Name: a protocol for computer-based protein structure and function prediction
Uploaded: 2011-11-03T12:00:00
Duration: 16 min 41 s
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Le projet est soutenu en partie par Alfred P. Sloan Foundation, NSF Career Award (DBI 1027394), et l&#39;Institut national des sciences médicales générales (GM083107, GM084222).

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	<li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Template-based+modeling+and+free+modeling+by+I-TASSER+in+CASP7.">Template-based modeling and free modeling by I-TASSER in CASP7.</a> Proteins. 69, 108-117 (2007).</li><li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER:+Fully+automated+protein+structure+prediction+in+CASP8.">I-TASSER: Fully automated protein structure prediction in CASP8.</a> Proteins. 77, 100-113 (2009).</li><li>Wu, S., Skolnick, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ab+initio+modeling+of+small+proteins+by+iterative+TASSER+simulations.">Ab initio modeling of small proteins by iterative TASSER simulations.</a> BMC Biol. 5, 17-17 (2007).</li><li>Roy, A., Kucukural, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER:+a+unified+platform+for+automated+protein+structure+and+function+prediction.">I-TASSER: a unified platform for automated protein structure and function prediction.</a> Nat Protoc. 5, 725-738 (2010).</li><li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=LOMETS:+a+local+meta-threading-server+for+protein+structure+prediction.">LOMETS: a local meta-threading-server for protein structure prediction.</a> Nucleic Acids Res. 35, 3375-3382 (2007).</li><li>Zhang, Y., Kihara, D., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Local+energy+landscape+flattening:+parallel+hyperbolic+Monte+Carlo+sampling+of+protein+folding.">Local energy landscape flattening: parallel hyperbolic Monte Carlo sampling of protein folding.</a> Proteins. 48, 192-201 (2002).</li><li>Li, Y., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=REMO:+A+new+protocol+to+refine+full+atomic+protein+models+from+C-alpha+traces+by+optimizing+hydrogen-bonding+networks.">REMO: A new protocol to refine full atomic protein models from C-alpha traces by optimizing hydrogen-bonding networks.</a> Proteins. 76, 665-676 (2009).</li><li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations.">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , (2011).</li><li>Roy, A., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=COFACTOR:+protein-ligand+binding+site+predictions+by+global+structure+similarity+match+and+local+geometry+refinement.">COFACTOR: protein-ligand binding site predictions by global structure similarity match and local geometry refinement.</a> , (2011).</li><li>Zhang, Y., Hubner, I. A., Arakaki, A. K., Shakhnovich, E., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+the+origin+and+highly+likely+completeness+of+single-domain+protein+structures.">On the origin and highly likely completeness of single-domain protein structures.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 103, 2605-2610 (2006).</li><li>Zhang, Y., Kolinski, A., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TOUCHSTONE+II:+a+new+approach+to+ab+initio+protein+structure+prediction.">TOUCHSTONE II: a new approach to ab initio protein structure prediction.</a> Biophys. J. 85, 1145-1164 (2003).</li><li>Wu, S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comprehensive+assessment+of+sequence-based+and+template-based+methods+for+protein+contact+prediction.">A comprehensive assessment of sequence-based and template-based methods for protein contact prediction.</a> Bioinformatics. 24, 924-931 (2008).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SPICKER:+a+clustering+approach+to+identify+near-native+protein+folds.">SPICKER: a clustering approach to identify near-native protein folds.</a> J. Comput. Chem. 25, 865-871 (2004).</li><li>Zhang, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+protein+structure+refinement+using+fragment+guided+molecular+dynamics+simulations.">High-resolution protein structure refinement using fragment guided molecular dynamics simulations.</a> , (2010).</li><li>Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=I-TASSER+server+for+protein+3D+structure+prediction.">I-TASSER server for protein 3D structure prediction.</a> BMC Bioinformatics. 9, 40-40 (2008).</li><li>Xu, J., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+significant+is+a+protein+structure+similarity+with+TM-score+=+0.5?.">How significant is a protein structure similarity with TM-score = 0.5?.</a> Bioinformatics. 26, 889-895 (2010).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scoring+function+for+automated+assessment+of+protein+structure+template+quality.">Scoring function for automated assessment of protein structure template quality.</a> Proteins. 57, 702-710 (2004).</li><li>Barrett, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nomenclature+Committee+of+the+International+Union+of+Biochemistry+and+Molecular+Biology+(NC-IUBMB).+Enzyme+Nomenclature.+Recommendations+1992.+Supplement+4:+corrections+and+additions+(1997).">Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology (NC-IUBMB). Enzyme Nomenclature. Recommendations 1992. Supplement 4: corrections and additions (1997).</a> Eur J Biochem. 250, 1-6 (1997).</li><li>Ashburner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+ontology:+tool+for+the+unification+of+biology.+The+Gene+Ontology+Consortium.">Gene ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium.</a> Nat. Genet. 25, 25-29 (2000).</li><li>Zhang, Y., Skolnick, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TM-align:+a+protein+structure+alignment+algorithm+based+on+the+TM-score.">TM-align: a protein structure alignment algorithm based on the TM-score.</a> Nucleic. Acids. Res. 33, 2302-2309 (2005).</li><li>Xu, D., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=RK+Ab+Intio+Protein+Structure+Prediction.">RK Ab Intio Protein Structure Prediction.</a> , (2011).</li><li>Kim, D. E., Chivian, D., Baker, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+structure+prediction+and+analysis+using+the+Robetta+server.">Protein structure prediction and analysis using the Robetta server.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W526-W531 (2004).</li><li>Roy, A., Mukherjee, S., Hefty, P. S., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inferring+protein+function+by+global+and+local+similarity+of+structural+analogs.">Inferring protein function by global and local similarity of structural analogs.</a> , (2011).</li><li>Marchler-Bauer, A., Bryant, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CD-Search:+protein+domain+annotations+on+the+fly.">CD-Search: protein domain annotations on the fly.</a> Nucleic. Acids. Res. 32, W327-W331 (2004).</li><li>Finn, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Pfam+protein+families+database.">The Pfam protein families database.</a> Nucleic. Acids. Res. 38, D211-D222 (2010).</li><li>Zdobnov, E. M., Apweiler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=InterProScan--an+integration+platform+for+the+signature-recognition+methods+in+InterPro.">InterProScan--an integration platform for the signature-recognition methods in InterPro.</a> Bioinformatics. 17, 847-848 (2001).</li></ol>

