ပရိုတိန်း – ဖွဲ့စည်းပုံဘီဘာအို

နိဒါန်း

တစ်ဦး sequence ကိုကနေပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းမှုခန့်မှန်းသုတေသီများအဘို့အမြင့်အာရုံပြဿနာများ၏တဦးတည်းဖြစ်၏။ X-ray crystallography ကဲ့သို့စမ်းသပ်နည်းစနစ်အချိန်စားသုံးကြသည်အတိုင်းဤကွန်ပြူတာအသုံးချဇီဝဗေဒ၏အလွန်အသုံးဝင်သော application ဖြစ်ပါတယ်။ အခြေခံပြဿနာကျနော်တို့က၎င်း၏အမိုင်နိုအက်ဆစ် sequence ကိုကနေပရိုတိန်း၏ 3-D ကိုအသွင်သဏ္ဌာန်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပုံကိုဖြစ်ပါတယ်။ အခုဆိုရင်ကျနော်တို့ကအမိုင်နိုအက်ဆစ် sequence ကိုအပေါ်အခြေခံပြီးပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းမှုနှင့် function ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ဘယ်လိုမြင်လိမ့်မည်။

အဆိုပါပရိုတိန်းခေါက်ပြဿနာ

အဆိုပါ Alfinsen & # 39 အဆိုအရ; s ကိုယူဆချက်တစ်ခုပရိုတိန်း၏ 3-D ကိုဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုတည်းကိုသာအမိုင်နို-အက်ဆစ် sequence ကိုသတင်းအချက်အလက်ကဆုံးဖြတ်တာဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ Alfinsen အယူအဆဆန့်ကျင်ခိုင်မာတဲ့အငြင်းအခုံဟာ Levinthal & # 39 ဖြစ်၏ s ကိုဝိရောဓိ။ Levinthal & # 39 ဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ်အချို့သောအတှေးတှေရှိခဲ့တယျ; s ကိုဝိရောဓိ။ ဤရွေ့ကားကိုအောက်တွင်အကျဉ်းချုံးထားပါသည်:

1. ခိုင်မာသောသက်သေပြဖို့အသုံးပြုသီအိုရီနည်းလမ်းများပိုကောင်းအောင်ကြိုးစားနေသည်အဘယ်အရာကိုသဘာဝမရှိကြပေ။

2. ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကိုအလွယ်တကူခေါက်ထားတဲ့ပရိုတိန်းကိုရှေးခယျြခဲ့ကြပေမည်။

3. ပရိုတိန်းကောင်းစွာ, ပြည်တွင်းဖြစ်မဟုတ်တစ်ကမ္ဘာလုံးအကောင်းဆုံးနည်းလမ်းခေါက်လိမ့်မည်။

အနှစ်ချုပ်၎င်းထိုသို့ sequence ကိုကနေပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းမှုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်ခက်ခဲသည်။ သို့သော်စမ်းသပ်မှုတွေအစိတ်ပိုင်းဖြတ်ပရိုတိန်းအဆောက်အဦများ၏ကြီးထွားလာဒေတာဘေ့စကနေ, အခြို့ heuristics ထွန်းသစ်စနေကြပါတယ်:

1. ထူးခြားတဲ့ပရိုတိန်းခြံအရေအတွက်အတော်လေးကန့်သတ်သည်။

2. အများအပြားအတူတူခြံနှင့်အတူပရိုတိန်း, ဒါပေမယ့် sequence ကိုအဘယ်သူမျှမတူညီမှုရှိပါတယ်။

3. & # 39; ကြားနေ & # 39; ပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းမှုပြောင်းလဲဗီဇပြောင်းလဲမှုတွေများပါတယ်။

ပရိုတိန်းဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်စရိုက်လက္ခဏာတွေ

လူသိများပရိုတိန်း၏ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဂုဏ်သတ္တိများခန့်မှန်းအတွက်ကူညီဖို့သော tools အချို့နေသောခေါင်းစဉ်:

1. AA ကို CompIdent ။

2. TagIdent, PeptIdent နှင့် MultiIdent ။

3. PROPSEARCH ။

4. PepSea ။

5. PepMapper, Mascot နှင့် PeptideSearch ။

6. FindPept ။

1. AA ကို CompIdent:

ဤသည်က၎င်း၏အမိုင်နို-အက်ဆစ်ဖွဲ့စည်းမှုအားဖြင့်ပရိုတိန်းကိုသိရှိနိုင်ဖို့အသုံးပြုသည်။ ဒါဟာတူညီတဲ့ဖွဲ့စည်းမှု၏လူသိများပရိုတိန်းကိုသိရှိနိုင်ဖို့အမည်မသိပရိုတိန်း၏အမိုင်နို-အက်ဆစ်ဖွဲ့စည်းမှုကိုအသုံးပြုသည်။

2. TagIdent, PeptIdent နှင့် MultiIdent:

TagIdent ပေးထားသော Pi နှင့် MW နီးစပ်သူပရိုတိန်းများစာရင်းကို၏မျိုးဆက်ခွင့်ပြုပါတယ်။

PeptIdent Pi andMw, peptide အစုလိုက်အပြုံလိုက် fingerprinting ဒေတာနှင့်အတူပရိုတိန်းကိုသိရှိနိုင်ဖို့အသုံးပြုသည်။

MultiIdent Pi, MW, အမိုင်နို-အက်ဆစ်ဖွဲ့စည်းမှု, sequence ကို tag ကိုနှင့် peptide အစုလိုက်အပြုံလိုက် fingerprinting data တွေကိုသုံးပြီးပရိုတိန်း၏မှတ်ပုံတင်ခွင့်ပြုမယ့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်တယ်။

3. PROPSEARCH:

ဤသည် putative ပရိုတိန်းမိသားစုကိုရှာဖွေတဲ့ကိရိယာတခုဖြစ်တယ်။ ဒါဟာ input ကိုအဖြစ်အမိုင်နို-အက်ဆစ်ဖွဲ့စည်းမှုကိုအသုံးပြုသည်။ မော်လီကျူးအလေးချိန်, အခုတော့ဒီကြီးမားတဲ့အကြွင်းအကျန်များ၏အကြောင်းအရာ, အသေးစားအကြွင်းအကျန်များ၏ content တွေကိုပျမ်းမျှ hydrophobicity တူသောများအပြင်အခြားအဂုဏ်သတ္တိများများတွင်ပျမ်းမျှအားတာဝန်ခံနှင့်ရွေးချယ်ထားသည့် dipeptide ၏အကြောင်းအရာအုပ်စုများအဖြစ်ကောင်းစွာ sequence ကိုကနေတွက်ချက်နေကြသည်။

4. PepSea:

ဒါဟာ peptide မြေပုံသို့မဟုတ် peptide အစီအစဉ်အားဖြင့်ပရိုတိန်းဖော်ထုတ်ခြင်းများအတွက်ကိရိယာတခုဖြစ်တယ်။

5. PepMapper, Mascot နှင့် PeptideSearch:

PepMapper သော့ချက် input ကိုအဖြစ် peptide အစုလိုက်အပြုံလိုက်ကြာပါသည်။

Mascot ရှာဖွေရေး input ကိုအဖြစ် peptide အစုလိုက်အပြုံလိုက်လက်ဗွေ, sequence ကိုစုံစမ်းမှုသို့မဟုတ်က MS / MS အိုင်းရှာဖွေရေးကြာပါသည်။

PeptideSearch input ကိုအဖြစ်, peptide sequence ကို tag ကို, အမိုင်နို-အက်ဆစ် sequence ကို peptide ထု၏စာရင်းကိုအသုံးပြုသည်။

6. FindPept:

ဒါဟာပရိုတိန်း၏ unspecific cleavage ထံမှရလဒ်များကြောင့် peptides သိရှိနိုင်ဖို့အသုံးပြုသည်။ ဤအကောင့်ထဲသို့ artifactual ဓာတု configurations, Post-Translational ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းနှင့် protease autolytic cleavage ကြာပါသည်။

နိဂုံး:

ဤပရိုတိန်းဖွဲ့စည်းမှုအချို့ဖြစ်ကြပြီးခန့်မှန်း tools များလုပ်ဆောင်နိုင်ရန်။ ဤသည်မူလတန်းဖွဲ့စည်းပုံမှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်ခန့်မှန်းသောနောက်တစ်ဆင့်စေပါတယ်။

Source by Suganya R