2. Ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisa: a PDBTM adatbázis. 3. A transzmembrán fehérje topológiai adatbázis, a TOPDB szerver



Hasonló dokumentumok
Bioinformatika 2 6. előadás

TDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben

Rendezetlen fehérjék kölcsönhatásainak vizsgálata: elmélet, predikciók és alkalmazások

Beszámoló a K OTKA Project keretében végzett munkáról. Szinopszis:

Hálózati modellek alkalmazása a molekuláris biológia néhány problémájára. Doktori (PhD) értekezés tézisei. Ágoston Vilmos

A fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete)

Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis

Bevezetés a bioinformatikába. Harangi János DE, TEK, TTK Biokémiai Tanszék

Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Biológiai adatbázisok. Cserző Miklós 2018

8. A fehérjék térszerkezetének jóslása

Fehérjék rövid bevezetés

Elméleti és kísérletes módszerek lipidek és membránfehérjék tanulmányozására

Smart Strategic Planner

A fehérjék térszerkezetének jóslása

Bioinformatika előadás

Semmelweis Egyetem / Élettani Intézet / Budapest. Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Szekvenciaelemzés. Cserző Miklós 2017

R5 kutatási feladatok és várható eredmények. RFID future R Király Roland - Eger, EKF TTK MatInf

MedInProt Szinergia IV. program. Szerkezetvizsgáló módszer a rendezetlen fehérjék szerkezetének és kölcsönhatásainak jellemzésére

I. Molekuláris genetikai, genom-szintű és populációgenetikai eredmények:

Bioinformatika 2 9. előadás

A tárgy címe: Bioinformatika

Proteomkutatás egy új tudományág születése

Bioinformatika előadás

A genomikai oktatás helyzete a Debreceni Egyetemen

A fehérjék szerkezeti hierarchiája. Fehérje-szerkezetek! Klasszikus szerkezet-funkció paradigma. szekvencia. funkció. szerkezet! Myoglobin.


K68464 OTKA pályázat szakmai zárójelentés

Bioinformatika 2 10.el

Lendület Napok: mozgásban a hazai tudomány MTA december 16. és 18.

Országos Területrendezési Terv térképi mel ékleteinek WMS szolgáltatással történő elérése, Quantum GIS program alkalmazásával Útmutató 2010.

Fejlett kereső és lekérdező eszközök egy elektronikus szakfolyóirathoz (IBVS)

Bioinformatika előad

Búza tartalékfehérjék mozgásának követése a transzgénikus rizs endospermium sejtjeiben

7. Fehérjeszekvenciák és térszerkezetek analízise.

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

avagy az ipari alkalmazhatóság kérdése biotechnológiai tárgyú szabadalmi bejelentéseknél Dr. Győrffy Béla, Egis Nyrt., Budapest

K+F a Hálózattervezés területén

Összefoglalók Kémia BSc 2012/2013 I. félév

Escherichia coli aminosav-transzporterek vizsgálata

kutatás során legfőbb eredményeinket a szerin proteázok aktiválódásának mechanizmusával és az aktiválódás fiziológiai következményeinek

Elméleti módszerek lipidek és membránfehérjék tanulmányozására

Mai témák. Fehérjék dinamikájának jelentősége. Számítógépes modellezés jelentősége

Kvalitatív elemzésen alapuló reakciómechanizmus meghatározás

Miben különbözünk az egértől? Szabályozás a molekuláris biológiában

Felhő használata mindennapi alkalmazások futtatására. Németh Zsolt MTA SZTAKI

Röntgendiffrakció. Orbán József PTE, ÁOK, Biofizikai Intézet november

folsav, (a pteroil-glutaminsav vagy B 10 vitamin) dihidrofolsav tetrahidrofolsav N CH 2 N H H 2 N COOH

BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Szerves Kémia és Technológia Tanszék BÍRÁLAT

Bakteriális identifikáció 16S rrns gén szekvencia alapján

A Békés Megyei Könyvtár Elektronikus Könyvtárának kialakítása

4032 Debrecen Nagyerdei krt. 98., tel.: , fax:

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Grafikonok automatikus elemzése