Pas de conflits d&#39;intérêt déclarés.

Le protocole présenté ci-dessus est un guide général pour la structure et la fonction de modélisation utilisant le serveur I-Tasser. Bien que cette procédure automatisée fonctionne très bien pour la plupart des protéines, les interventions humaines contribuent souvent à améliorer significativement la précision de la modélisation, en particulier pour les protéines qui manquent de modèles proches de la bibliothèque APB. Les utilisateurs peuvent intervenir au cours de la modélisation I-Tasser de la manière suivante: (a) le fractionnement des protéines multi-domaines, (b) en fournissant contraintes externes pour améliorer l&#39;assemblage de la structure, et (c) supprimer des modèles lors de la modélisation. Fractionnement des protéines multi-domaines: Beaucoup de séquences de protéines à long contiennent fréquemment de multiples domaines attachés par des flexibles régions linker, ce qui rend leur élucidation de la structure en utilisant des techniques difficiles à la fois expérimentale et computationnelle. Néanmoins, en tant que domaines sont indépendamment pliage des entités distinctes et peut effectuer la fonction moléculaire, il estsouhaitable de diviser longues protéines multi-domaines et le modèle de chaque domaine séparément. Domaines de modélisation individuelle ne sera pas seulement d&#39;accélérer le processus de prédiction, mais augmente également la qualité de la requête-modèle de l&#39;alignement, résultant dans la structure plus fiables et les prédictions de fonction. Les limites du domaine dans les séquences de protéines peuvent être prédits à l&#39;aide disponible gratuitement en ligne des programmes externes tels que NCBI CDD 24, 25 ou PFAM InterProScan 26. Aussi, si les alignements LOMETS filetage sont disponibles pour la protéine de requête, les limites du domaine peut être localisé par identifier visuellement de longues étendues de résidus non-alignés dans les modèles haut de filetage (voir l&#39;étape 5.4). Ces régions non alignés pour la plupart correspondent à des régions de liaison de domaine. Si les modèles multi-domaines sont déjà disponibles dans la bibliothèque de modèles PDB avec tous les domaines requête alignées, alors la protéine requête peut être modélisée comme pleine longueur. Fournir contraintes extérieures <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Les simulations d&#39;assemblage des structures de l&#39;I-Tasser sont principalement guidées par des contraintes spatiales collectées auprès des LOMETS threading modèles. Pour les protéines qui ont une bonne requête a frappé le filetage (Norm. Z-score&gt; 1) dans la bibliothèque de modèles, dérivés contraintes spatiales sont pour la plupart d&#39;une grande précision et I-Tasser va générer des modèles à haute résolution structurelle pour ces protéines. Au contraire, pour les protéines de requête qui ont peu ou pas touché le filetage (Norm. Z-score &lt;1), recueillies contraintes spatiales contiennent souvent des erreurs en raison de l&#39;incertitude du modèle et l&#39;alignement. Pour ces cibles protéiques, spécifié par l&#39;utilisateur des informations spatiales peuvent être très utiles pour améliorer la qualité du modèle prédit. Les utilisateurs peuvent fournir contraintes extérieures au serveur I-Tasser de deux façons: A. Spécifier contact / distance de contraintes Caractérisé expérimentalement inter-résidus contacts / distances, par exemple de la RMN ouréticulation des expériences, peut être spécifié en téléchargeant un fichier de retenue. Un fichier exemple est montré dans la figure 8, où la colonne 1 précise le type de contrainte, à savoir &quot;DIST&quot; ou &quot;CONTACT&quot;. Pour de retenue à distance (DIST), les colonnes 2 et 4 contiennent des positions de résidus (i, j), les colonnes 3 et 5 contiennent l&#39;atome-types dans les résidus et la colonne 6 indique la distance entre les deux atomes spécifiées. Pour les appuie-contact (contact), les colonnes 2 et 3 contiennent les positions (i, j) des résidus qui doivent être en contact. La distance entre les chaînes latérales au centre de ces paires de résidus en contact est décidé en fonction des distances observées dans les structures connues dans l&#39;APB. I-Tasser va essayer de tirer de ces paires d&#39;atomes proches de la distance spécifiée lors de l&#39;affinement de la structure des simulations. B. Spécifier un modèle de structure des protéines LOMETS programmes filetage utiliser une bibliothèque représentant APB pour trouver les replis plausible pour la prot requêteein. Bien que l&#39;utilisation d&#39;une bibliothèque structure