磷酸化位点的预测分析

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3.2.1.磷酸化位点预测系统
Net Phos K[BPG04][HSR04][BGB99] (http://www.cbs.dtu.dk/services/Net Phos K/) ; Pred Phospho[KLO04] (http://www.ngri.re.kr/proteo/Pred Phospho.htm) ; DISPHOS[IRB04] (http://www.ist.temple.edu/DISPHOS) ; GPS[ZXC04] (http://973proteinweb.ustc.edu.cn/gps/gps_web/) ; Kinase Phos[HLT05] (http://kinasephos.mbc.nctu.edu.tw/)。
磷酸化修饰是生物体内重要的共价修饰 方式之一,与信号转导、细胞周期、生长发 育以及癌症机理等诸多生物学问题密切相关。
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2.1.蛋白质磷酸化的功能
1)磷酸化参与酶作用机制,在此过程磷酸 化为反应性中间产物,如在磷酸烯醇型丙酮 酸羧激酶依赖的磷酸转移酶系统的组氨酸蛋 白激酶;
2)磷酸化介导蛋白活性,蛋白分子通过蛋 白激酶发生磷酸化,如蛋白激酶A(丝氨酸和 苏氨酸残基)或不同的受体酪氨酸激酶(酪氨 酸残基);
磷酸化位点的预 测分析
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目录
1 什么是蛋白质磷酸化 2 磷酸化的意义 3 磷酸化位点的预测方法 4 相关数据库
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1.什么是蛋白质磷酸化
常见的蛋白质翻译后修饰过程有六种 , 如泛素化 , 磷酸化 ,糖基化 ,酯基化 ,甲 基化和乙酰化 ,其中磷酸化是蛋白质最重 要的翻译后修饰之一,是在一系列蛋白激 酶的作用下完成的,在酶和其它重要功能 分子活性的发挥、第二信使传递和酶的级 联作用中起到重要的作用。
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4.1.Phosphosite
Phosphosite是由 CST(Cell Signaling Technology)开发的一个生物信息数据库。整 合了所有人类和老鼠体内磷酸化蛋白修饰位 点信息,这些信息包括修饰位点发布的参考 文献、以修饰位点为中心的多肽序列、定位 于哪些已知的 domains和motif、研究这些位 点所需的抗体来源、以及一些相关链接。用 户可以根据磷酸化蛋白质名称、Swiss-Prot库 中蛋白质ID、磷酸化修饰氨基酸残基的名称 和在蛋白质序列中的位18置、提交者姓名、
3)天冬氨酸、谷氨酸和组氨酸的磷酸化 在细菌趋化反应的感觉性传导中发生解离。
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3.磷酸化位点的预测方法 试验检测 计算生物学技术
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3.1.试验检测
Edman降解法
MALDI-TOF-MS与磷酸酯酶处理相结合
源后裂解
基于MALDI-TOF-MS的其他分析方法
前体离子扫描
中性丢失扫描
逐级改变取样锥电势
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1.什么是蛋白质磷酸化
指由蛋白质激酶催化的把ATP的磷酸基 转移到底物蛋白质氨基酸残基(丝氨酸、苏 氨酸、酪氨酸)上的过程,或者在信号作用 下结合GTP,是生物体内一种普通的调节方 式,在细胞信号转导的过程中起重要作用。
某个信号蛋白磷酸化通常造成下游的蛋 白依次发生磷酸化,形成磷酸化级联反应。
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1.1.丝氨酸的磷酸化
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1.2.苏氨酸的磷酸化
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1.3.酪氨酸的磷酸化
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2.磷酸化的意义
蛋白质的磷酸化主要集中在肽链中的酪 氨酸、丝氨酸、苏氨酸残基上,这些残基上 具有游离的羟基,且本身不带电荷,当磷酸 化作用后,蛋白质便具有了电荷,从而使结 构发生变化,进一步引起蛋白质活性的变化, 这也是蛋白质磷酸化的意义所在。
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3.2.2.预测系统所采用的方法
系统名称 NetPhosK PredPhospho
DISPHOS
GPS KinasePhos
现有预测磷酸化位点系统所采用的方法
方法
提取的特征
神经网络
修饰位点邻近氨基酸序列特征及激酶种类
SVM
修饰位点邻近氨基酸序列特征及激酶种类
修饰位点邻近氨基酸序列特征,蛋白质disorder
31P检测
电子捕获解离
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3.1.1. MALDI-TOF-MS与磷酸酯酶处理相结合
磷酸酯酶处理后,磷酸化的肽会丢失磷酸 基团而产生特定质量数的变化, MALDITOF-MS通过检测这种质量数的变化而确定 磷酸化位点。Larsen等设计了一种可以直接 在样品靶上进行肽混合物磷脂酶处理的方法, 并评价这种方法能准确鉴定磷酸化位点,且 在凝胶的带上或点上应至少有1 pmol蛋白质 存在。
基于对数回归的线性分 类器
预测结果特征,二级结构预测结果特征,理化性质
特征,激酶种类
基于马尔科夫聚类算法
修饰位点邻近氨基酸序列相似度矩阵BLOSUM,激 酶种类
HMM模型
修饰位点邻近氨基酸序列特征及激酶种类
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Βιβλιοθήκη Baidu
3.2.1.主要的机器学习算法
人工神经网络( Artificial Neural Netw o rk , ANN) ; 支持向量机( Suppo rt Vecto r M achine , SVM) ; 隐马尔可夫模型( Hidden M arkov M odel , H M M) ; 对数比回归模型( logistic reg ressio n m odels) ; 位置特异得分矩阵( position -specific scoring m atrix , PSSM) ; 信息熵( Inform ation -Entropy); 贝叶斯决策理论( Bayesian decision theo ry , BDT) ; 加权投票( weig hted vo ting)。
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3.3.蛋白质磷酸化位点分析的困难
蛋白质磷酸化在体内是一种不稳定的动态 过程 ;
磷酸化蛋白质在细胞内丰度较低 ;
磷酸化蛋白质的磷酸基团很容易在分离过 程中丢失 ,且因其负电性而难于质子化 。
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4.相关数据库
1.Phosphosite (http://www.phosphosite.org/) [HCK04] ; 2.Phospho Base (http://www.cbs.dtu.dk/databases/Phospho Base/) [KBB99] ; 3.Phosphorylation Site Database (http://vigen.biochem.vt.edu/xpd/xpd.htm) [WKK04]。
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