معلومة

مشكلة البروتين عبر الغشاء


المشكلة يحتوي البروتين الغشائي على 1000 أأ. تم العثور على 5th aa على الجانب الخارجي من غشاء الخلية. يتفاعل مع البيئة المائية خارج الخلية. يوجد حمض أميني 90 داخل طبقة الغشاء الثنائية. Aa 100-600 هي داخل الخلايا ، و200-400 تصنع كرة مشدودة بأقل قدر من التعرض للسيتوبلازم المائي. تم العثور على الحمض الأميني 979 في الجانب خارج الخلية من البروتين حيث يشكل رابطة أيونية ضعيفة مع Cl-.

أ. هل يمكنك رسم البروتين وتحديد مواضع كل ما هو مذكور فيه؟

ب. ما هي خصائص هذه الأحماض الأمينية؟ 


لا أريد بالضرورة / أحتاج إلى الإجابات الدقيقة على هذه الأسئلة ، بل أود الحصول على بعض الإرشادات حول المبادئ التي سأحتاج إلى فهمها ووضع تصور لها لمهاجمة هذه المشكلة. شكرا لكم جميعا !


لقد قمت بعمل رسم تخطيطي سريع على أساس المعلومات التي قدمتها (هذا ليس مقياسًا):

Aminoacid 5 (aa5) من البروتين موجود في الخارج ، aa90 داخل الغشاء. ما لا نعرفه هنا من أين يبدأ جزء الغشاء (مباشرة بـ aa6 أو ما بعده) وكيف يتم تنظيمه (أشرت إلى هذا على أنه حلزون عبر الغشاء ، لكن هذا بالطبع يمكن أن يكون مختلفًا). ثم نعلم أن الحد الفاصل بين جزء الغشاء وجزء العصارة الخلوية يقع في مكان ما بين aa90 و aa100 ، ويبدو أن aa100 إلى aa200 جزء متصل. إن aa200 إلى aa400 هو مجال كروي يحمي الأحماض الأمينية الكارهة للماء من العصارة الخلوية ، لذلك يجب أن يحتوي هذا الجزء على نسبة عالية من الأحماض الأمينية الكارهة للماء.

الجزء من 400 إلى 600 هو مرة أخرى عصاري خلوي ولكن بدون مزيد من المعلومات حول الهيكل. بعد aa600 يبدأ جزء ثان من الغشاء من البروتين ، لكننا هنا لا نعرف كم هو. سيكون الاحتمال الأقصى حتى aa977 ، لأننا نعلم أن aa978 خارج الغشاء.


عادة ما يتم رسم بروتينات الغشاء على شكل مخططات طوبولوجية مع خطين أفقيين متوازيين يمثلان الغشاء. خطوط على أنها "خارج الخلية" وأسفل الخطوط مثل "داخل الخلايا" على سبيل المثال ، ولكن هذا ليس ما يُطلب هنا.

ليس من الواضح بالنسبة لي أن عدد الامتدادات الغشائية موصوفة بالكامل ، ولا حدود الامتدادات الغشائية. أعتقد أن المطلوب هو مخطط مجال لسلسلة الأحماض الأمينية.

ارسم خطًا على ورقة الرسم البياني يمثل الببتيد واستخدم مقياسًا لتسمية كل نقطة موصوفة. بالنسبة للمناطق ، ارسم مربعًا حول خط الببتيد لوصف المجال ، وقم بتسميته.

