matthews che vanno dal 75% al 81% e 0,50 a 0,63 rispettivamente; i valori dell&#39;area sotto la caratteristica di operatore ricevente (ROC) curve gamma da 0,81 a 0,88. Test cieco dati XANNpred supera le altri disponibili algoritmi XtalPred, PX, OB-Score e ParCrys. XANNpred anche guide costruire design presentando grafici del predetto propensione per i cristalli di diffrazione-qualit&agrave; contro la posizione della sequenza di residui. L&#39;algoritmo di XANNpred-SG &egrave; probabile che sia pi&ugrave; utile alla selezione destinazione in consorzi di genomica strutturale, mentre l&#39;algoritmo di XANNpred-PDB &egrave; pi&ugrave; adatto alla comunit&agrave; generale biologia strutturale. Le previsioni di XANNpred che includono grafici finestra di scorrimento sono liberamente disponibili da http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred: reti neurali che prevedono la propensione di una proteina per produrre cristalli di diffrazione-qualit&agrave;.

&#x751F;&#x7523;&#x306E;&#x7D50;&#x6676;&#x56DE;&#x6298; x &#x7DDA;&#x7D50;&#x6676;&#x69CB;&#x9020;&#x89E3;&#x6790;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x7ACB;&#x4F53;&#x69CB;&#x9020;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x30B9;&#x30C6;&#x30C3;&#x30D7;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x30E9;&#x30F3;&#x30AF;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x3092;&#x3082;&#x305F;&#x3089;&#x3059;&#x305D;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8A08;&#x7B97;&#x624B;&#x6CD5;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x4E21;&#x65B9;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3092;&#x5C0E;&#x304F;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x69CB;&#x9020;&#x3092;&#x53D6;&#x5F97;&#x52B9;&#x7387;&#x3092;&#x6539;&#x5584;&#x3057;&#x3001;&#x30C7;&#x30B6;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x69CB;&#x7BC9;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;XANNpred &#x306F;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x624B;&#x6CD5;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x9078;&#x629E;&#x3057;&#x305F;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3059;&#x308B;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30E9;&#x30EB; &#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x3067;&#x69CB;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30D6;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C9; &#x30C6;&#x30B9;&#x30C8; XANNpred &#x7CBE;&#x5EA6;&#x3068; 75 &#x301C; 81% &#x3084; 0.50 &#x306B; 0.63 &#x304B;&#x3089;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#x307E;&#x3067;&#x30DE;&#x30B7;&#x30E5;&#x30FC;&#x30BA;&#x76F8;&#x95A2;&#x5024;&#x304C;&#x793A;&#x3059;;&#x53D7;&#x4FE1;&#x6A5F;&#x30AA;&#x30DA;&#x30EC;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x7279;&#x6027; &#xFF08;ROC&#xFF09; &#x66F2;&#x7DDA;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x7BC4;&#x56F2; 0.81 0.88 &#x306E;&#x4E0B;&#x306E;&#x9818;&#x57DF;&#x306E;&#x5024;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x30D6;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C9; &#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3067;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF; XANNpred &#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x512A;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3001;&#x4ED6;&#x306E;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0; XtalPred&#x3001;PXS&#x3001;OB &#x306E;&#x30B9;&#x30B3;&#x30A2;&#x3068; ParCrys&#x3002;&#x30B0;&#x30E9;&#x30D5;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8A2D;&#x8A08;&#x306E;&#x30AC;&#x30A4;&#x30C9;&#x3092;&#x307E;&#x305F;&#x69CB;&#x7BC9; XANNpred &#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x306B;&#x5BFE;&#x3059;&#x308B;&#x6B8B;&#x4F59;&#x30B7;&#x30FC;&#x30B1;&#x30F3;&#x30B9;&#x306E;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x3068;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3002;XANNpred SG &#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x306F; XANNpred PDB &#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x306F;&#x4E00;&#x822C;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x30B3;&#x30DF;&#x30E5;&#x30CB;&#x30C6;&#x30A3;&#x306B;&#x9069;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x9593;&#x6700;&#x3082;&#x6709;&#x7528;&#x306A;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x9078;&#x629E;&#x69CB;&#x9020;&#x30B2;&#x30CE;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9; &#x30B3;&#x30F3;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B7;&#x30A2;&#x30E0;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30B9;&#x30E9;&#x30A4;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0; &#x30A6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30C9;&#x30A6;&#x306E;&#x30B0;&#x30E9;&#x30D5;&#x3092;&#x542B;&#x3081;&#x308B; XANNpred &#x4E88;&#x6E2C; http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred &#x304B;&#x3089;&#x81EA;&#x7531;&#x306B;&#x5229;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;

XANNpred: &#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x53CE;&#x91CF;&#x6027;&#x5411;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x30CB;&#x30E5;&#x30FC;&#x30E9;&#x30EB; &#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x3053;&#x3068;&#x3002;

Diffracting &#xD06C;&#xB9AC;&#xC2A4;&#xD138;&#xC758; &#xC0DD;&#xC0B0; x-&#xC120; &#xACB0;&#xC815;&#xD559;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; 3 &#xCC28;&#xC6D0; &#xAD6C;&#xC870;&#xB97C; &#xACB0;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xB2E8;&#xACC4; &#xC774;&#xB2E4;. &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xD06C;&#xB9AC;&#xC2A4;&#xD0C8;&#xC744; &#xC5BB;&#xC744; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC131;&#xD5A5;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC21C;&#xC704; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC804;&#xC0B0; &#xAE30;&#xBC95; &#xB450; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC120;&#xD0DD; &#xC720;&#xB3C4; &#xD558; &#xC5EC; &#xAD6C;&#xC870;&#xC801; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC5BB;&#xAE30;&#xC758; &#xD6A8;&#xC728;&#xC131;&#xC744; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xD558; &#xACE0; &#xB514;&#xC790;&#xC778;&#xC744; &#xB9CC;&#xB4E4; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. XANNpred &#xAC01; &#xC120;&#xD0DD;&#xD55C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4;&#xC758; &#xD604;&#xC7AC; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xAE30;&#xBC95;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xD06C;&#xB9AC;&#xC2A4;&#xD0C8; &#xC0DD;&#xC0B0; &#xC131;&#xD5A5; &#xC608;&#xCE21; &#xC778;&#xACF5; &#xC2E0;&#xACBD;&#xB9DD;&#xC758; &#xC30D;&#xC73C;&#xB85C; &#xAD6C;&#xC131; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBE14;&#xB77C;&#xC778;&#xB4DC; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xACB0;&#xACFC; Xannpred&#xB294; &#xC815;&#xD655;&#xB3C4; &#xB9E4;&#xD29C; &#xC2A4; &#xC0C1;&#xAD00; &#xAD00;&#xACC4; &#xAC12;&#xC5D0;&#xC11C; 81%&#xB85C; 75%, 0.50 0.63 &#xAC01;&#xAC01;; &#xC218;&#xC2E0;&#xAE30; &#xC5F0;&#xC0B0;&#xC790; &#xD2B9;&#xC131; (ROC)&#xC5D0; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC758; &#xAC12; &#xACE1;&#xC120; 0.88 0.81&#xC5D0; &#xC774;&#xB974;&#xAE30;&#xAE4C;&#xC9C0;. &#xBE14;&#xB77C;&#xC778;&#xB4DC; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB370;&#xC774;&#xD130; XANNpred &#xBCF4;&#xB2E4;&#xB294; &#xB2E4;&#xB978; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998; XtalPred, PXS, OB &#xC810;&#xC218; &#xBC0F; ParCrys. XANNpred &#xAC00;&#xC774;&#xB4DC;&#xC758; &#xADF8;&#xB798;&#xD504;&#xB97C; &#xC81C;&#xC2DC; &#xD558; &#xC5EC; &#xB514;&#xC790;&#xC778;&#xC744; &#xAD6C;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xB610;&#xD55C; &#xC794;&#xB958;&#xBB3C; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC704;&#xCE58;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC131;&#xD5A5;&#xC744; &#xC608;&#xCE21; &#xD588;&#xB2E4;. XANNpred SG &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998; XANNpred PDB &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC740; &#xC77C;&#xBC18; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xC0AC;&#xD68C;&#xC5D0; &#xB354; &#xC801;&#xD569; &#xD558;&#xB294; &#xB3D9;&#xC548; &#xAD6C;&#xC870; &#xC720;&#xC804;&#xCCB4;&#xD559; &#xCEE8;&#xC18C;&#xC2DC;&#xC5C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD;&#xC5D0; &#xAC00;&#xC7A5; &#xC720;&#xC6A9; &#xD558; &#xAC8C; &#xB420; &#xAC83;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. XANNpred &#xC608;&#xCE21; &#xC2AC;&#xB77C;&#xC774;&#xB529; &#xCC3D; &#xADF8;&#xB798;&#xD504;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred&#xC5D0;&#xC11C; &#xC790;&#xC720;&#xB86D;&#xAC8C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

XANNpred: &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815; &#xC0DD;&#xC131; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC131;&#xD5A5;&#xC744; &#xC608;&#xCE21; &#xD558;&#xB294; &#xC2E0;&#xACBD; &#xADF8;&#xBB3C;.

