Proteins are essential agents for controlling, effecting and modulating cellular functions, and proteins with similar sequences have diverged from a common ancestral gene, and have similar structures and functions. Function prediction of unknown proteins remains one of the most challenging problems in bioinformatics. Recently, various computational approaches have been developed for identification of short sequences that are conserved within a family of closely related protein sequence. Protein function is often correlated with highly conserved motifs. Motif is the smallest unit of protein structure and function, and intends to make core part among protein structural and functional components. Therefore, prediction methods using data mining or machine learning have been developed. In this paper, we describe an approach for protein function prediction of motif-based models using data mining. Our work consists of three phrases. We make training and test data set and construct classifier using a training set. Also, through experiments, we evaluate our classifier with other classifiers in point of the accuracy of resulting classification.
For most of proteins to be active, they need well-defined three-dimensional structures alone or in complex. Folding is a process through which newly synthesized proteins get to the native state. Protein folding inside cells is assisted by various chaperones and folding factors, and misfolded proteins are eliminated by the ubiquitin-proteasome degradation system to ensure high fidelity of protein expression. Under certain circumstances, misfolded proteins escape the degradation process, yielding to deposit of protein aggregates such as loop-sheet polymer and amyloid fibril. Diseases characterized by insoluble deposits of proteins have been recognized for long time and are grouped as conformational diseases. Study of protein folding mechanism is required for better understanding of the molecular pathway of such conformational diseases.
The Drosophila genome contains four low molecular weight-protein tyrosine phosphatase (LMW-PTP) members: Primo-1, Primo-2, CG14297, and CG31469. The lack of intensive biochemical analysis has limited our understanding of these proteins. Primo-1 and CG31469 were previously classified as pseudophosphatases, but CG31469 was also suggested to be a putative protein arginine phosphatase. Herein, we present the crystal structures of CG31469 and Primo-1, which are the first Drosophila LMW-PTP structures. Structural analysis showed that the two proteins adopt the typical LMW-PTP fold and have a canonically arranged P-loop. Intriguingly, while Primo-1 is presumed to be a canonical LMW-PTP, CG31469 is unique as it contains a threonine residue at the fifth position of the P-loop motif instead of highly conserved isoleucine and a characteristically narrow active site pocket, which should facilitate the accommodation of phosphoarginine. Subsequent biochemical analysis revealed that Primo-1 and CG31469 are enzymatically active on phosphotyrosine and phosphoarginine, respectively, refuting their classification as pseudophosphatases. Collectively, we provide structural and biochemical data on two Drosophila proteins: Primo-1, the canonical LMW-PTP protein, and CG31469, the first investigated eukaryotic protein arginine phosphatase. We named CG31469 as DARP, which stands for Drosophila ARginine Phosphatase.
We showed the result that an appreciable difference of secondary structures in the intracrystlline protein was observed between Normal and Deform shells. In order to understand the exact secondary structure of proteins, we investigated the changes in protein conformation from the specific layers via Fourier Self-Deconvolution(FSD) techniques, using ATR(Attenuated Total Reflection) information.
Filamentous phages have been in the limelight as a new type of nanomaterial. In this study, genetically and chemically modified fd phage was used to generate a biomimetic phage self-assembly product. Positively charged fd phage (p8-SSG) was engineered by conjugating 3-aminopropyltriethoxysilane (APTES) to hydroxyl groups of two serine amino acid residues introduced at the N-terminus of major coat protein, p8. In particular, formation of a phage network was controlled by changing mixed ratios between wild type fd phage and APTES conjugated fd-SSG phage. Assembled phages showed unique bundle and network like structures. The bacteriophage based self-assembly approach illustrated in this study might contribute to the design of three dimensional microporous structures. In this work, we demonstrated that the positively charged APTES conjugated fd-SSG phages can assemble into microstructures when they are exposed to negatively charged wild-type fd phages through electrostatic interaction. In summary, since we can control the phage self-assembly process in order to obtain bundle or network like structures and since they can be functionalized by means of chemical or genetic modifications, bacteriophages are good candidates for use as bio-compatible scaffolds. Such new type of phage-based artificial 3D architectures can be applied in tuning of cellular structures and functions for tissue engineering studies.