أعتقد أنه من الصعب التحدث عن خصائص الأحماض الأمينية بخلاف الماء / كاره للماء. أتمنى أن يساعدك هذا؟


أصول ناقضات العظم

ديبورا إل جالسون ، جي ديفيد رودمان ، في علم المناعة العظمية ، 2011

DC-STAMP

DC-STAMP هو مستقبل ذو سبعة غشاء يمتد دون أي تماثل مع أي بروتين معروف آخر أو مستقبل متعدد الأغشية. يتم التعبير عن DC-STAMP في كل من الخلايا التغصنية الناضجة وغير الناضجة (DCs) ، وتقع مستويات mRNA عند تنشيط DC مع يجند CD40 (CD40L). تم إثبات أن DC-STAMP هو جين مستهدف مباشر لـ NFATc1 ويشارك في اندماج كل من الخلايا الآكلة للعظام والخلايا العملاقة الضامة [88 ، 89]. كانت الفئران الناقصة في DC-STAMP تعاني من هشاشة عظام خفيفة مع ناقضات عظمية أحادية النواة بسبب نقص الاندماج بدلاً من خلل في التمايز ، وبالتالي كان الارتشاف غير فعال. كشف استخدام أحاديات نخاع العظم من الفئران مع GFP التي تحل محل DC-STAMP الممزوج بخلايا نخاع العظم WT غير المسماة أن خلايا WT يمكن أن تندمج مع خلايا GFP + DC-STAMP مما يؤكد أن شريكًا واحدًا فقط في اندماج ناقضات العظم يحتاج إلى التعبير عن DC-STAMP [88]. لا يزال يجند (ق) لـ DC-STAMP غير معروف ومتطلبات تعبيره غير واضحة ، بما في ذلك مسألة ما إذا كانت الخلايا الآكلة للعظم والضامة تعبر عن روابط DC-STAMP مختلفة. علاوة على ذلك ، فإن الآلية الجزيئية التي من خلالها يمارس DC-STAMP تأثيراته في الخلايا الآكلة للعظم لا تزال غير معروفة.


محتويات

التصنيف حسب الهيكل تحرير

هناك نوعان أساسيان من بروتينات الغشاء: [3] براميل ألفا حلزونية وبيتا. توجد بروتينات ألفا حلزونية في الأغشية الداخلية للخلايا البكتيرية أو غشاء البلازما لحقيقيات النوى ، وأحيانًا في الأغشية الخارجية. [4] هذه هي الفئة الرئيسية لبروتينات الغشاء. في البشر ، تم تقدير 27٪ من جميع البروتينات على أنها بروتينات غشاء ألفا حلزوني. [5] توجد بروتينات بيتا الأسطوانية حتى الآن فقط في الأغشية الخارجية للبكتيريا سالبة الجرام ، وجدران الخلايا من البكتيريا موجبة الجرام ، والأغشية الخارجية للميتوكوندريا والبلاستيدات الخضراء ، أو يمكن إفرازها كسموم مكونة للمسام. جميع بروتينات الغشاء بيتا برميل لها أبسط طوبولوجيا صعودا وهبوطا ، والتي قد تعكس أصلها التطوري المشترك وآلية طي مماثلة.

بالإضافة إلى مجالات البروتين ، هناك عناصر غشائية غير عادية تتكون من الببتيدات. مثال نموذجي هو Gramicidin A ، الببتيد الذي يشكل غشاء β-helix خافت. [6] تفرز البكتيريا موجبة الجرام هذا الببتيد كمضاد حيوي. لم يتم الإبلاغ عن حلزون عبر الغشاء polyproline-II في البروتينات الطبيعية. ومع ذلك ، لوحظ هذا الهيكل تجريبيا في الببتيدات الاصطناعية المصممة خصيصا. [7]