Producci&oacute;n de cristales de diffracting es un paso cr&iacute;tico en la determinaci&oacute;n de la estructura tridimensional de una prote&iacute;na por Cristalograf&iacute;a de rayos x. T&eacute;cnicas computacionales para prote&iacute;nas fila por su propensi&oacute;n a producir cristales de difracci&oacute;n-calidad pueden mejorar la eficiencia en la obtenci&oacute;n de datos estructurales guiando la selecci&oacute;n de ambas prote&iacute;nas y construir el dise&ntilde;o. XANNpred se compone de un par de redes neuronales artificiales que cada uno predecir la propensi&oacute;n de una secuencia de las prote&iacute;nas para producir calidad difracci&oacute;n cristales mediante t&eacute;cnicas de biolog&iacute;a estructural actual. Pruebas ciegas Mostrar que xannpred tiene exactitud y valores de la correlaci&oacute;n de Matthews desde 75% a 81% y 0,50 a 0,63 respectivamente; valores del &aacute;rea bajo la caracter&iacute;stica del operador del receptor (ROC) curvan de gama de 0,81 a 0,88. En la prueba ciega datos XANNpred supera a los otros disponibles algoritmos XtalPred, PXS, OB-Score y ParCrys. XANNpred tambi&eacute;n gu&iacute;as de construcci&oacute;n de dise&ntilde;o mediante la presentaci&oacute;n de gr&aacute;ficos de predijo propensi&oacute;n para cristales de difracci&oacute;n de calidad contra la posici&oacute;n de la secuencia de residuos. El algoritmo de XANNpred-SG es probable que sea m&aacute;s &uacute;til para la selecci&oacute;n de objetivos en consorcios de Gen&oacute;mica estructural, mientras que el algoritmo de XANNpred-PDB se adapta m&aacute;s a la comunidad de biolog&iacute;a estructural. XANNpred predicciones que incluyen gr&aacute;ficos de la ventana de desplazamiento est&aacute;n disponibles gratuitamente de http://www.compbio.dundee.ac.uk/xannpred

XANNpred: redes neuronales que predicen la propensi&oacute;n de una prote&iacute;na para producir cristales de difracci&oacute;n de calidad.

&#x91D1;&#x9EC4;&#x8272;&#x8461;&#x8404;&#x7403;&#x83CC;&#x662F;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x7684;&#x4E3B;&#x8981;&#x75C5;&#x539F;&#x4F53;&#x548C;&#x73B0;&#x6709;&#x6CBB;&#x7597;&#x6297;&#x836F;&#x6027;&#x7EE7;&#x7EED;&#x51FA;&#x73B0;&#x3002;&#x56E0;&#x6B64;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x65B0;&#x578B;&#x6CBB;&#x7597;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7684;&#x53D1;&#x5C55;&#x3002;&#x6297;&#x83CC;&#x80BD;&#x5BF9;&#x6218;&#x6597;&#x8010;&#x836F;&#x83CC; &#xFF08;&#x5982;&#x8010;&#x7532;&#x6C27;&#x897F;&#x6797;&#x91D1;&#x9EC4;&#x8272;&#x8461;&#x8404;&#x7403;&#x83CC; (MRSA) &#x6784;&#x6210;&#x6F5C;&#x5728;&#x65B0;&#x578B;&#x6297;&#x751F;&#x7D20;&#x7684;&#x6765;&#x6E90;&#x3002;&#x6709;&#x524D;&#x9014;&#x7684;&#x6297;&#x83CC;&#x80BD;&#x662F; ranalexin&#xFF0C;&#x6709;&#x70C8;&#x6027;&#x6D3B;&#x52A8;&#x5BF9;&#x9769;&#x5170;&#x6C0F;&#x9633;&#x6027;&#x83CC;&#x548C;&#x5C24;&#x5176;&#x662F;&#x91D1;&#x9EC4;&#x8272;&#x8461;&#x8404;&#x7403;&#x83CC;&#x3002;&#x7406;&#x89E3;&#x6A21;&#x5F0F;&#x7684;&#x884C;&#x52A8;&#x662F;&#x836F;&#x7269;&#x53D1;&#x73B0;&#x7684;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5173;&#x952E;&#x7EC4;&#x6210;&#x90E8;&#x5206;&#xFF0C;&#x7F51;&#x7EDC;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x65B9;&#x6CD5;&#x4F7F;&#x5FAE;&#x751F;&#x7269;&#x7684;&#x751F;&#x7406;&#x673A;&#x80FD;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x6297;&#x751F;&#x7D20;&#x6740;&#x706D;&#x673A;&#x5236;&#x5168;&#x7403;&#x6027;&#x7684;&#x7EFC;&#x5408;&#x89C6;&#x56FE;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5236;&#x8BA2;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x7684;&#x5168;&#x529F;&#x80FD;&#x534F;&#x4F1A;&#x7F51;&#x7EDC;&#x529E;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x6765;&#x7ED3;&#x5408;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x548C;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7EC4;&#x7684;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x8010;&#x836F;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x548C;&#x884C;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;

&#x5168;&#x7403;&#x7F51;&#x7EDC;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x8010;&#x836F;&#xFF0C;&#x8010;&#x7532;&#x6C27;&#x897F;&#x6797;&#x91D1;&#x9EC4;&#x8272;&#x8461;&#x8404;&#x7403;&#x83CC;&#x6BD2;&#x529B;&#x548C;&#x884C;&#x52A8;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;

Staphylococcus aureus is a major human pathogen and strains resistant to existing treatments continue to emerge. Development of novel treatments is therefore important. Antimicrobial peptides represent a source of potential novel antibiotics to combat resistant bacteria such as Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA). A promising antimicrobial peptide is ranalexin, which has potent activity against Gram-positive bacteria, and particularly S. aureus. Understanding mode of action is a key component of drug discovery and network biology approaches enable a global, integrated view of microbial physiology, including mechanisms of antibiotic killing. We developed a systems-wide functional association network approach to integrate proteome and transcriptome profiles, enabling study of drug resistance and mode of action.

Global network analysis of drug tolerance, mode of action and virulence in methicillin-resistant S. aureus.

Staphylococcus aureus est un pathog&egrave;ne humain majeur et les souches r&eacute;sistantes aux traitements existants continuent d&#39;&eacute;merger. D&eacute;veloppement de nouveaux traitements est donc importante. Peptides antimicrobiens repr&eacute;sentent une source de potentiels nouveaux antibiotiques dans des bact&eacute;ries r&eacute;sistantes au combat comme Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Un peptide antimicrobien prometteur est ranalexin, qui a une activit&eacute; puissante contre les bact&eacute;ries Gram-positives et en particulier de S. aureus. Mode de compr&eacute;hension de l&#39;action est un &eacute;l&eacute;ment cl&eacute; de la d&eacute;couverte de m&eacute;dicaments et les approches de biologie r&eacute;seau permettent une vue globale et int&eacute;gr&eacute;e de la physiologie microbienne, y compris les m&eacute;canismes de mise &agrave; mort aux antibiotiques. Nous avons d&eacute;velopp&eacute; une approche de r&eacute;seau association fonctionnelle de syst&egrave;mes &agrave; l&#39;&eacute;chelle afin d&#39;int&eacute;grer des profils du prot&eacute;ome et transcriptome, permettant l&#39;&eacute;tude de la pharmacor&eacute;sistance et mode d&#39;action.

Analyse du r&eacute;seau mondial de tol&eacute;rance du m&eacute;dicament, mode d&#39;action et de la virulence chez Staphylococcus aureus r&eacute;sistant &agrave; la m&eacute;thicilline.