Harmonikus csökkentés Danfoss AAF szűrő segítségével

A mai el!adás témája: Miklós István Állapot Emisszió Útvonal Legvalószín!bb útvonal (Viterbi path) Szuboptimális útvonal

Semmelweis Egyetem / Élettani Intézet / Budapest. Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Bioinformatikai modellek. Cserző Miklós 2017

Bioinformatika előadás

Cserző Miklós Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Integrált biológiai adatbázisok

Genetikai panel kialakítása a hazai tejhasznú szarvasmarha állományok hasznos élettartamának növelésére

Felmérés az Orvosi Hetilap olvasottságáról, a szakirodalmi források használatáról március Dr. Bencsik Péter Akadémiai Kiadó Zrt.

A fotoszintézis molekuláris biofizikája (Vass Imre, 2000) 39

Ausztria-Magyarország határon átnyúló közlekedési modell készítése

A vezetői jelentésrendszer alapjai. Információs igények, irányítás, informatikai támogatás

Több oxigéntartalmú funkciós csoportot tartalmazó vegyületek

TERÜLETI INFORMÁCIÓS RENDSZER ÉS ATTRAKTIVITÁS

ERD14: egy funkcionálisan rendezetlen dehidrin fehérje szerkezeti és funkcionális jellemzése

Mérőkamarás légifelvételek Internetes katalógusa. MH Térképészeti Hivatal HM Térképészeti KHT

Debreceni Egyetem Orvos- és Egészségtudományi Centrum Biofizikai és Sejtbiológiai Intézet

2008 IV. 22. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása. Április 22.

KOPI. KOPI Online Plágiumkereső és Információs Portál DSD. Pataki Máté MTA SZTAKI. Elosztott Rendszerek Osztály

Bioinformatika 2 4. előadás

A Jövő Internet Nemzeti Kutatási Program bemutatása

NEMZETI FEJLESZTÉSI POTENCIÁL TÉRKÉP

Online információkeresés. Dr. Nyéki Lajos 2016

A SZAKIRODALOM HASZNA ÉS SZERKEZETE

SZENZORFÚZIÓS ELJÁRÁSOK KIDOLGOZÁSA AUTONÓM JÁRMŰVEK PÁLYAKÖVETÉSÉRE ÉS IRÁNYÍTÁSÁRA

Hamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, november 20. Magyar Szabadalmi Hivatal

NMR a peptid- és fehérje-kutatásban

Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók

Tusnády E. Gábor. Sztochasztikus modellek a fehérjekutatásban. Doktori (Ph.D.) értekezés. ELTE TTK Szerkezeti Biokémia Program

A számítógép-hálózat egy olyan speciális rendszer, amely a számítógépek egymás közötti kommunikációját biztosítja.

Dr. Csanády László: Az ioncsatorna-enzim határmezsgye: egyedi CFTR és TRPM2 csatornák szerkezete, működése c. MTA doktori értekezésének bírálata

Smart City, okos város - a jövőnk kulcsa konferencia április 13. Budapest. Nagy András PhD téradat-elemzési szakértő Lechner Nonprofit Kft.

Használati útmutató Az online példatárhoz

Molekuláris biológiai eljárások alkalmazása a GMO analitikában és az élelmiszerbiztonság területén

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

HÁLÓZATI ISMERETEK GNS 3

Bioinformatika 2 5. előadás

Fehérjék nanomechanikai tulajdonságainak vizsgálata Atomi Er Mikroszkópiával NEMES CSILLA

BEVEZETÉS AZ ELŐADÁS BETEKINTÉST AD A HATÓSÁG SZÉLESSÁV-MÉRŐ PROGRAMJÁBA

EU Compass projekt ismertetése 1.

A zsírszövet mellett az agyvelő lipidekben leggazdagabb szervünk. Pontosabban az agy igen gazdag hosszú szénláncú politelítetlen zsírsavakban

Útmutató konferenciaközlemények kézi felviteléhez az MTMT-ben

Gáspári Zoltán. Élő molekulák az élet molekulái

SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai

Gyógyszerrezisztenciát okozó fehérjék vizsgálata

Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók

Üzemanyagfogyasztást becslő rendszer fejlesztése mobilapplikációval BARTA TAMÁS (EWGO7V)

Genomadatbázisok Ld. Entrez Genome: Összes ismert genom, hierarchikus szervezésben (kromoszóma, térképek, gének, stb.)