التصنيف حسب الطوبولوجيا تحرير

يشير هذا التصنيف إلى موضع البروتين N- و C-termini على الجوانب المختلفة للطبقة الدهنية الثنائية. الأنواع الأول والثاني والثالث والرابع عبارة عن جزيئات أحادية المرور. يتم تثبيت بروتينات الغشاء من النوع الأول على الغشاء الدهني مع تسلسل مرساة توقف النقل ولها مجالاتها الطرفية N تستهدف تجويف الشبكة الإندوبلازمية (ER) أثناء التوليف (والفضاء خارج الخلية ، إذا كانت الأشكال الناضجة موجودة على أغشية الخلايا) . يتم إرساء النوعين الثاني والثالث بتسلسل مرساة الإشارة ، مع استهداف النوع الثاني لومن ER مع مجال C-terminal الخاص به ، في حين أن النوع الثالث له مجالات N-terminal الخاصة به تستهدف تجويف ER. ينقسم النوع الرابع إلى IV-A ، مع مجالات N-terminal الخاصة بهم التي تستهدف العصارة الخلوية و IV-B ، مع مجال N-terminal يستهدف التجويف. [8] تتجلى الآثار المترتبة على الانقسام في الأنواع الأربعة بشكل خاص في وقت الانتقال والترجمة المرتبطة بـ ER ، عندما يتعين تمرير البروتين عبر غشاء ER في اتجاه يعتمد على النوع.

يمكن تحديد هياكل بروتين الغشاء عن طريق التصوير البلوري بالأشعة السينية أو الفحص المجهري الإلكتروني أو التحليل الطيفي بالرنين المغناطيسي النووي. [10] الهياكل الثلاثية الأكثر شيوعًا لهذه البروتينات هي حزمة الحلزون عبر الغشاء وبرميل بيتا. يتكون جزء بروتينات الغشاء المرتبط بطبقة الدهون الثنائية (انظر الغلاف الدهني الحلقي) في الغالب من أحماض أمينية كارهة للماء. [11]

بروتينات الغشاء التي لها أسطح كارهة للماء ، مرنة نسبيًا ويتم التعبير عنها عند مستويات منخفضة نسبيًا. هذا يخلق صعوبات في الحصول على ما يكفي من البروتين ثم البلورات النامية. وبالتالي ، على الرغم من الأهمية الوظيفية الكبيرة لبروتينات الغشاء ، فإن تحديد هياكل الدقة الذرية لهذه البروتينات أكثر صعوبة من البروتينات الكروية. [12] اعتبارًا من يناير 2013 ، كان أقل من 0.1٪ من هياكل البروتين المحددة عبارة عن بروتينات غشائية على الرغم من أنها تمثل 20-30٪ من إجمالي البروتينات. [13] نظرًا لهذه الصعوبة وأهمية هذه الفئة من البروتينات ، فإن طرق التنبؤ ببنية البروتين بناءً على مخططات المعالجة المائية ، تم تطوير القاعدة الداخلية الإيجابية وطرق أخرى. [14] [15] [16]

تحرير استقرار بروتينات الغشاء الحلزونية ألفا

تعتبر البروتينات الحلزونية عبر الغشاء مستقرًا بشكل غير عادي وفقًا لدراسات التمسخ الحراري ، لأنها لا تتكشف بالكامل داخل الأغشية (سيتطلب التفتح الكامل تكسير عدد كبير جدًا من روابط H الحلزونية في الوسائط غير القطبية). من ناحية أخرى ، فإن هذه البروتينات بسهولة خطأ، بسبب التجميع غير الأصلي في الأغشية ، والانتقال إلى حالات الكريات المنصهرة ، وتشكيل روابط ثاني كبريتيد غير أصلية ، أو تتكشف المناطق المحيطية والحلقات غير المنتظمة التي تكون أقل استقرارًا محليًا. [ بحاجة لمصدر ]

من المهم أيضًا تحديد ملف تكشفت الدولة. ال تكشفت الدولة من بروتينات الغشاء في مذيلات المنظفات تختلف عن تلك الموجودة في تجارب تمسخ التشبع الحراري. [ بحاجة لمصدر ] تمثل هذه الحالة مزيجًا من حلزونات ألفا الكارهة للماء المطوية والأجزاء غير المطوية جزئيًا والمغطاة بالمنظف. على سبيل المثال ، يحتوي الجراثيم "غير المطوية" في المذيلات SDS على أربعة حلزونات ألفا عبر الغشاء مطوية ، بينما يقع باقي البروتين في واجهة micelle-water ويمكن أن يتبنى أنواعًا مختلفة من الهياكل غير الأصلية البرمائية. تتشابه اختلافات الطاقة الحرة بين هذه الحالة التي تم تغيير طبيعة المنظفات بها والحالات الأصلية مع ثبات البروتينات القابلة للذوبان في الماء (& lt 10 كيلو كالوري / مول). [ بحاجة لمصدر ]