Staphylococcus Aureus ist ein wichtiger menschlicher Erreger und St&auml;mme resistent gegen bestehende Behandlungen weiterhin entstehen. Entwicklung neuartiger Behandlungsmethoden ist daher wichtig. Antimikrobielle Peptide repr&auml;sentieren eine Quelle f&uuml;r m&ouml;gliche neuartige Antibiotika zur Bek&auml;mpfung resistenter Bakterien wie Methicillin-resistente Staphylococcus Aureus (MRSA). Ein vielversprechendes antimikrobiellen Peptid ist Ranalexin, die starke Aktivit&auml;t gegen grampositive Bakterien und besonders S. Aureus hat. Verst&auml;ndnis Wirkmechanismus ist eine Schl&uuml;sselkomponente der Drogeentdeckung und Netzwerk Biologie Ans&auml;tze erm&ouml;glichen eine globale, integrierte Ansicht der mikrobielle Physiologie, einschlie&szlig;lich der Mechanismen der Antibiotika t&ouml;ten. Wir entwickelt ein Systeme-weite funktionelle Verband Netzwerk Vorgehen Proteome und Transkriptom Profilen zu integrieren erm&ouml;glicht Studium der Medikamentenresistenz und Wirkungsweise.

Globales Netzwerkanalyse der Toleranz, Wirkung und Virulenz in Methicillin-resistenten S. Aureus.

Lo Staphylococcus aureus &egrave; un patogeno umano importante e ceppi resistenti ai trattamenti esistenti continuano ad emergere. Pertanto &egrave; importante lo sviluppo di nuovi trattamenti. Peptidi antimicrobici rappresentano una fonte di potenziali nuovi antibiotici per i batteri resistenti agli combattimento come-Staphylococcus aureus meticillino resistente (MRSA). Un peptide antimicrobico promettente &egrave; ranalexin, che ha potente attivit&agrave; contro batteri Gram-positivi e soprattutto S. aureus. Modalit&agrave; di comprensione dell&#39;azione &egrave; una componente chiave di scoperta della droga e gli approcci di biologia di rete consentono una visione globale, integrata di fisiologia microbica, inclusi i meccanismi di uccisione antibiotico. Abbiamo sviluppato un approccio di rete associazione sistemi funzionali per integrare profili proteoma e transcriptome, consentendo di studio della resistenza ai farmaci e modalit&agrave; di azione.

Analisi di rete globale della droga tolleranza, modalit&agrave; di azione e di virulenza in S. aureus meticillino-resistente.

&#x9EC4;&#x8272;&#x30D6;&#x30C9;&#x30A6;&#x7403;&#x83CC;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x75C5;&#x539F;&#x4F53;&#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x3001;&#x65E2;&#x5B58;&#x306E;&#x6CBB;&#x7642;&#x306B;&#x8010;&#x6027;&#x306E;&#x83CC;&#x682A;&#x3092; emerge &#x3057;&#x7D9A;&#x3051;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x65B0;&#x898F;&#x6CBB;&#x7642;&#x6CD5;&#x958B;&#x767A;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x91CD;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x6297;&#x83CC;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x6226;&#x95D8;&#x8010;&#x6027;&#x83CC;&#x30E1;&#x30C1;&#x30B7;&#x30EA;&#x30F3;&#x8010;&#x6027;&#x9EC4;&#x8272;&#x30D6;&#x30C9;&#x30A6;&#x7403;&#x83CC; &#xFF08;MRSA&#xFF09; &#x306A;&#x3069;&#x3078;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x65B0;&#x898F;&#x6297;&#x751F;&#x7269;&#x8CEA;&#x306E;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x8868;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6709;&#x671B;&#x306A;&#x6297;&#x83CC;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x306F;&#x3001;&#x30B0;&#x30E9;&#x30E0;&#x967D;&#x6027;&#x83CC;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x30D6;&#x30C9;&#x30A6;&#x7403;&#x83CC;&#x306B;&#x5BFE;&#x3057;&#x3066;&#x4F5C;&#x7528;&#x304C;&#x5F37;&#x529B;&#x306A; ranalexin &#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x7406;&#x89E3;&#x30E2;&#x30FC;&#x30C9; &#x30A2;&#x30AF;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x85AC;&#x5264;&#x306E;&#x767A;&#x898B;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x30B3;&#x30F3;&#x30DD;&#x30FC;&#x30CD;&#x30F3;&#x30C8;&#x3067;&#x3042;&#x308A;&#x3001;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF;&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x30E1;&#x30AB;&#x30CB;&#x30BA;&#x30E0;&#x306E;&#x6297;&#x751F;&#x7269;&#x8CEA;&#x306E;&#x6BBA;&#x5BB3;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x5FAE;&#x751F;&#x7269;&#x306E;&#x751F;&#x7406;&#x5B66;&#x306E;&#x30B0;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D0;&#x30EB;&#x306A;&#x7D71;&#x5408;&#x30D3;&#x30E5;&#x30FC;&#x3092;&#x6709;&#x52B9;&#x306B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005; &#x306F;&#x85AC;&#x5264;&#x8010;&#x6027;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x3068;&#x30A2;&#x30AF;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x306E;&#x30E2;&#x30FC;&#x30C9;&#x3092;&#x6709;&#x52B9;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x3001;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30AF;&#x30EA;&#x30D7;&#x30C8;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x3092;&#x7D71;&#x5408;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x5168;&#x4F53;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7684;&#x95A2;&#x9023;&#x30CD;&#x30C3;&#x30C8;&#x30EF;&#x30FC;&#x30AF; &#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x305F;.

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&#xD669;&#xC0C9; &#xD3EC;&#xB3C4;&#xC0C1;&#xAD6C;&#xADE0;&#xC740; &#xC8FC;&#xC694; &#xC778;&#xAC04; &#xBCD1;&#xC6D0; &#xCCB4;&#xC640; &#xAE30;&#xC874; &#xCE58;&#xB8CC;&#xC5D0; &#xB0B4;&#xC131;&#xC744; &#xAE34;&#xC7A5; &#xACC4;&#xC18D; &#xB4F1;&#xC7A5;. &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xCE58;&#xB8CC;&#xBC95;&#xC758; &#xAC1C;&#xBC1C;&#xC774; &#xC911;&#xC694; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD56D;&#xADE0; &#xC131; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBA54; &#xD2F0; &#xC2E4;&#xB9B0; &#xB0B4;&#xC131; &#xD669;&#xC0C9; &#xD3EC;&#xB3C4;&#xC0C1;&#xAD6C;&#xADE0; (MRSA) &#xB4F1; &#xC804;&#xD22C; &#xB0B4;&#xC131; &#xBC15;&#xD14C;&#xB9AC;&#xC544; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD56D;&#xC0DD;&#xC81C;&#xC758; &#xC18C;&#xC2A4;&#xB97C; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC720;&#xB9DD;&#xD55C; &#xD56D;&#xADE0; &#xC131; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; ranalexin, &#xADF8;&#xB78C; &#xC591;&#xC131; &#xC138;&#xADE0; &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xD2B9;&#xD788; S. &#xAD6C; &#xADE0;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAC15;&#xB825;&#xD55C; &#xD65C;&#xB3D9;&#xC774; &#xC774;&#xB2E4;. &#xC791;&#xC5C5; &#xBAA8;&#xB4DC; &#xC774;&#xD574; &#xC57D;&#xBB3C; &#xBC1C;&#xACAC;&#xC758; &#xD575;&#xC2EC; &#xAD6C;&#xC131; &#xC694;&#xC18C; &#xC774;&#xBA70; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xC811;&#xADFC; &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; &#xBBF8;&#xC0DD;&#xBB3C; &#xC0DD;&#xB9AC;&#xD559;, &#xC8FD;&#xC774; &#xD56D;&#xC0DD;&#xC81C;&#xC758; &#xBA54;&#xCEE4;&#xB2C8;&#xC998;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD55C; &#xD1B5;&#xD569; &#xB41C; &#xBCF4;&#xAE30;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC57D;&#xBB3C; &#xB0B4;&#xC131;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xBC0F; &#xD589;&#xB3D9;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4DC; &#xD504;&#xB85C;&#xD14C;&#xC634; &#xBC0F; transcriptome &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC744; &#xD1B5;&#xD569; &#xD558;&#xB294; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C; &#xC804;&#xCCB4;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5; &#xD611;&#xD68C; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C;.

&#xC57D;&#xBB3C; &#xB0B4;&#xC131;, &#xC561;&#xC158;&#xACFC; &#xBA54; &#xD2F0; &#xC2E4;&#xB9B0; &#xB0B4;&#xC131; S. &#xAD6C; &#xADE0;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB3C5;&#xC131;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4DC;&#xC758; &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; &#xB124;&#xD2B8;&#xC6CC;&#xD06C; &#xBD84;&#xC11D;.