représentative contribue à réduire le temps nécessaire pour calculer les alignements de séquences-structure, il est possible qu&#39;une protéine bon modèle est manquée dans la bibliothèque ou le modèle peut ne pas avoir été identifiés par les programmes LOMETS filetage, même si elle est présents dans la bibliothèque. Dans ces cas, l&#39;utilisateur doit spécifier la structure de la protéine voulue comme le modèle. Pour spécifier la structure des protéines comme un modèle supplémentaire, les utilisateurs peuvent soit télécharger un fichier de structure PDB formaté ou spécifier l&#39;ID APB d&#39;une structure de protéine déposée dans la bibliothèque de l&#39;APB. Le I-Tasser va générer l&#39;alignement des requêtes modèle à l&#39;aide du programme 23 de rassemblement et permettra de recueillir contraintes spatiales à la fois du modèle de l&#39;utilisateur spécifié et des modèles pour guider LOMETS la simulation de montage de structure. Parce que la précision des contraintes LOMETS est différente pour les différentes cibles, le poids des contraintes LOMETS est plus forte en facile (homologue) TArgets que celui dur (non homologues) des objectifs, qui ont été systématiquement à l&#39;écoute de notre formation de référence. L&#39;utilisateur peut également spécifier leur propre requête template alignements. Le serveur accepte l&#39;alignement en deux formats: le format FASTA (figure 9A) et le format 3D (Figure 9B). Le format FASTA est standard et décrite au <a href="http://zhanglab.%20ccmb.med.umich.edu/FASTA/">http://zhanglab. ccmb.med.umich.edu / FASTA /</a> . Le format 3D est similaire au format standard APB ( <a href="http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html">http://www.wwpdb.org/documentation/format32/sect9.html</a> ), mais deux colonnes supplémentaires dérivées à partir des modèles sont ajoutés aux dossiers atome (voir figure 9B): Colonnes 1-30: Atome (C-alpha uniquement) et les résidus de noms pour la séquence requête. Colonnes 31-54: Les coordonnées de C-alpha des atomes de la requête copiés à partir des atomes correspondants dans le modèle. Colonnes 55-59: numéro résidu correspondant dans le modèle basé sur l&#39;alignement Colonnes 60-64: nom résidu correspondant dans le modèle Exclure les protéines modèles Les protéines sont des molécules flexibles et peuvent adopter plusieurs états conformationnels de changer leur activité biologique. Par exemple, les structures des protéines kinases de nombreuses protéines membranaires ont été résolues dans la conformation à la fois actives et inactives. Aussi la présence ou l&#39;absence de ligand lié peut provoquer de grands mouvements structurels. Alors que tous les états conformationnels du modèle sont semblables pour les programmes de filetage, il est souhaitable de modèle de la requête en utilisant des modèles dans un seul état particulier. Une nouvelle option sur le serveur permet à l&#39;utilisateur d&#39;exclure les protéines de modèle lors de la modélisation de structure. Cette fonction permettrait également à l&#39;utilisateur de choisir le niveau d&#39;homologie de modèles à utiliser pour la modélisation. Les utilisateurs peuvent exclure les protéines template from de la bibliothèque I-Tasser par: A. Définition d&#39;une coupure d&#39;identité de séquence Les utilisateurs peuvent utiliser cette option pour exclure des protéines homologues de la bibliothèque de modèles I-Tasser. Le niveau d&#39;homologie est fixé en fonction du seuil d&#39;identité de séquence, c&#39;est à dire le nombre de résidus identiques entre la requête et la protéine modèle, divisé par la longueur de séquence de la séquence requête. Par exemple, si l&#39;utilisateur tape dans &quot;70%&quot; dans la forme prévue, toutes les protéines modèles qui ont une identité de séquence&gt; 70% à la protéine requête I-seront exclus de la bibliothèque de modèles I-Tasser. B. Exclure protéines modèle spécifique Protéines modèle spécifique peut être exclu de la bibliothèque de modèles I-Tasser en téléchargeant une liste contenant les ID APB des structures d&#39;être exclus. Un fichier exemple est montré dans la figure 10. Comme la même protéine peut exister en tant que de multiples entrées dans la bibliothèque APB, I-Tasser soiRVer sera par défaut d&#39;exclure les modèles spécifiés (dans Colonne1) ainsi que tous les autres modèles de la bibliothèque qui ont une identité&gt; 90% aux modèles spécifiés. L&#39;utilisateur peut également spécifier un seuil d&#39;identité différents, par exemple, 70%, où tous les modèles avec l&#39;identité&gt; 70% aux protéines modèle spécifié seront exclus.