طي بروتينات الغشاء الحلزونية ألفا تحرير

إعادة تشكيل بروتينات الغشاء الحلزونية ألفا في المختبر صعب تقنيًا. هناك أمثلة قليلة نسبيًا لتجارب إعادة الطي الناجحة ، كما هو الحال بالنسبة للجرثومة البكتيرية. في الجسم الحي، يتم عادةً طي كل هذه البروتينات بشكل مشترك داخل الغشاء الانتقالي الغشائي الكبير. توفر القناة المترجمة بيئة غير متجانسة للغاية لولبونات ألفا عبر الغشاء الوليدة. يمكن أن تتبنى اللولب α- القطبي نسبيًا اتجاه الغشاء في الترانكون (على الرغم من أنه سيكون على سطح الغشاء أو غير مطوي في المختبر) ، لأن بقاياها القطبية يمكن أن تواجه القناة المركزية المملوءة بالمياه في الترانكون. هذه الآلية ضرورية لدمج حلزونات ألفا القطبية في هياكل بروتينات الغشاء. تظل الحلزونات البرمائية ملتصقة بالترانكون حتى يتم تصنيع البروتين بالكامل وطيه. إذا ظل البروتين مكشوفًا ومتصلًا بالترانكون لفترة طويلة ، فإنه يتحلل من خلال أنظمة خلوية محددة "لمراقبة الجودة". [ بحاجة لمصدر ]

تحرير استقرار وطي بروتينات الغشاء-برميل

يشبه استقرار بروتينات الغشاء عبر البرميل ثبات البروتينات القابلة للذوبان في الماء ، بناءً على دراسات التمسخ الكيميائي. بعضها مستقر للغاية حتى في العوامل الخبيثة ودرجات الحرارة المرتفعة. طيها في الجسم الحي يتم تسهيله بواسطة مرافقين قابلة للذوبان في الماء ، مثل بروتين Skp. يُعتقد أن بروتينات غشاء البرميل تأتي من سلف واحد حتى مع وجود عدد مختلف من الصفائح التي يمكن إضافتها أو مضاعفتها أثناء التطور. تظهر بعض الدراسات حفظًا تسلسليًا ضخمًا بين الكائنات الحية المختلفة وأيضًا الأحماض الأمينية المحفوظة التي تحافظ على الهيكل وتساعد في الطي. [17]

ناقلات ضوء امتصاص يحركها تحرير

تحرير الناقلات التي تحركها الأكسدة

  • بروتينات شبيهة بالسيتوكروم عبر الغشاء: أنزيم Q - اختزال السيتوكروم سي (السيتوكروم bc1) السيتوكروم b6f المركب فورمات ديهيدروجينيز ، نترات اختزال نترات الجهاز التنفسي - أنزيم Q اختزال (اختزال فومارات) ونزع هيدروجيناز السيتوكروم. انظر سلسلة نقل الإلكترون. من البكتيريا والميتوكوندريا

الناقلات الكهروكيميائية المدفوعة المحتملة تحرير

الناقلات التي تحركها التحلل المائي P-P-bond تحرير

  • P- نوع الكالسيوم ATPase (خمسة تشكيلات مختلفة)
  • منظمات الكالسيوم ATPase فسفولامبان وساركوليبين
  • المسار الإفرازي العام (Sec)