Staphylococcus aureus es un pat&oacute;geno humano importante y siguen apareciendo cepas resistentes a los tratamientos existentes. Por lo tanto es importante el desarrollo de nuevos tratamientos. P&eacute;ptidos antimicrobianos representan una fuente de potenciales nuevos antibi&oacute;ticos para bacterias resistentes de combates, como Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Un p&eacute;ptido antimicrobiano prometedor es ranalexin, que tiene potente actividad contra bacterias Gram-positivas y particularmente de S. aureus. Modo de comprensi&oacute;n de la acci&oacute;n es un componente clave del descubrimiento de f&aacute;rmacos y enfoques de Biolog&iacute;a de red permiten una visi&oacute;n global e integrada de Fisiolog&iacute;a microbiana, incluyendo mecanismos de antibi&oacute;tico matanza. Hemos desarrollado un enfoque de sistemas funcionales Asociaci&oacute;n red para integrar perfiles proteoma y transcriptoma, permitiendo el estudio de resistencia a los medicamentos y el modo de acci&oacute;n.

An&aacute;lisis de la red mundial de la tolerancia de la droga, el modo de acci&oacute;n y virulencia en methicillin-resistant S. aureus.

&#x4E2D;&#x592E;&#x5728;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#x86CB;&#x767D;&#x6307;&#x6807;&#x7684;&#x9009;&#x62E9;&#xFF0C;&#x53EF;&#x80FD;&#x53D7;&#x5230;&#x8BB8;&#x591A;&#x56E0;&#x7D20;&#x3002;&#x5173;&#x952E;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x662F;&#x5C06;&#x52AA;&#x529B;&#x901A;&#x8FC7;&#x6240;&#x4F59;&#x4E0B;&#x7684;&#x6240;&#x6709;&#x9636;&#x6BB5; (&#x5982;&#x6EB6;&#x89E3;&#x5EA6;&#x3001; &#x5177;&#x4F53;&#x5316;) &#x5728;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x7684;&#x7ED3;&#x6784;&#x6A21;&#x578B;&#x5728;&#x901A;&#x5F80;&#x6709;&#x5229;&#x4E8E;&#x6210;&#x529F;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x7269;&#x7406;&#x5C5E;&#x6027;&#x786E;&#x5B9A;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x6295;&#x8D44;&#x56DE;&#x62A5;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x3002;&#x9009;&#x5B9A;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x53EF;&#x4EE5;&#x901A;&#x8FC7;&#x6784;&#x9020;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x8FDB;&#x884C;&#x4F18;&#x5316; &#xFF08;&#x4F8B;&#x5982;&#x5C3D;&#x91CF;&#x51CF;&#x5C11;&#x86CB;&#x767D;&#x7D0A;&#x4E71;&#xFF09;&#xFF0C;&#x5207;&#x6362;&#x5230;&#x540C;&#x79CD;&#x5F02;&#x4F53;&#x86CB;&#x767D;&#x548C;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x65B9;&#x6CD5; &#xFF08;&#x4F8B;&#x5982;&#x9009;&#x62E9;&#x8868;&#x8FBE;&#x7CFB;&#x7EDF;&#xFF09; &#x9009;&#x62E9;&#x4EE5;&#x603B;&#x7406;&#x4E3A;&#x901A;&#x8FC7;&#x7ED3;&#x6784;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7BA1;&#x9053;&#x53D6;&#x5F97;&#x8FC5;&#x901F;&#x7684;&#x8FDB;&#x5C55;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x8BA8;&#x8BBA;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6280;&#x672F;&#x5728;&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;&#x548C;&#x4F18;&#x5316;&#xFF0C;&#x66F4;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x7684;&#x91CD;&#x70B9;&#x653E;&#x5728;&#x5B66;&#x6821;&#x5185;&#x82CF;&#x683C;&#x5170;&#x7ED3;&#x6784;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x8BBE;&#x65BD; &#xFF08;&#x516C;&#x79EF;&#x91D1;&#xFF09; &#xFF1B; &#x5F00;&#x53D1;&#x5DE5;&#x5177;&#x5373; XANNpred&#x3001; ParCrys&#x3001; OB &#x5F97;&#x5206; (&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;) &#x548C;&#x828B;&#x5934; (&#x76EE;&#x6807;&#x4F18;&#x5316;&#xFF09;&#x3002;&#x828B;&#x5934;&#x8FD0;&#x884C;&#x5927;&#x91CF;&#x7684;&#x7B97;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x641C;&#x7D22;&#x7684;&#x540C;&#x7CFB;&#x7269;&#x548C;&#x6CE8;&#x91CA;&#x7684;&#x53EF;&#x80FD;&#x66FF;&#x4EE3;&#x76EE;&#x6807;&#x6C60;&#x3002;&#x8BE5;&#x6C60;&#x7684;&#x5047;&#x5B9A;&#x5B58;&#x5728;&#x540C;&#x7CFB;&#x7269;&#x6392;&#x540D;&#x3001; &#x5217;&#x8868;&#x7684;&#x683C;&#x5F0F;&#x63D0;&#x51FA;&#x7684;&#x7ED3;&#x679C;&#x4E5F;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E00;&#x79CD;&#x81EA;&#x52A8;&#x751F;&#x6210;&#x5E76;&#x6CE8;&#x660E;&#x591A;&#x60F3;&#x8C61;&#x7740;&#x5E8F;&#x5217;&#x6BD4;&#x5BF9;&#x3002;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;&#x7B97;&#x6CD5;&#x90FD;&#x9884;&#x6D4B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x6240;&#x9009;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x7684;&#x503E;&#x5411;&#x901A;&#x8FC7;&#x5BFC;&#x81F4;&#x884D;&#x5C04;&#x6676;&#x4F53;&#x7684;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x9636;&#x6BB5;&#x53D6;&#x5F97;&#x7684;&#x8FDB;&#x5C55;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E00;&#x5355;&#x4E00;&#x9884;&#x6D4B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5177;&#x6709;&#x76EE;&#x6807;&#x9009;&#x62E9;&#x7684;&#x4F18;&#x52BF;&#xFF0C;&#x4E0E;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E24;&#x4E2A;&#x6216;&#x66F4;&#x591A;&#x7684;&#x9884;&#x6D4B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x76F8;&#x6BD4;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x5355;&#x4E2A;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x9636;&#x6BB5;&#x9884;&#x6D4B;&#x6210;&#x529F;&#x3002;&#x8FD9;&#x91CC;&#x63CF;&#x8FF0;&#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#x5E2E;&#x52A9;&#x5B9E;&#x73B0;&#x9AD8; &#xFF08;21%&#xFF09; &#x6210;&#x529F;&#x7387;&#x5728;&#x6676;&#x4F53;&#x884D;&#x5C04;&#x8D28;&#x91CF;&#x8FDB;&#x6B65;&#x514B;&#x9686;&#x76EE;&#x6807;&#x7684;&#x6D25;&#x8D34;&#x5B66;&#x6821;&#x516C;&#x79EF;&#x91D1;&#x3002;

&#x8BA1;&#x7B97;&#x673A;&#x7684;&#x529E;&#x6CD5;&#x9009;&#x62E9;&#x548C;&#x4F18;&#x5316;&#x7ED3;&#x6784;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x3002;

Selection of protein targets for study is central to structural biology and may be influenced by numerous factors. A key aim is to maximise returns for effort invested by identifying proteins with the balance of biophysical properties that are conducive to success at all stages (e.g. solubility, crystallisation) in the route towards a high resolution structural model. Selected targets can be optimised through construct design (e.g. to minimise protein disorder), switching to a homologous protein, and selection of experimental methodology (e.g. choice of expression system) to prime for efficient progress through the structural proteomics pipeline. Here we discuss computational techniques in target selection and optimisation, with more detailed focus on tools developed within the Scottish Structural Proteomics Facility (SSPF); namely XANNpred, ParCrys, OB-Score (target selection) and TarO (target optimisation). TarO runs a large number of algorithms, searching for homologues and annotating the pool of possible alternative targets. This pool of putative homologues is presented in a ranked, tabulated format and results are also visualised as an automatically generated and annotated multiple sequence alignment. The target selection algorithms each predict the propensity of a selected protein target to progress through the experimental stages leading to diffracting crystals. This single predictor approach has advantages for target selection, when compared with an approach using two or more predictors that each predict for success at a single experimental stage. The tools described here helped SSPF achieve a high (21%) success rate in progressing cloned targets to diffraction-quality crystals.

