Burkhard Rost, CUBIC Columbia University

Sekundärstruktur-Vorhersage von Proteinen:

Linderstrøm-Lang und Schellmann (In The Enzymes, Hrsg. P.D. Boyer, Band 1, 2. Auflage, Seiten 443-510; Academic Press, New York, 1959) führten das Konzept der strukturellen Hierarchie von Proteinen ein, von der Primär- zur Quartär-Struktur. Die Sekundärstruktur beschreibt ein Organisationsprinzip, bei dem auf der Polypeptidkette eng benachbarte Aminosäuren mittels Wasserstoffbrücken-Bindungen zwischen den Carbonyl- und den Imid-Gruppen der Hauptkette miteinander verknüpft sind. Die drei häufigsten Sekundärstruktur-Elemente sind die alpha-Helix, der beta-Strang und der Turn. Aminosäuren, die einer der beiden repetitiven Strukturen (alpha und beta) angehören, weisen charakteristische Phi,Psi-Winkel ihrer Bindungen zueinander auf; die Verteilung dieser Winkel werden in sog. Ramachandran-Plots dargestellt.

Eine gute Einführung zur Sekundärstruktur von Proteinen findet sich im Kurs "Principles of Protein Structure Using the Internet" an der Birkbeck-University of London.

Im Kurs werden wir zunächst zwei "klassische" Algorithmen kennen lernen, die auf statistischen Analysen beruhen:

• P.Y. Chou and G.D. Fasman (1978)
  Empirical predictions of protein conformation
  Annu. Rev. Biochem. 47: 251-276

• J. Garnier, D.J. Osguthorpe, and B. Robson (1978)
  Predicting the secondary structure of globular proteins
  J. Mol. Biol. 120: 97-120

  Zum Abschluss werden wir uns einem "state of the Art"-Vorhersage-Algorithmus (PHD / PredictProtein) widmen, der auf einem neuronalen Netzwerk beruht und am EMBL in Heidelberg entwickelt wurde (PHD = Profile network from HeiDelberg):

• B. Rost and C. Sander (1993)
  Prediction of protein structure at better than 70% accuracy
  J. Mol. Biol. 232: 584-599

• B. Rost and C. Sander (1993)
  Improved prediction of protein secondary structure by use of sequence profiles and neural networks
  Proc. Natl. Acad. Sci. USA 90: 7558-7562

  Die folgenden Webseiten bieten einen guten Einstieg zu verschiedenen Vorhersage-Servern:

• BCM-Plattform: nnPredict, PSSP, SOPM, PHDsec, PSA
• ExPASy-Plattform: AGADIR, APSSP, GOR IV, HNN, Jpred, JUFO, nnPredict, Porter, PredictProtein, Prof, PSA, PSIpred, SOPMA, SSpro
• NPS@ (IBCP Lyon): SOPM, SOPMA, HNN, MLRC, DPM, DSC, GOR I, GOR III, GOR IV, PHD, PREDATOR, SIMPA96
• EMBL (PredictProtein): JPred
• APSSP: Advanced PSSP
• APSSP2: Advanced PSSP version 2
• SCRATCH

  Ähnlich wie bei der Vorhersage von Membranprotein-Topologien (Nilsson et al., 2000) stellte man auch bei der Sekundärstruktur-Vorhersage von Proteinen fest, dass die Kombination mehreren Algorithmen die Vorhersage-Zuverlässigkeit erhöht (Cuff and Barton, 1999; King et al., 2000). Diese Möglichkeit kann auf folgenden Servern ausgenutzt werden:

• NPS@ Consensus
• MLRC (Multivariate Linear Regression Combiner)

Beispielsequenzen:
• Aminosäuresequenz-Datenbank via Entrez
• MalE: Maltose-binding protein von Escherichia coli: Protein mit N-terminaler Signalsequenz zur Sekretion ins Periplasma
• MalK: ATPase-Untereinheit des Maltose-Transportsystems von Escherichia coli

Beispielergebnisse:
• PHD
• PSIpred
• Prof
• SSpro
• JPred

• Wie sieht TonB wirklich aus?

Nützliche Links:
• The Perceptron: Was ist ein Stuhl?
• Neural networks for structure prediction '99: 3 Abbildungen zur Netzwerkarchitektur
  • Netzwerk "Sequence to Structure"
  • Netzwerk "Sequence to Structure to Structure"
  • Sequence alignment to Structure to Structure
• Evolution teaches neural networks '99: 2 Abbildungen zur Netzwerkarchitektur; PHDhtm-Vorhersage von Transmembran-Helices; PHDacc-Vorhersage der Lösungsmittelzugänglichkeit
• Third Generation Prediction Of Secondary Structure 2000:
  • Balkendiagramm mit Vergleich der Vorhersagegenauigkeiten
  • Allgemeines Schema zur Strukturvorhersage
• Protein secondary structure prediction continues to rise 2001
  • Tabelle zur "State-of-the-Art"-Vorhersagegenauigkeit
  • Praktischer Nutzen von Vorhersagen
• Rising accuracy of protein secondary structure prediction 2002
  • Three-state per-residue accuracy of various prediction
  • Example for typical secondary structure prediction
  • Using evolutionary information to predict secondary
  • Prediction balanced between three secondary structure
  • Distribution of segment lengths
  • Profile-based searches extend evolutionary information
  • Example for secondary structure prediction of 1st-3rd generation
  • Expected variation of prediction accuracy with protein chain for PHD
  • Correlation between reliability and accuracy
  • Accuracy of secondary structure prediction methods
  • What is at the base of the recent improvement?
  • Availability of methods
  • And what is the limit of prediction accuracy?

Referenzen

Letzte Aktualisierung: 3. Oktober 2005

Ralf Koebnik
Institut für Genetik
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