الحمالون (uniporters ، symporters ، antiporters) تحرير

    بروتينات الناقل
  • الميسر الرئيسي العائلة الفائقة (ناقل الجلسرين -3-فوسفات ، ونفاذية اللاكتوز ، وناقل الأدوية المتعددة EmrD) (ناقل تدفق الأدوية المتعددة AcrB ، انظر مقاومة الأدوية المتعددة)
  • ديكاربوكسيلات / حمض أميني: متناغم الكاتيون (بروتون غلوتامات سيمبورتر)
  • مضاد الحمى الكاتيوني أحادي التكافؤ / البروتون (مضاد القذف للصوديوم / البروتون 1 NhaA) متناغم مع الصوديوم
  • ناقلات الأمونيا
  • ناقلة الأدوية / المستقلبات (ناقلة صغيرة للمقاومة متعددة الأدوية EmrE - يتم سحب الهياكل على أنها خاطئة)

تحرير القنوات الحلزونية ألفا بما في ذلك القنوات الأيونية

    مثل ، بما في ذلك قنوات البوتاسيوم KcsA و KvAP ، وقناة أيون البوتاسيوم الداخلية المعدل Kirbac لمستقبلات الناقل العصبي (مستقبلات الأسيتيل كولين)
  • البروتينات المساعدة للغشاء الخارجي (ناقل السكاريد) - بروتينات الغشاء الحلزوني ألفا من الغشاء البكتيري الخارجي

تحرير الانزيمات

تحرير البروتينات مع المراسي الغشائية ألفا حلزونية

    مجال ثنائي الغشاء]
  • مركب اختزال السيتوكروم ج النتريت
  • ستريل سلفات سلفوهيدرولاز
  • ستانين ديمر
  • Inovirus (الملتهمة الخيطية) الغلاف الرئيسي للبروتين المرتبط بالبروتين A و B [18].
  • البروتياز الغشائي الخاص بمتماثل الثغور

Β- براميل مكونة من سلسلة عديد ببتيد واحدة تحرير

    براميل بيتا من ثمانية خيوط بيتا و "عدد القص" من عشرة (ن = 8 ، S = 10). يشملوا:
      (OmpA) (OmpX) (OmpW) (PagP) (NspA)

    ملحوظة: ن و س هي ، على التوالي ، عدد خيوط بيتا و "عدد القص" [19] لبرميل بيتا


    مشكلة البروتين عبر الغشاء - علم الأحياء

    يلقي البحث الجديد الذي أجراه Yuyang Lei وزملاؤه في مجلة Circulation Research الضوء على كيفية لعب بروتين سبايك دورًا مهمًا في الضرر الواسع النطاق الناجم عن SARS-CoV2 ، ويقدم نظرة ثاقبة في علاج مضاعفات COVID-19.

    استغل المتشككون في اللقاحات الدراسة للتشكيك في سلامة اللقاحات. لكن مراجعة نتائج الدراسة تظهر أن المخاوف التي أثارها المشككون في اللقاح تثير الكثير من اللغط حول لا شيء.


    الائتمان: شترستوك

    البطانة الوعائية تلعب دورًا مهمًا في المرض والوفاة المرتبطين بـ COVID-19. البطانة هي نظام من الخلايا التي تبطن وتحمي الأوعية الدموية من الداخل. يصيب السارس - CoV2 البطانة مما يؤدي إلى تجلط الدم والنوبات القلبية والانسداد الرئوي والسكتة الدماغية. على الرغم من الصلة الراسخة بين COVID-19 ومضاعفات القلب والأوعية الدموية ، فإن الآلية التي تتطور بها غير معروفة.

    استخدم باحثون من جامعة جياوتونغ وجامعة كاليفورنيا وسان دييغو ومعهد سالك فيروسًا كاذبًا مغطى ببروتين سبايك للتحقيق في تأثيرات البروتين الفيروسي على الخلايا البطانية. تحتوي الفيروسات الكاذبة - التي تم تطويرها لأول مرة منذ أكثر من 50 عامًا - على الغلاف الخارجي للفيروس ، لكنها تفتقر إلى الجينات الفيروسية اللازمة للتكاثر.