Computational approaches to selecting and optimising targets for structural biology.

S&eacute;lection de prot&eacute;ines cibles pour l&#39;&eacute;tude est au centre de biologie structurale et peut &ecirc;tre influenc&eacute;e par de nombreux facteurs. Un objectif essentiel est de maximiser les rendements des efforts investis par l&#39;identification des prot&eacute;ines avec l&#39;&eacute;quilibre des propri&eacute;t&eacute;s biophysiques qui sont propices &agrave; la r&eacute;ussite &agrave; tous les stades (solubilit&eacute;, cristallisation, etc.) dans la route vers un mod&egrave;le de structure de haute r&eacute;solution. Cibles choisies peuvent &ecirc;tre optimis&eacute;s gr&acirc;ce &agrave; la conception de la construction (par exemple pour minimiser le d&eacute;sordre de la prot&eacute;ine), passer &agrave; une prot&eacute;ine homologue et s&eacute;lection de la m&eacute;thode exp&eacute;rimentale (p. ex. choix du syst&egrave;me d&#39;expression) pour amorcer le progr&egrave;s efficace par l&#39;ol&eacute;oduc de prot&eacute;omique structurelle. Ici, nous discutons des techniques de calcul dans le choix de la cible et l&#39;optimisation, en mettant l&#39;accent plus d&eacute;taill&eacute;e sur les outils d&eacute;velopp&eacute;s au sein de l&#39;installation &eacute;cossais de prot&eacute;omique structurelle (SSPF) ; &agrave; savoir, XANNpred, ParCrys, OB-Score (s&eacute;lection de la cible) et TarO (optimisation de la cible). TarO ex&eacute;cute un grand nombre d&#39;algorithmes, la recherche d&#39;homologues et annoter l&#39;ensemble des cibles alternatives possibles. Ce pool d&#39;homologues putatifs est pr&eacute;sent&eacute; sous forme de classement, sous forme de tableaux et les r&eacute;sultats sont visualis&eacute;s &eacute;galement comme un multiple automatiquement g&eacute;n&eacute;r&eacute; et annot&eacute; l&#39;alignement de la s&eacute;quence. Les algorithmes de s&eacute;lection cible chaque pr&eacute;disent la propension d&#39;une cible de prot&eacute;ines s&eacute;lectionn&eacute;es afin de progresser dans les &eacute;tapes exp&eacute;rimentales conduisant aux grilles de cristaux. Cette approche variable explicative pr&eacute;sente des avantages pour la s&eacute;lection de la cible, en comparaison avec une approche &agrave; l&#39;aide de deux ou plusieurs variables explicatives que chacun pr&eacute;dire le succ&egrave;s &agrave; un stade exp&eacute;rimental unique. Les outils d&eacute;crits ici aid&eacute; SSPF atteindre un taux de r&eacute;ussite &eacute;lev&eacute; (21 %) dans des cibles clon&eacute;s progresse &agrave; cristaux par diffraction-qualit&eacute;.

Computational approches de s&eacute;lection et l&#39;optimisation des cibles pour la biologie structurale.

Auswahl der Protein-Ziele f&uuml;r die Studie ist ein zentraler Strukturbiologie und kann durch zahlreiche Faktoren beeinflusst werden. Ein Kernziel ist zu maximieren gibt f&uuml;r M&uuml;he investiert durch die Identifizierung von Proteinen mit der Balance von biophysikalischen Eigenschaften, die auf allen Stufen (z.B. L&ouml;slichkeit, Kristallisation) den Weg in Richtung ein Strukturgleichungsmodell hochaufl&ouml;send Erfolg f&ouml;rderlich sind. Ausgew&auml;hlte Ziele k&ouml;nnen durch Konstrukt Design optimiert werden (z.B. Protein-Erkrankung zu minimieren), zu einer Homologen Protein, und Auswahl der experimentellen Methodik (z.B. Wahl des Expressionssystem) Wechsel in den prime f&uuml;r effiziente Fortschritte durch die strukturelle Proteomics-Pipeline. Hier besprechen wir Berechnungsmethoden in Ziel-Auswahl und Optimierung, ausf&uuml;hrlichere Schwerpunkt Instrumente innerhalb der schottischen strukturelle Proteomics Facility (SSPF); n&auml;mlich XANNpred, ParCrys, OB-Score (Ziel-Auswahl) und TarO (Ziel-Optimierung). Tar&#x14D; f&uuml;hrt eine gro&szlig;e Anzahl von Algorithmen, Homologen suchen und Hinzuf&uuml;gen von Anmerkungen zu den Pool der m&ouml;glichen alternative Ziele. Dieser Pool von vermeintlichen Homologen wird in einem Rang, tabellarischen Format pr&auml;sentiert und Ergebnisse werden auch als ein Vielfaches von automatisch generierten und kommentierten visualisiert Sequenzalignment. Ziel Auswahl Algorithmen jedes Vorhersagen die Neigung eines ausgew&auml;hlten Protein-Ziels an den Fortschritt durch die experimentellen Stadien zu diffracting Kristalle. Dieser einzelne Vorhersagedienst-Ansatz hat Vorteile f&uuml;r Ziel-Auswahl, im Vergleich mit einem Ansatz mit zwei oder mehr Pr&auml;diktoren, dass jeder f&uuml;r den Erfolg in einem einzigen experimentellen Stadium vorherzusagen. Die hier beschriebenen Tools half SSPF eine hohe (21 %) Erfolgsquote in fortschreitenden geklonte Ziele zur Beugung hochwertige Kristalle zu erreichen.

Computational Ans&auml;tze zur Auswahl und Optimierung der Ziele f&uuml;r Strukturbiologie.

Selezione degli obiettivi di proteina per studio &egrave; centrale per biologia strutturale e pu&ograve; essere influenzato da numerosi fattori. Dei principali obiettivi &egrave; quello di massimizzare i rendimenti per sforzo investito identificando le proteine con l&#39;equilibrio delle propriet&agrave; biofisiche che contribuiscono al successo in tutte le fasi (ad esempio la solubilit&agrave;, la cristallizzazione) la rotta verso un modello strutturale ad alta risoluzione. Bersagli selezionati possono essere ottimizzate attraverso il costrutto di design (ad esempio per ridurre al minimo il disordine della proteina), passando a una proteina omologa e selezione della metodologia sperimentale (ad esempio la scelta del sistema di espressione) per adescare efficiente progresso attraverso la pipeline di proteomica strutturale. Qui si discute di tecniche computazionali nella destinazione scelta e ottimizzazione, con messa a fuoco pi&ugrave; dettagliata su strumenti sviluppati all&#39;interno di impianto scozzese di proteomica strutturale (SSPF); vale a dire XANNpred, ParCrys, OB-Score (selezione destinazione) e TarO (ottimizzazione del bersaglio). TarO corre un gran numero di algoritmi, alla ricerca di omologhi e l&#39;annotazione del pool di possibili obiettivi alternativi. Questo pool di omologhi putativi &egrave; presentato in un formato di tabulati, classificato e risultati sono visualizzati anche come un multiplo automaticamente generato ed annotato allineamento di sequenza. Gli algoritmi selezione destinazione ogni predicono la propensione di un target selezionato proteina a progressi attraverso le fasi sperimentali che portano a diffracting cristalli. Questo approccio unico predictor presenta vantaggi per la selezione della destinazione, quando confrontato con un approccio utilizzando due o pi&ugrave; variabili predittive che ciascuno predire per il successo in una singola fase sperimentale. Gli strumenti descritti qui aiutarono SSPF raggiungere un tasso di successo (21%) alta in progressione obiettivi clonati a cristalli di diffrazione-qualit&agrave;.

Computational si avvicina alla selezione e ottimizzando gli obiettivi per biologia strutturale.