<ol><li> FASTA formaté séquence d&#39;acides aminés de la protéine à modéliser (voir, <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtml">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST/fasta.shtml</a> ). </li><li> Un ordinateur personnel avec accès à Internet et un navigateur Web. </li><li> Moléculaire du logiciel de visualisation, par exemple, ou RasMol PyMOL, pour analyser la structure tertiaire et prédit des sites fonctionnels. </li></ol>

a protocol for computer-based protein structure and function prediction

Génome projets de séquençage ont crypté des millions de séquences protéiques, qui exigent la connaissance de leur structure et leur fonction pour améliorer la compréhension de leur rôle biologique. Bien que les méthodes expérimentales peuvent fournir des informations détaillées pour une petite fraction de ces protéines, la modélisation computationnelle est nécessaire pour la majorité des molécules de protéines qui sont expérimentalement non caractérisés. Le serveur I-Tasser est une table de travail en ligne pour la modélisation à haute résolution de la structure des protéines et la fonction. Etant donné une séquence de protéine, une sortie typique du serveur I-Tasser comprend prédiction de structure secondaire, prédit accessibilité au solvant de chaque résidu, des protéines homologues modèle de threading et détectés par des alignements structure, jusqu&#39;à cinq pleine longueur tertiaires modèles structurels, et basée sur la structure annotations fonctionnelles pour la classification des enzymes, des termes Gene Ontology et protéine-ligand des sites de liaison. Toutes les prévisions sont étiquetés avec un score de confiance quiraconte comment les prédictions sont précises sans connaître les données expérimentales. Afin de faciliter les demandes spéciales des utilisateurs finaux, le serveur fournit les canaux d&#39;accepter spécifié par l&#39;utilisateur inter-résidus de distance et de contact des cartes pour changer de façon interactive la modélisation I-Tasser, elle permet également aux utilisateurs de spécifier toutes les protéines de matrice, ou à exclure n&#39;importe quel modèle protéines lors des simulations de montage de structure. Les informations structurelles pourraient être recueillies par les utilisateurs sur la base des preuves expérimentales ou connaissances biologiques dans le but d&#39;améliorer la qualité de I-Tasser prédictions. Le serveur a été évalué comme le meilleur des programmes de la structure des protéines et des prévisions de fonction dans les expériences récentes CASP échelle de la communauté. Il n&#39;y a actuellement&gt; 20 000 chercheurs inscrits dans plus de 100 pays qui utilisent la ligne I-Tasser serveur.

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A Protocol for Computer-Based Protein Structure and Function Prediction

Lignes directrices pour l&#39;informatique basée caractérisation structurale et fonctionnelle de protéines en utilisant le pipeline I-Tasser est décrite. A partir de la séquence protéique de requête, les modèles 3D sont générés à l&#39;aide de plusieurs alignements de filetage et itératif des simulations assemblage structural. Inférences fonctionnelles sont ensuite tirées à partir des matches à protéines avec une structure connue et fonctions.

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