    أظهرت جرذان الهامستر التي عولجت بالفيروس الكاذب المغلف بالبروتين السنبلة تلفًا في الرئة مشابهًا للضرر الذي لوحظ في البشر المصابين بـ SARS-CoV2. عندما أضاف الباحثون الفيروس الكاذب إلى الخلايا البطانية المزروعة وجدوا أن الميتوكوندريا داخل الخلايا أصيبت. نظرًا لأن الميتوكوندريا مسؤولة عن توفير الطاقة للخلايا ، فإن خللها الوظيفي يمكن أن يتسبب في موت الخلايا.

    عندما تعرضت الشرايين الرئوية المعزولة إلى بروتين سبايك يحمل فيروس كاذب ، كان هناك بعض الاضطراب في قدرة الأوعية الدموية على التمدد. قد يؤدي انخفاض القدرة على توسيع الأوعية الدموية التي تخدم الرئتين إلى إضعاف قدرة الجسم على امتصاص الأكسجين من الرئتين التي تضررت بفعل الفيروس.

    كانت حداثة هذه الدراسة هي اكتشاف أن بروتين السنبلة نفسه يسبب ضررًا ، وأن المسار الذي يحركه بروتين السنبلة يمكن أن يفسر المضاعفات القلبية الوعائية المنتشرة التي تتطور لدى مرضى COVID-19.

    حكاية ملتوية

    بعد فترة وجيزة من نشر لي وزملاؤه دراستهم ، روج المشككون في اللقاح بالنتائج كدليل على أن لقاحات COVID-19 المطورة حديثًا خطيرة. بعد كل شيء ، إذا كانت لقاحات COVID-19 تنتج بروتينًا سبايكًا لتحفيز المناعة ، وهذا البروتين نفسه يسبب الإصابة ، فإن اللقاحات لا تختلف حقًا عن المرض الذي صُممت لمنعه.

    تكمن مشكلة هذه الادعاءات في أن العلم لا يدعم حججهم.

    الطريق الطويل إلى الهلاك

    يتم حقن لقاحات COVID19 في العضلة الدالية حيث يتم تناولها بواسطة خلايا العضلات. يظل اللقاح موجودًا إلى حد كبير بالقرب من موقع الحقن. تنتج خلايا العضلات المحلية التي تأخذ اللقاح بروتين سبايك وتضعه على سطح الخلية حيث يتعرف عليه جهاز المناعة. يتم تصريف اللقاح الذي لا يتم تناوله بواسطة العضلات في العقد الليمفاوية المحلية حيث تمتص الخلايا الليمفاوية اللقاح وتصنع بالمثل بروتين سبايك. الخلايا الليمفاوية مسؤولة عن تنشيط الخلايا التائية والبائية ، وهي خطوات مهمة في تكوين المناعة.

    من أجل إتلاف بطانة الأوعية الدموية ، يجب أن تدخل لقاحات COVID-19 في نظام الأوعية الدموية وتصيب الخلايا التي تدور في الدم. تُظهر البيانات التي جمعتها وكالة الأدوية الأوروبية أنه لا توجد كمية كبيرة من اللقاح تدخل التداول. إن حبس بروتين السنبلة المعبر عنه بعيدًا عن الدورة الدموية يمنعه بشكل كبير من التسبب في تلف بطانة الأوعية الدموية.

    إعادة تصميم بروتين سبايك

    يربط البروتين الشائك SARS-CoV2 بالخلايا من خلال مستقبل يسمى ACE2. من أجل التفاعل بشكل كامل ، يجب أن يخضع بروتين السنبلة لتغيير توافقي.