&#x6A19;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x306F;&#x3001;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306B;&#x4E2D;&#x592E;&#x3067;&#x3001;&#x591A;&#x6570;&#x306E;&#x8981;&#x56E0;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x53CA;&#x307C;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x4E3B;&#x8981;&#x306A;&#x76EE;&#x7684;&#x306F;&#x52AA;&#x529B;&#x3092;&#x9AD8;&#x5206;&#x89E3;&#x80FD;&#x69CB;&#x9020;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x306B;&#x5411;&#x3051;&#x3066;&#x30EB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306E;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x6BB5;&#x968E; &#xFF08;&#x6EB6;&#x89E3;&#x6027;&#x3001;&#x7D50;&#x6676;&#x5316;&#x306A;&#x3069;&#xFF09; &#x3067;&#x6210;&#x529F;&#x3059;&#x308B;&#x52A9;&#x9577;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x5E74;&#x4F1A;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x306E;&#x30D0;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x3092;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x6295;&#x8CC7;&#x306E;&#x30EA;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3092;&#x6700;&#x5927;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x30B3;&#x30F3;&#x30B9;&#x30C8;&#x30E9;&#x30AF;&#x30C8; &#x30C7;&#x30B6;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x901A;&#x3058;&#x3066;&#x9078;&#x629E;&#x3057;&#x305F;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059; (&#x4F8B;&#x3048;&#x3070;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x7121;&#x79E9;&#x5E8F;&#x3092;&#x6700;&#x5C0F;&#x9650;&#x306B;&#x3059;&#x308B;)&#x3001;&#x76F8;&#x540C;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x5B9F;&#x9A13;&#x65B9;&#x6CD5; (&#x4F8B;&#x3048;&#x3070;&#x767A;&#x73FE;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x306E;&#x9078;&#x629E;) &#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x306B;&#x69CB;&#x9020;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9; &#x30D1;&#x30A4;&#x30D7;&#x30E9;&#x30A4;&#x30F3;&#x3092;&#x4ECB;&#x3057;&#x3066;&#x52B9;&#x7387;&#x7684;&#x306A;&#x9032;&#x884C;&#x3092;&#x9996;&#x76F8;&#x306B;&#x5207;&#x308A;&#x66FF;&#x3048;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3001;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3088;&#x308A;&#x8A73;&#x7D30;&#x306A;&#x7126;&#x70B9;&#x3001;&#x30B9;&#x30B3;&#x30C3;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30C9;&#x69CB;&#x9020;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x65BD;&#x8A2D; (SSPF) &#x5185;&#x3067;&#x958B;&#x767A;&#x3057;&#x305F;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3068;&#x8A08;&#x7B97;&#x624B;&#x6CD5;&#x3092;&#x8B70;&#x8AD6;;&#x3059;&#x306A;&#x308F;&#x3061;&#x3001;XANNpred&#x3001;ParCrys&#x3001;OB &#x306E;&#x30B9;&#x30B3;&#x30A2; (&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x9078;&#x629E;) &#x3068;&#x592A;&#x90CE; (&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x6700;&#x9069;&#x5316;)&#x3002;&#x592A;&#x90CE;&#x306F;&#x3001;&#x591A;&#x6570;&#x306E;&#x540C;&#x65CF;&#x4F53;&#x3092;&#x691C;&#x7D22;&#x3057;&#x3001;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x4EE3;&#x66FF;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x30D7;&#x30FC;&#x30EB;&#x306B;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x308B;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x306E;&#x5B9F;&#x884C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30D7;&#x30FC;&#x30EB;&#x63A8;&#x5B9A;&#x540C;&#x65CF;&#x4F53;&#x306E;&#x30E9;&#x30F3;&#x30AF;&#x3001;&#x30BF;&#x30D3;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30C8;&#x5F62;&#x5F0F;&#x3067;&#x63D0;&#x793A;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3001;&#x81EA;&#x52D5;&#x7684;&#x306B;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x6CE8;&#x91C8;&#x4ED8;&#x304D;&#x306E;&#x500D;&#x6570;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x8996;&#x899A;&#x5316;&#x3067;&#x3059;&#x307E;&#x305F;&#x914D;&#x5217;&#x30A2;&#x30E9;&#x30A4;&#x30E1;&#x30F3;&#x30C8;&#x3002;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x9078;&#x629E;&#x30A2;&#x30EB;&#x30B4;&#x30EA;&#x30BA;&#x30E0;&#x5404;&#x7D50;&#x6676;&#x56DE;&#x6298;&#x306B;&#x3064;&#x306A;&#x304C;&#x308B;&#x5B9F;&#x9A13;&#x306E;&#x6BB5;&#x968E;&#x3092;&#x7D4C;&#x3066;&#x9032;&#x884C;&#x3059;&#x308B;&#x9078;&#x629E;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x50BE;&#x5411;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x5358;&#x4E00;&#x4E88;&#x6E2C;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306F; 2 &#x3064;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;&#x5668;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5229;&#x70B9;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x5404;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x5B9F;&#x9A13;&#x6BB5;&#x968E;&#x3067;&#x306E;&#x6210;&#x529F;&#x3092;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x8AAC;&#x660E;&#x3059;&#x308B;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB; SSPF &#x56DE;&#x6298;&#x54C1;&#x8CEA;&#x7D50;&#x6676;&#x306B;&#x9032;&#x3093;&#x3067;&#x30AF;&#x30ED;&#x30FC;&#x30F3; &#x30FB; &#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3067;&#x9AD8;&#x3044; (21%) &#x306E;&#x6210;&#x529F;&#x7387;&#x3092;&#x9054;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x52A9;&#x3051;&#x3002;

&#x8A08;&#x7B97;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x3068;&#x69CB;&#x9020;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x6700;&#x9069;&#x5316;&#x3078;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC704;&#xD55C; &#xD45C;&#xC801; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC758; &#xC911;&#xC2EC; &#xC774;&#xBA70; &#xC218;&#xB9CE;&#xC740; &#xC694;&#xC778;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xBC1B;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xAD6C;&#xC870; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xD5A5;&#xD574; &#xACBD;&#xB85C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xB2E8;&#xACC4; (&#xC6A9; &#xD574;&#xB3C4;, &#xB760;&#xB294;)&#xC5D0;&#xC11C; &#xC131;&#xACF5;&#xC5D0; &#xB3C4;&#xC6C0;&#xC774; &#xB418;&#xB294; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xB9AC; &#xC18D;&#xC131;&#xC758; &#xBC38;&#xB7F0;&#xC2A4;&#xC640; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xD30C;&#xC545; &#xD558; &#xC5EC; &#xD22C;&#xC790; &#xD558;&#xB294; &#xB178;&#xB825;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBC18;&#xD658;&#xC744; &#xADF9;&#xB300;&#xD654; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xC8FC;&#xC694; &#xBAA9;&#xD45C;&#xAC00;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC120;&#xD0DD;&#xD55C; &#xB300;&#xC0C1; &#xAD6C;&#xBB38; &#xB514;&#xC790;&#xC778;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xB41C; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; (&#xC608;: &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC7A5;&#xC560;&#xB97C; &#xCD5C;&#xC18C;&#xD654; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574;), &#xAD6C;&#xC870; &#xB2E8;&#xBC31;&#xCCB4;&#xD559; &#xD30C;&#xC774;&#xD504;&#xB77C;&#xC778;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xD6A8;&#xC728;&#xC801;&#xC778; &#xC9C4;&#xD589;&#xC744; &#xC704;&#xD574; &#xD504;&#xB77C;&#xC784;&#xC744; &#xB3D9;&#xC885; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xACFC; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xBC29;&#xBC95;&#xB860; (&#xC608;&#xB97C; &#xB4E4;&#xC5B4; &#xC2DD; &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC758; &#xC120;&#xD0DD;)&#xB85C; &#xC804;&#xD658;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xB17C;&#xC758; &#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD; &#xBC0F; &#xB3C4;&#xAD6C; &#xAC1C;&#xBC1C;&#xC5D0; &#xC2A4;&#xCF54;&#xD2C0;&#xB79C;&#xB4DC; &#xAD6C;&#xC870; Proteomics &#xC2DC;&#xC124; (SSPF); &#xC790;&#xC138;&#xD55C; &#xCD08;&#xC810; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xACC4;&#xC0B0; &#xAE30;&#xBC95; &#xC989; XANNpred, ParCrys, &#xC0B0;&#xBD80;&#xC778;&#xACFC;-&#xC810;&#xC218; (&#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD;)&#xC640; &#xD0C0;&#xB85C; (&#xB300;&#xC0C1; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654;). &#xD1A0; &#xB780; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;, homologues&#xB97C; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD558; &#xACE0; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xB300;&#xCCB4; &#xB300;&#xC0C1; &#xD480;&#xC758; &#xB9CE;&#xC740; &#xC218;&#xB97C; &#xC2E4;&#xD589; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xD480; &#xC0C1; homologues&#xC758; &#xC21C;&#xC704;, &#xBC29;&#xD5A5; &#xBCA1;&#xD130; &#xD615;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xC81C;&#xC2DC; &#xD558; &#xACE0; &#xACB0;&#xACFC; &#xB610;&#xD55C; &#xC790;&#xB3D9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0DD;&#xC131; &#xD558; &#xACE0; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC774; &#xC5EC;&#xB7EC; visualised &#xC815;&#xB82C; &#xC21C;&#xC11C;. Diffracting &#xD06C;&#xB9AC;&#xC2A4;&#xD0C8; &#xC120;&#xB3C4; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xB2E8;&#xACC4;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; &#xC9C4;&#xD589;&#xC744; &#xC120;&#xD0DD;&#xD55C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB300;&#xC0C1;&#xC758; &#xC131;&#xD5A5; &#xC608;&#xCE21; &#xD558;&#xB294; &#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD; &#xC54C;&#xACE0;&#xB9AC;&#xC998;&#xC774; &#xAC01;. &#xC774; &#xB2E8;&#xC77C; &#xC608;&#xCE21; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xC7A5;&#xC810;&#xC774; &#xB300;&#xC0C1; &#xC120;&#xD0DD;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB450; &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xC608;&#xC5B8;&#xC790;&#xC640; &#xBE44;&#xAD50;&#xD560; &#xB54C; &#xAC01;&#xAC01; &#xD558;&#xB098;&#xC758; &#xC2E4;&#xD5D8; &#xB2E8;&#xACC4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC131;&#xACF5;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC608;&#xCE21;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC5D0; &#xC124;&#xBA85; &#xB41C; &#xB3C4;&#xAD6C; SSPF &#xC9C4;&#xD589; &#xBCF5;&#xC81C; &#xB300;&#xC0C1; &#xD68C;&#xC808; &#xD488;&#xC9C8; &#xACB0;&#xC815;&#xC5D0;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB192;&#xC740; (21%)&#xC758; &#xC131;&#xACF5;&#xC744; &#xC18D;&#xB3C4; &#xC5BB;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xACC4;&#xC0B0;&#xC744; &#xC120;&#xD0DD; &#xD558; &#xACE0; &#xCD5C;&#xC801;&#xD654; &#xAD6C;&#xC870; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBAA9;&#xD45C;&#xC5D0; &#xC811;&#xADFC; &#xD55C;&#xB2E4;.