Hydrophobicity is the key concept to understand the water plays in protein folding, protein aggregation, and protein-protein interaction. Traditionally, the hydrophobicity of protein is defined based on the scales of the hydrophobicity of residue, assuming that the hydrophobicity of free amino acids is maintained. Here, we explore how the hydrophobicity of constituting amino acids in protein rely on the protein context, in particular, on the total charge and secondary structures of a protein. To this end, we calculate and investigate the hydration free energy of three short proteins based on the integral-equation theory of liquids. We find that the hydration free energy of charged amino acids is significantly affected by the protein total charge and exhibits contrasting behavior depending on the protein total charge being positive or negative. We also observe that amino acids in the ${\beta}-sheets$ display more enhanced the hydrophobicity than amino acids in the loop, whereas those in the ${\alpha}-helix$ do not clearly show such a tendency. And the salt-bridge forming amino acids also exhibit increase of the hydrophobicity than that with no salt bridge. Our results provide novel insights into the hydrophobicity of amino acids, and will be valuable for rationalizing and predicting the strength of water-mediated interaction involved in the biological activity of proteins.
Objective: This program aimed to reveal the association of feed intrinsic molecular structure with nutrient supply to animals from canola feedstocks and co-products from bio-oil processing. The special objective of this study was to quantify the relationship between molecular spectral feature and nutrient availability and develop nutrient prediction equation with vibrational molecular structure spectral profiles. Methods: The samples of feedstock (canola oil seeds) and co-products (meals and pellets) from different bio-oil processing plants in Canada (CA) and China (CH) were submitted to this molecular spectroscopic technique and their protein and carbohydrate related molecular spectral features were associated with the nutritional results obtained through the conventional methods of analyses for chemical and nutrient profiles, rumen degradable and intestinal digestible parameters. Results: The results showed that the spectral structural carbohydrates spectral peak area (ca. 1,487.8 to 1,190.8 cm-1) was the carbohydrate structure that was most significant when related to various carbohydrate parameters of canola meals (p<0.05, r>0.50). And spectral total carbohydrate area (ca. 1,198.5 to 934.3 cm-1) was most significant when studying the various carbohydrate parameters of canola seeds (p<0.05, r>0.50). The spectral amide structures (ca. 1,721.2 to 1,480.1 cm-1) were related to a few chemical and nutrient profiles, Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) fractions, truly absorbable nutrient supply based on the Dutch protein system (DVE/OEB), and NRC systems, and intestinal in vitro protein-related parameters in co-products (canola meals). Besides the spectral amide structures, α-helix height (ca. 1,650.8 to 1,643.1 cm-1) and β-sheet height (ca. 1,633.4 to 1,625.7 cm-1), and the ratio between them have shown to be related to many protein-related parameters in feedstock (canola oil seeds). Multi-regression analysis resulted in moderate to high R2 values for some protein related equations for feedstock (canola seeds). Protein related equations for canola meals and carbohydrate related equations for canola meals and seeds resulted in weak R2 and low p values (p<0.05). Conclusion: In conclusion, the attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy vibrational molecular spectroscopy can be a useful resource to predict carbohydrate and protein-relates nutritional aspects of canola seeds and meals.
Oligomers with $\alpha$-aminooxy acids are reported to form very stable turn and helix structures, and they are supposed to be useful peptidomimetics for drug design. A recent report suggested that homochiral oxa-peptides form a strong eight-member-ring structure by a hydrogen bond between adjacent aminooxy-acid residues in a $CDCl_3$ solution. In order to design an $\alpha$-MSH analog with a stable turn conformation, we synthesized four tetramers and one pentamer, based on $\alpha$-MSH sequence, and determined the solution structures of the molecules by two-dimensional NMR spectroscopy and simulated annealing calculations. The solution conformations of the three peptidomimetic molecules (TLV, TDV, and TLL) in DMSO-$d_6$ contain a stable 7-membered-ring structure that is similar to a $\gamma$-turn in normal peptides. Newly-designed tetramer TDF and pentamer PDF have a ball-type rigid structure that is induced by strong hydrogen bonds between adjacent amide protons and carbonyl oxygens. In conclusion, the aminooxy acids, easily prepared from natural or unnatural amino acids, can be employed to prepare peptidomimetic analogues with well-defined turn structures for pharmaceutical interest.
Kim, Byung-Joo;Lee, Jung-Eun;Kim, Young-J.;Kim, Ku-Jin
Journal of Korea Multimedia Society
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v.15
no.6
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pp.794-804
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2012
For the geometric computations on the protein molecules, the proximity queries, such as computing the minimum distance from an arbitrary point to the molecule or detecting the collision between a point and the molecule, are essential. For the proximity queries, the efficiency of the computation time can be different according to the data structure used for the molecule. In this paper, we present the data structures and algorithms for applying proximity queries to a molecule with GPU acceleration. We present two data structures, a voxel map and a sphere tree, where the molecule is represented as a set of spheres, and corresponding algorithms. Moreover, we show that the performance of presented data structures are improved from 3 to 633 times compared to the previous data structure for the molecules containing 1,000~15,000 atoms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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