    قام فريق بحثي بقيادة الدكتور بارني جراهام من مركز أبحاث اللقاحات في المعهد الوطني للصحة للحساسية والأمراض المعدية بإنشاء شكل هندسي من بروتين سبايك غير قادر على إحداث تغيير الشكل المطلوب للارتباط الفعال بالخلايا. تستخدم لقاحات Pfizer / BioNTech و Moderna و Novavax و Johnson & ampJohnson بروتين سبايك المعطل هذا ، مما يعني أن أي بروتين سبايك ينتجه اللقاح غير قادر على التنشيط. يحد مفتاح الأمان هذا من قدرة البروتين الشائك على ربط ACE2 ويحد من قدرته على إحداث الضرر.

    عالق في حفرة

    بالإضافة إلى هندسة بروتين سبايك بحيث لا يمكن تنشيطه بالكامل ، يتم تمييز البروتين بقطعة إضافية تسمى "مرساة عبر الغشاء". يسمح مرساة الغشاء لبروتين السنبلة بالظهور على سطح - أو غشاء - الخلية ، ولكن يتم تثبيته في مكانه بواسطة المرساة. هذا يمنع بروتين السنبلة من الانجراف بعيدًا ويخلق هدفًا ثابتًا لجهاز المناعة للتعرف على البروتين الغريب.

    ثلاث ضربات ضد التضليل

    لقد طغت المخاوف التي أثارها المشككون في اللقاح على أهمية العمل الذي قام به لي وزملاؤه. فشلت مزاعمهم حول كارثة لقاح تلوح في الأفق بسبب بروتينات السنبلة التي يسببها اللقاح في اعتبار أن بروتين اللقاحات يختلف عن الشكل الطبيعي الذي يمنعه شكله الهندسي من التنشيط وأن العناصر المتعددة تحصر التعبير البروتيني الشائك في مجموعة محلية للغاية من اللقاحات. تم تصميم الخلايا التي تهدف إلى تنشيط لقاحات المناعة لإنتاجها.

    ومن المفارقات أن نفس الدراسة التي استشهد بها المشككون في اللقاح كدليل على حججهم توصل إلى نتيجة مختلفة تمامًا عن تلك السلبية التي يتبناها. اختتم Lei وزملاؤه بحثهم بالإشارة إلى أن دراستهم "تشير إلى أن الجسم المضاد الناتج عن التطعيم و / أو الجسم المضاد الخارجي ضد البروتين [السنبلة] لا يحمي المضيف من عدوى SARS-CoV-2 فحسب ، بل يمنع أيضًا الإصابة البطانية التي تسببها البروتينات. . " وبعبارة أخرى ، فإن البروتينات الشوكية المستخدمة في اللقاحات المتوفرة حاليًا توفر في الواقع طبقة مزدوجة من الحماية.

    دبليو جلين بايل هو أستاذ في قسم العلوم الطبية الحيوية بجامعة جيلف وعضو مشارك في فريق IMPART.


    الاستنتاجات

    لقد قررنا أن أكثر الخصائص المفيدة للتمييز بين المقاطع الغشائية من الأجزاء غير الغشائية ولتمييز الأجزاء غير المنظمة جوهريًا عن الأجزاء المنظمة جوهريًا في بروتينات الغشاء كانت المعالجة المائية والقطبية والمرونة ، وبناءً على هذه الخصائص ، أنشأنا عددًا من المصنفات لتحديد مقاطع الغشاء بدقة خارج العينة تبلغ 75٪ تقريبًا. ظهرت عدة ملاحظات مثيرة للاهتمام من دراستنا:

    & # x02022 تميل الأجزاء غير المهيكلة جوهريًا وأجزاء الغشاء إلى خصائص معاكسة ، كما تم تلخيصها في الجدول & # x200B Table5. 5. على سبيل المثال ، تميل الأجزاء غير المهيكلة إلى الحصول على قيمة معالجة مائية منخفضة ، في حين تميل الأجزاء عبر الغشاء إلى الحصول على قيمة معالجة مائية عالية. تتفق هذه النتائج مع العمل السابق الذي وجد أن المقاطع الغشائية تميل إلى أن تكون أكثر كارهة للماء من الأجزاء غير الغشائية ، نظرًا لحقيقة أن الغشاء & # x003b1-helices تتطلب امتدادًا من 12 إلى 35 من الأحماض الأمينية الكارهة للماء لتمتد المنطقة الكارهة للماء داخل الغشاء [26].