Selecci&oacute;n de objetivos de prote&iacute;na para el estudio es fundamental para la biolog&iacute;a estructural y puede estar influenciada por numerosos factores. Un objetivo clave es maximizar los retornos para el esfuerzo invertido mediante la identificaci&oacute;n de prote&iacute;nas con el equilibrio de propiedades biof&iacute;sicas que conducen al &eacute;xito en todas las etapas (solubilidad, cristalizaci&oacute;n, etc.) en la ruta hacia un modelo estructural de alta resoluci&oacute;n. Objetivos seleccionados pueden optimizarse mediante el dise&ntilde;o de la construcci&oacute;n (por ejemplo para minimizar el desorden de la prote&iacute;na), cambiar a una prote&iacute;na hom&oacute;loga y selecci&oacute;n de la metodolog&iacute;a experimental (por ejemplo, la elecci&oacute;n de sistema de expresi&oacute;n) para cebar eficiente progreso a trav&eacute;s de la tuber&iacute;a de la prote&oacute;mica estructural. Aqu&iacute; discutimos t&eacute;cnicas computacionales en la selecci&oacute;n de objetivos y optimizaci&oacute;n, con m&aacute;s &eacute;nfasis en herramientas desarrolladas dentro de la instalaci&oacute;n escoc&eacute;s de la prote&oacute;mica estructural (SSPF); es decir, XANNpred, ParCrys, OB-Score (selecci&oacute;n del destino) y TarO (optimizaci&oacute;n de destino). TarO corre un gran n&uacute;mero de algoritmos, buscando hom&oacute;logos y anotar el n&uacute;mero de posibles objetivos alternativos. Esta agrupaci&oacute;n de supuesta hom&oacute;logos se presenta en forma ordenada, tabulado y los resultados tambi&eacute;n se visualizan como un m&uacute;ltiplo generado autom&aacute;ticamente y anotado alineamiento de la secuencia. Los algoritmos de selecci&oacute;n objetivo cada predicen la propensi&oacute;n de un objetivo de las prote&iacute;nas al progreso a trav&eacute;s de las etapas experimentales hacia diffracting cristales. Este enfoque &uacute;nico predictor tiene ventajas para la selecci&oacute;n del objetivo, en comparaci&oacute;n con un enfoque usando dos o m&aacute;s predictores que cada uno predecir para el &eacute;xito en una sola etapa experimental. Las herramientas descritas aqu&iacute; ayud&oacute; a SSPF lograr una tasa de &eacute;xito alta (21%) en objetivos clonados progresiva a los cristales de la difracci&oacute;n de calidad.

Computacional se acerca a seleccionar y optimizar los objetivos para la biolog&iacute;a estructural.

Proteogenomics &#x6709;&#x53EF;&#x80FD;&#x63D0;&#x524D;&#x901A;&#x8FC7;&#x9AD8;&#x8D28;&#x91CF;&#x80BD;&#x6807;&#x8BC6;&#x6765;&#x81EA;&#x8D28;&#x8C31;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x8868;&#x73B0;&#x51FA;&#x4E00;&#x79CD;&#x7ED9;&#x5B9A;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6CE8;&#x91CA;&#x6216;&#x5F02;&#x6784;&#x4F53;&#x662F;&#x8868;&#x8FBE;&#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x4E00;&#x7EA7;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x3002;&#x8FD9;&#x53EF;&#x4EE5;&#x63A8;&#x52A8;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x529F;&#x80FD;&#x3001; &#x53D1;&#x73B0;&#x65B0;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x548C;&#x57FA;&#x56E0;&#x7ED3;&#x6784;&#x5C1A;&#x672A;&#x786E;&#x5B9A;&#x6216;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x7684;&#x7406;&#x89E3;&#x3002;&#x7531;&#x4E8E;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x7684;&#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x730E;&#x67AA;&#x6027;&#x8D28;&#xFF0C;&#x81F3;&#x5173;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x662F;&#x4ED4;&#x7EC6;&#x8BEF;&#x62A5;&#x7684;&#x63A7;&#x5236;&#x548C;&#x9632;&#x6B62;&#x4EFB;&#x4F55;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684; misannotation&#x3002;&#x82E5;&#x5E72;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x6765;&#x5904;&#x7406;&#x8FD9;&#x4E2A;&#x95EE;&#x9898;&#x6B63;&#x5728;&#x88AB;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x4F7F;&#x7528;&#x5728;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x3001; &#x8BA1;&#x7B97;&#x9519;&#x8BEF;&#x53D1;&#x73B0;&#x7387; &#xFF08;FDR&#xFF09; &#x548C;&#x540E;&#x9519;&#x8BEF;&#x6982;&#x7387; &#xFF08;PEP&#xFF09; &#x503C;&#x7684;&#x56E2;&#x4F53;&#x53CA;&#x4E2A;&#x522B;&#x80BD;&#x8C31;&#x6BD4;&#x8D5B; &#xFF08;&#x63A5;&#x5165;&#xFF09;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x7528;&#x4E8E;&#x591A;&#x4E2A;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x63A7;&#x5236;&#x548C;&#x5229;&#x7528;&#x8BF1;&#x9975;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x6765;&#x4F30;&#x8BA1;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x610F;&#x4E49;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x663E;&#x793A;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x9009;&#x62E9;&#x4E86;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4FE1;&#x5FC3;&#x4F30;&#x8BA1;&#x5BFC;&#x81F4;&#x901A;&#x4FE1;&#x5F02;&#x5E38;&#x62A5;&#x544A;&#x7684;&#x6570;&#x76EE;&#x663E;&#x8457;&#x5DEE;&#x5F02;&#x5F88;&#x5927;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6CE8;&#x610F;&#x5230;&#x4F7F;&#x7528;&#x516D;&#x5E27;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x7684;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x5E8F;&#x5217;&#xFF0C;&#x4F8B;&#x5982;&#x88C5;&#x914D;&#x8F6C;&#x5F55;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x7684;&#x6807;&#x51C6;&#x76EE;&#x6807;&#xFF1A; &#x8BF1;&#x9975;&#x529E;&#x6CD5;&#x663E;&#x7136;&#x4F4E;&#x4F30;&#x4E86;&#x5206;&#x914D;&#x7ED9;&#x63A5;&#x5165;&#x7684;&#x4FE1;&#x5FC3;&#x3002;&#x6B64;&#x9519;&#x8BEF;&#x7684;&#x6E90;&#x6E90;&#x4E8E;&#x516D;&#x5E27;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#xFF0C;&#x4E3A;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x76EE;&#x6807;&#x5E8F;&#x5217;&#x5B58;&#x5728;&#x4E94;&#x4E2A;&quot;&#x4E0D;&#x6B63;&#x786E;&quot;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#x4E0D;&#x5927;&#x53EF;&#x80FD;&#x5BF9;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x4EE3;&#x7801;&#x7684;&#x81A8;&#x80C0;&#x548C;&#x4E0D;&#x5BFB;&#x5E38;&#x6027;&#x8D28;&#x3002;&#x670D;&#x52A1;&#x5458;&#x7684;&#x7F57;&#x65AF;&#x798F;&#x548C; PEP &#x4F30;&#x8BA1;&#x5BFC;&#x81F4;&#x8F83;&#x5C11;&#x63A5;&#x53D7;&#x63A5;&#x5165;&#x56FA;&#x5B9A;&#x9608;&#x503C;&#xFF0C;&#x5728;&#x548C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5C55;&#x793A;&#x8FD9;&#x79CD;&#x6548;&#x679C;&#x662F;&#x4E00;&#x79CD;&#x4EA7;&#x54C1;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x548C;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x5EFA;&#x6A21;&#x548C;&#x4E0D;&#x641C;&#x7D22;&#x5F15;&#x64CE;&#x3002;&#x62A5;&#x544A;&#x8BF4;&#xFF0C;&#x5404;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x5C06;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x5927;&#x5C0F;&#x9650;&#x5236;&#x5E76;&#x5220;&#x9664;&#x975E;&#x7F16;&#x7801;&#x76EE;&#x6807;&#x5E8F;&#x5217;&#x662F;&#x5BA1;&#x67E5;&#x548C;&#x8BA8;&#x8BBA;&#x751F;&#x6210;&#x5E76;&#x6539;&#x53D8;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x4F30;&#x8BA1;&#x6570;&#x548C;&#x63A5;&#x5165;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x7ED3;&#x679C;&#x662F;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x7FA4;&#x4F53;&#x8FDB;&#x884C; proteogenomics&#xFF0C;&#x65E8;&#x5728;&#x6700;&#x5927;&#x9650;&#x5EA6;&#x5730;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x548C;&#x53D1;&#x73B0;&#x7684;&#x5DF2;&#x7F16;&#x5E8F;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x4E2D;&#x57FA;&#x56E0;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x540C;&#x65F6;&#x4ECD;&#x7136;&#x63A7;&#x5236;&#x7684;&#x8BEF;&#x62A5;&#x3002;

