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技术分享 | 如何快速预测分泌蛋白?一起来Get吧!

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浏览:- 发布日期:2018-12-19 10:17:20【

分泌蛋白

分泌蛋白是指在细胞内合成后,分泌到细胞外起作用的一类蛋白质。常见的分泌蛋白有:唾液淀粉酶、胃蛋白酶、抗体和部分激素等。

 

蛋白质分泌是细胞间进行信息传递的重要方式之一。一般的分泌蛋白在其N端都具有信号肽序列,可以通过经典的内质网/高尔基体途径进行运输,并最终分泌到细胞外,被称为经典分泌蛋白;而近年来发现细胞内存在着另一类分泌蛋白,它们能够分泌到细胞外发挥功能,却没有典型的信号肽序列,这类具有独特分泌机制的蛋白被称为非经典分泌蛋白

 

那么,如何对这些分泌蛋白进行预测呢?  

经典分泌蛋白预测

满足有信号肽但无跨膜结构域的蛋白 → 经典分泌蛋白

 

  • 信号肽预测软件:SignalP
  • 跨膜区预测软件:TMHMM

 

两款软件都有本地在线两种版本,下面就来分别给大家介绍一下使用方法吧~??

 

SignalP

在线网址:

http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/

 

基本步骤

  1. 输入或上传fasta格式的蛋白序列;
  2. 选择物种:真核生物or革兰氏阴性菌or革兰氏阳性菌;
  3. 输出格式:默认为标准模式,输出结果图表及信号肽位点。

选择完毕后,点击submit


【结果示例】图中红、绿、蓝三种颜色的曲线分别代表C值:剪切位点分值、S值:信号肽分值、Y值:综合C值和S值的剪切位点打分。如图在第29-30位点处,C值和Y值达到了最高峰,而S值信号肽的打分发生了陡降,表明在1-29处为预测信号肽区,剪切发生在随后的位点。对应文本输出结果,‘YES’即该蛋白中包含信号肽序列,信号肽剪切位点位于第29、30残基处。

PS:点击data链接可以得到每个氨基酸对应的打分哦。

 

本地命令行版:

Usage: signalp -t euk|gram+|gram- [options] seqfile

$ signalp -t euk -m nn -trunc 70 -short test.fa > signalp.txt

 

参数解读:

-t 物种选择

-m 分析方法。可选神经网络法(neural network,NN);隐马可夫模型(hidden markov models,HMM)以及联合两种方式。默认为两种一起预测。

-trunc分析长度。一般来讲,信号肽在蛋白质N端,极少超过45个氨基酸残基。所以在序列中仅N端部分序列对信号肽的分析预测具有重要作用。默认为分析N端70个氨基酸,后面的不做分析。如果想要全部的分析将此值设置为0即可。

 -short 简短输出

 

TMHMM

在线网址:

http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHMM/


打开网站输入蛋白序列,选择有图模式,提交~~!

【结果示例】该蛋白有602个氨基酸,均为位于细胞表面的膜外蛋白,不存在跨膜区。

 

本地命令行版:

$ tmhmm -noplot test.fa > tmhmm.txt

得到上图输出结果,三条蛋白序列中FGF4_HUMAN的第7-24残基为跨膜螺旋区,其余两条蛋白序列均为膜外蛋白。

 

最后综合SignalP和TMHMM的分析结果(存在信号肽但无跨膜结构域),即可挑选出经典分泌蛋白啦~~

 

 

非经典分泌蛋白

非经典分泌通路的蛋白预测给大家推荐的是SecretomeP软件

SecretomeP

在线网址:

http://www.cbs.dtu.dk/services/SecretomeP/

在线版同样方法提交序列之后获得如下结果:

SecretomeP会为每条输入序列生成四个分数。其中决定性评分是“NN-score”,分值高于0.5,且没有信号肽警告的表示为非经典分泌蛋白。(官方对于细菌序列的推荐阈值为0.5,哺乳动物序列的推荐阈值为0.6)

 

在上面的例子中,已知进入非经典分泌途径的第一种蛋白FGF1_HUMAN被正确地预测为非经典分泌蛋白。第二种经典分泌蛋白FGF4_HUMAN虽然分值高于0.5,但是给出了存在信号肽的警告。第三种蛋白质,ATRX_HUMAN,是一种已知的核蛋白,得分低于0.5,因此也被正确预测。

 

本地版命令行: $ secretomep -v -s test.fa > secretomep.txt

一行命令搞定!

 

今天的分泌蛋白预测软件就介绍到这里,老师可以根据实际需求选择相应的工具进行分析哦~


参考文献

[1] Petersen T N, Brunak S, Von H G, et al. SIGNALP 4.0: discriminating signal peptides from transmembrane regions[J]. Nature Methods, 2011, 8(10):785-6.

[2]Sonnhammer E L L, Von Heijne G, Krogh A. A hidden Markov model for predicting transmembrane helices in protein sequences[C] Ismb. 1998, 6: 175-182.

[3]Petitot A S, Dereeper A, Agbessi M, et al. Dual RNA‐seq reveals Meloidogyne graminicola transcriptome and candidate effectors during the interaction with rice plants[J]. Molecular plant pathology, 2016, 17(6): 860-874.

 

END

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