Modellezett orvosszakmai protokollok, folyamatvezérelt páciens életút

Átírás:

A 2005 és 2007 között megvalósított project célja transzmembrán fehérjék vizsgálata és az ehhez szükséges eljárások kifejlesztése volt. Ez utóbbi magába foglalta új adatbázisok és szerkezet becslő módszerek előállítását, az ezek működtetéséhez szükséges programok elkészítését, nyilvános szerverek telepítését, fenntartását és az adatok rendszeres frissítését. Ezeket a feladatokat sikerült elérnünk. Ugyanakkor, mint a részjelentésekben már jeleztem, az időközben ismerté vált új eredmények miatt a programot jelentősen bővíteni kellett. Főleg az egyébként transzmembrán fehérjékben is megtalálható rendezetlen fehérje szakaszok vizsgálatára való tekintettel. Kisebb részben a fehérjék stabilitását és fehérje tervezést érintő metodikai fejlesztések és funkcionális vizsgálatokra való tekintettel. A megvalósítás fedezetének biztosításában segített a végrehajtás közben megítélt OTKA 64307 kiegészítő támogatás is. Kidolgoztunk egy eljárást, a TMDET-et, amivel meghatározható a fehérjék elhelyezkedése és orientációja a membránhoz képest (http://tmdet.enzim.hu/). A TMDET felhasználásával elkészítettük az ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisát a PDBTM-et (http://pdbtm.enzim.hu/). Készítettünk továbbá egy transzmembrán fehérje topológiai adatbázist, a TOPDB-t (http://topdb.enzim.hu/). Az adatbázisokhoz kereső és elemző programokat is készítettünk. Korábban kifejlesztett topológia becslő algoritmusainkkal valamint a fenti szerverekkel összeállítást készítettünk a humán ABC transzporter fehérjékről. A kizárólag transzmembrán fehérjéket érintő módszerek mellett ki kellett dolgozni általános, minden fehérjét érintő eljárásokat is. IUPred néven algoritmust dolgoztunk ki fehérjék rendezetlen szegmenseinek becslésére. Az algoritmus alapján nyilvános szervert is készítettünk (http://iupred.enzim.hu/). A szerver egy sor fontos alapkutatási feladat megoldását tette lehetővé számunkra és vélhetően mások számára is, mert a szervert és annak biofizikai hátterét bemutató 2005-ben megjelent két cikkre már több mint 80 független hivatkozást kaptunk. Továbbá vizes közegben oldódó és transzmembrán fehérjék vizsgálatához is használható algoritmusokat dolgoztunk ki fehérjék stabilitásáért felelős aminosavak azonosítására (http://sride.enzim.hu/), és fehérje tervezések segítésére (http://bisearch.enzim.hu/). Számítógépes szerkezet vizsgálatokat végeztünk néhány gyakorlati szempontból fontos fehérjén is. Az eredmények OTKA pályázati periódusokon átnyúló hosszú ideig tartó munkák eredménye. A közlemények mellékletben 22 cikkből, főleg a 2005-ben megjelentekben közölt munkák nagyobb részben az előző T 34131 számú lettek finanszírozva és csak kisebb részben ebből a 49073 számú pályázatból illetve az ennek kiegészítésére kapott 64307 számú támogatásból. Annál a 15 cikknél, ahol a 49073 OTKA szám szerepel az igen, annál a 7-nél ahol a 34131 OTKA szám szerepel a nem választ adtam az OTKA támogatás feltüntetve? kérdésre. A cikkek mellett az eredmények közzétételének legfontosabb formája, hogy 6 új nyilvános szervert telepítettünk a világhálóra.