&#x89E3;&#x51B3; proteogenomic &#x641C;&#x7D22;&#x7B56;&#x7565;&#x7684;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x6E90;&#x6027;&#x86CB;&#x767D;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x4E2D;&#x7684;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x504F;&#x5DEE;&#x3002;

Proteogenomics has the potential to advance genome annotation through high quality peptide identifications derived from mass spectrometry experiments, which demonstrate a given gene or isoform is expressed and translated at the protein level. This can advance our understanding of genome function, discovering novel genes and gene structure that have not yet been identified or validated. Because of the high-throughput shotgun nature of most proteomics experiments, it is essential to carefully control for false positives and prevent any potential misannotation. A number of statistical procedures to deal with this are in wide use in proteomics, calculating false discovery rate (FDR) and posterior error probability (PEP) values for groups and individual peptide spectrum matches (PSMs). These methods control for multiple testing and exploit decoy databases to estimate statistical significance. Here, we show that database choice has a major effect on these confidence estimates leading to significant differences in the number of PSMs reported. We note that standard target:decoy approaches using six-frame translations of nucleotide sequences, such as assembled transcriptome data, apparently underestimate the confidence assigned to the PSMs. The source of this error stems from the inflated and unusual nature of the six-frame database, where for every target sequence there exists five "incorrect" targets that are unlikely to code for protein. The attendant FDR and PEP estimates lead to fewer accepted PSMs at fixed thresholds, and we show that this effect is a product of the database and statistical modeling and not the search engine. A variety of approaches to limit database size and remove noncoding target sequences are examined and discussed in terms of the altered statistical estimates generated and PSMs reported. These results are of importance to groups carrying out proteogenomics, aiming to maximize the validation and discovery of gene structure in sequenced genomes, while still controlling for false positives.

Addressing statistical biases in nucleotide-derived protein databases for proteogenomic search strategies.

Proteogenomics a le potentiel de faire avancer l&#39;annotation du g&eacute;nome par le biais des identifications de peptide de haute qualit&eacute; provenant des exp&eacute;riences de spectrom&eacute;trie de masse, qui d&eacute;montrent un g&egrave;ne donn&eacute; ou isoforme est exprim&eacute; et traduit au niveau de la prot&eacute;ine. Ceci peut progresser notre compr&eacute;hension de la fonction du g&eacute;nome, d&eacute;couverte de nouveaux g&egrave;nes et la structure des g&egrave;nes qui n&#39;ont pas encore &eacute;t&eacute; identifi&eacute; ou valid&eacute;. En raison de la nature de fusil de chasse de haut-d&eacute;bit de la plupart des exp&eacute;riences de prot&eacute;omique, il faut soigneusement contr&ocirc;ler de faux positifs et pr&eacute;venir toute &eacute;ventuelle misannotation. Un certain nombre de proc&eacute;dures statistiques de traiter avec ce est largement utilis&eacute;es en prot&eacute;omique, en calculant le taux de fausse d&eacute;couverte (FDR) et les valeurs de probabilit&eacute; (PEP) erreur post&eacute;rieure pour les groupes et matches de peptide individuels du spectre (MPS). Ces m&eacute;thodes contr&ocirc;lent pour tester plusieurs et exploitent des bases de leurre pour estimer la signification statistique. Ici, nous montrons que le choix de la base de donn&eacute;es a un effet majeur sur ces estimations de confiance conduisant &agrave; des diff&eacute;rences significatives dans le nombre des MPS signal&eacute;s. Nous notons que les approches standard cible : leurre &agrave; l&#39;aide de six images traductions de s&eacute;quences nucl&eacute;otidiques, telles que les donn&eacute;es de l&#39;assembl&eacute; du transcriptome, sous-estiment apparemment la confiance assign&eacute;e &agrave; MPS. La source de cette erreur provient de la nature gonfl&eacute;e et inhabituelle de la base de donn&eacute;es de six images, o&ugrave;, pour chaque s&eacute;quence cible, il existe cinq cibles &laquo; incorrects &raquo; qui ne risquent pas de code pour la prot&eacute;ine. Le FDR et le PEP pr&eacute;pos&eacute; aux estimations plomb &agrave; PSMs accept&eacute;s moins aux seuils fix&eacute;s, et nous montrent que cet effet est un produit de la base de donn&eacute;es et mod&eacute;lisation statistique et pas le moteur de recherche. Une vari&eacute;t&eacute; d&#39;approches pour limiter la taille de la base de donn&eacute;es et de supprimer non codante cible s&eacute;quences sont examin&eacute;es et discute les estimations statistiques alt&eacute;r&eacute;es g&eacute;n&eacute;r&eacute;es et MPS signal&eacute;s. Ces r&eacute;sultats sont importants pour les groupes effectuant proteogenomics, visant &agrave; maximiser la validation et la d&eacute;couverte de la structure des g&egrave;nes dans les g&eacute;nomes s&eacute;quenc&eacute;s, tout en contr&ocirc;lant de faux positifs.

Adressage de biais statistiques dans les bases de prot&eacute;ines d&eacute;riv&eacute;es de nucl&eacute;otides pour les strat&eacute;gies de recherche proteogenomic.

Ian M. Overton

MRC Human Genetics Unit,
MRC IGMM,
MRC Human Genetics Unit, MRC IGMM

University of Edinburgh

The Use of Reverse Phase Protein Arrays (RPPA) to Explore Protein Expression Variation within Individual Renal Cell Cancers

Ian M. Overton

.css-o250i3{font-size:18px;font-family:Open Sans,sans-serif;line-height:21.6px;}MRC Human Genetics Unit,MRC IGMM,MRC Human Genetics Unit, MRC IGMM

University of Edinburgh

The Use of Reverse Phase Protein Arrays (RPPA) to Explore Protein Expression Variation within Individual Renal Cell Cancers

MRC Human Genetics Unit,
MRC IGMM,
MRC Human Genetics Unit, MRC IGMM