Az új szerverek és felhasználásuk alapkutatási célokra: 1. Transzmembrán fehérjék helyzete és orientációja, a TMDET szerver Módszert dolgoztunk ki az ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék membránhoz viszonyított helyzetének és orientációjának becslésére. Ezek az igen fontos adatok ugyanis elvesznek a térszerkezet meghatározása során, mert a fehérje röntgen diffrakciós szerkezetvizsgálatához szükséges kristály előállításához azt ki kell vonni a membránból. Az atomi koordinátákból az egyes aminosavak hidrofobicitásának figyelembevételével ezek a hiányzó adatok nagy valószínűséggel megbecsülhetők. Ezek az adatok rendkívül fontosak például gyógyszertervezésnél, minthogy az ismert hatás mechanizmusú gyógyszerek döntő többségének célpontja valamilyen transzmembrán fehérje. A módszer segít a transzmembrán fehérje szerkezetének pontosabb megismerésében és a homológia modellezésben is. A módszer alapján TMDET néven nyilvános szerver készült, ami elérhető a világhálón: http://tmdet.enzim.hu/. A szerverről a Bioinformatics című folyóiratban közöltünk cikket (Tusnady, 2005a). 2. Ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisa: a PDBTM adatbázis A fehérje térszerkezetekre vonatkozó információkat az egész világon a hetente frissített fehérje adatbankból (Protein Data Bank, PDB) szerzik be a felhasználók. Létrehoztunk a PDB-hez félautomatikus módón csatlakozó, tehát ugyancsak hetente frissülő adatbázist ami a TMDET algoritmus felhasználásával pótolja a transzmembrán fehérjékről a PDB-ből hiányzó lokalizációs és orientációs információkat, kiválogatja, rendszerezi a transzmembrán fehérjéket és különböző kereső motorokkal segíti a felhasználókat a releváns információk megtalálásában. A szerkezetek és részleteik megjelenítésére a PDBTM szerveren különböző algoritmusok szolgálnak. Elérhetősége: http://pdbtm.enzim.hu/. Az adatbázis és szerver leírását a Nucleic Acids Res folyóiratban közöltük (Tusnady, 2005b). 3. A transzmembrán fehérje topológiai adatbázis, a TOPDB szerver Létrehoztuk a jelenleg legteljesebb, nyilvánosan elérhető adatbázist, ami a transzmembrán fehérjéken végzett megbízható kísérleti eredmények alapján lett összeállítva. Az adatbázis alapja több mint ezer publikáció kritikai feldolgozása. Az ezekben a cikkekben közölt munkákban a transzmembrán fehérjék topológiáját különböző közvetett, biokémiai, molekuláris biológiai módszerrel határozták meg. A sok esetben ellentmondásos információkból a legvalószínűbb topológia kiválasztásához

igénybevettük korábban kifejlesztett topológia predikciós módszereinket a HMMTOP-ot és a DAS-TMfiltert is. A TOPDB adatbázis és analizáló szerver tartalmazza a PDBTMben található röntgendiffrakciós módszerrel meghatározott szerkezetek topológiai adatait is. A szerver felhasználóbarát kereső és analizáló motor -okkal van ellátva. Az adatbázis és szerver leírását a Nucleic Acids Res folyóiratban közöltük (Tusnady, 2008). 4. Rendezetlen fehérjék, az IUPred szerver Kidolgoztunk egy módszert a rendezetlen fehérjék és fehérje szegmenseknek az aminosav párok közötti kölcsönhatási energiáján alapuló becsléséhez. A párkölcsönhatásokon alapuló rendezetlenség becslés elméleti alapját a J. Mol Biol folyóiratban közöltük (Dosztányi, 2005a). Az erre alapozott szervert az, IUPred-et, a Bioinformatics folyóiratban mutattuk be (Dosztányi, 2005b). A IUPred a CASP (Critical Appraisal Skills Programme) kompetíciók eredménye szerint az egyik legpontosabb rendezetlenség becslő szerver. A módszer pontosságát ellenőriztük a rendezetlen fehérjék azonosítására kifejlesztett kétdimenziós elektroforézis módszerrel is (Csizmók, 2007). Az eredetileg aminosav szintű becslésre alapuló módszert adaptáltuk domén szintű becslésre, ami jelentős segítséget jelent nagyobb adatbázisok szűrő vizsgálatában (Dosztányi, 2007). A becslő módszer lehetővé tette genom szintű rendezetlenségek összehasonlító vizsgálatát (Tompa, 2006) valamint rendezetlen fehérjék intermolekuláris kölcsönhatásainak a leírását, beleértve a hálózat építést is (Dosztányi, 2006; Fuxreiter, 2007; Mészáros, 2007; Nemeth-Pongracz, 2007; és Solt, 2006). 5. Rendezett, globuláris fehérjék stabilitása, az SRide szerver Korábban kifejlesztett SCpred és SCide stabilizációs centrumokat becslő és térszerkezetből azonosító algoritmusainkat kombináltuk az egyes aminosavak konzervatívitását, hidrofobicitását és a nem-lokális kölcsönhatásokban való részvételi gyakoriságot jellemző ún. long-range order -t meghatározó algoritmusokkal. Így SRide néven metaszervert hoztunk létre, amellyel ismert térszerkezetű fehérjékben vélelmezhetők a stabilitás szempontjából legfontosabb aminosavak. A metaszerver a világhálón elérhető: http://sride.enzim.hu/. A szervert és a használatát bemutató cikk a Nucleic Acids Res folyóiratban jelent meg (Magyar, 2005).

6. Egy DNS primer tervező eljárás, a Bisearch szerver Kidolgoztunk egy DNS primer tervező eljárást, mely mind biszulfit kezelt, mind kezeletlen szekvenciákra alkalmazható. Tetszőleges genomokban végezhetünk szekvencia keresést a tervezett primer nem specifikus kötődésének kiszűrésére. A szervert még a pályázat futamideje alatt továbbfejlesztettük. A szervert bemutató cikkek Nucleic Acids Res.-ben (Tusnady, 2005c) és BMC Bioinformatics- ban jelentek meg (Arányi, 2006). A világhálón jelenleg a Bisearch szerver továbbfejlesztett változata található: http://bisearch.enzim.hu/. A szerverek fejlesztése és felhasználása mellett számítógépes szerkezetvizsgálatokat végeztünk egyedi fehérjéken: a prolil peptidázon (Fuxreiter, 2005a), ahol a szubsztrátnak az enzim aktív centrumához jutásának lehetséges útvonalát határoztuk meg, valamint a BamHI restrikciós endonukleázon, ahol a hidrátburok szerepét állapítottuk meg a specifikus szubsztrát felismerésben (Fuxreiter, 2005b), illetve a fémionok szerepét az enzim funkciójában (Mones, 2007a, Mones, 2007b). Ezek a számítások vizsgálati objektumokban nem, de metodikai szempontból szorosan kötődtek a fentebb tárgyalt munkákhoz.

Közlemények: Arányi T. et al. (2006) BMC Bioinformatics 7, No. 431. Csizmók V. et al. (2007) Curr Protein Pept Sci 8, 173-179. Dosztányi Zs. et al. (2005a) J Mol Biol 347, 827-839. Dosztányi Zs. et al. (2005b) Bioinformatics 21, 3433-3434. Dosztányi Zs. et al. (2006) J Proteome Res 5, 2985-2995. Dosztányi Zs. et al. (2007) Curr Protein Pept Sci 8, 161-171. Fuxreiter M. et al. (2005a) Proteins 60, 504-512. Fuxreiter M. et al. (2005b) Biophys J 89, 903-911. Fuxreiter M. et al. (2007) Bioinformatics 23, 950-956. Magyar Cs. et al. (2005) Nucleic Acids Res 33, W303-W305. Mészáros B. et al. (2007) J Mol Biol 372, 549-561. Mones L. et al. (2007a) Biol Chem 388, 73-78. Mones L. et al. (2007b) Biochemistry 46, 14514-14523. Németh-Pongrácz V. (2007) Nucleic Acids Res 35, 495-505. Solt I. et al. (2006) Proteins 64, 749-757. Tompa P. et al. (2006) J Proteome Res 5, 1996-2000. Tusnady GE et al. (2005a) Bioinformatics 21, 1276-1277. Tusnady GE et al. (2005b) Nucleic Acids Res 33, D275-D278. Tusnady GE et al. (2005c) Nucleic Acids Res 33, Methods Online No. e9. Tusnady GE et al. (2006) FEBS Lett 580, 1017-1022. Tusnady GE et al. (2008) Nucleic Acids Res 36, D234-D239.