    الجدول 5

    اتجاهات الخصائص المختلفة لشرائح الترانسمبرين (TM) والأجزاء غير المهيكلة جوهريًا (IU).

    قطعةنوع
    ملكيةTMIU
    المعالجة المائيةعاليقليل
    قطبيةقليلعالي
    ضخامةعاليقليل
    المرونةقليلعالي
    المؤثرات الإلكترونيةعاليقليل

    مستنسخة بإذن من [38]

    & # x02022 يبدو أن البروتينات عبر الغشاء أكثر ثراءً في الأجزاء غير المنظمة جوهريًا من البروتينات الأخرى ، حيث يحتوي حوالي 70٪ من بروتينات الغشاء على مناطق غير منظمة جوهريًا ، مقارنة بحوالي 35٪ من البروتينات الأخرى.

    & # x02022 في حوالي 70٪ من بروتينات الغشاء التي تحتوي على مقاطع غير منظمة جوهريًا ، تكون الأجزاء غير المنظمة جوهريًا قريبة من مقاطع الغشاء.

    قد توفر هذه الملاحظات نظرة ثاقبة للأدوار الهيكلية والوظيفية التي تلعبها المقاطع غير المنظمة جوهريًا في بروتينات الغشاء ، وقد تساعد أيضًا في تحديد الأجزاء غير المهيكلة جوهريًا والغشاء من بنية البروتين الأولية.


    النقل عبر الغشاء النشط والسلبي

    بناءً على ما إذا كانت عملية النقل طاردة للطاقة أو مفاعلة. النقل السلبي هي الحركة المفرطة للطاقة للمواد عبر الغشاء. فى المقابل، النقل النشط هي الحركة endergonic للمواد عبر الغشاء

    النقل السلبي

    النقل السلبي لا يتطلب الخلية

    طاقة. في النقل السلبي ، تنتقل المواد من منطقة ذات تركيز أعلى إلى منطقة ذات تركيز أقل ، أسفلها تدرج التركيز

    اعتمادًا على الطبيعة الكيميائية للمادة ، قد نربط عمليات مختلفة بالنقل السلبي.

    تعريف

    تعريف هي عملية نقل سلبية. تنتقل مادة واحدة من منطقة ذات تركيز عالٍ إلى منطقة تركيز منخفض حتى يتساوى التركيز عبر مساحة. أنت معتاد على انتشار المواد عبر الهواء. على سبيل المثال ، فكر في شخص يفتح زجاجة من الأمونيا في غرفة مليئة بالناس. يكون غاز الأمونيا عند أعلى تركيز له في الزجاجة ، ويكون أقل تركيز له عند أطراف الغرفة. سوف ينتشر بخار الأمونيا أو ينتشر بعيدًا عن الزجاجة تدريجيًا ، ويشم المزيد والمزيد من الناس رائحة الأمونيا أثناء انتشارها. تتحرك المواد داخل الخلية والعصارة الخلوية rsquos عن طريق الانتشار ، وتتحرك بعض المواد عبر غشاء البلازما عن طريق الانتشار.

    الشكل 2. يؤدي الانتشار عبر غشاء منفذ إلى نقل مادة من منطقة عالية التركيز (سائل خارج الخلية ، في هذه الحالة) إلى أسفل تدرج تركيزها (إلى السيتوبلازم). كل مادة منفصلة في وسط ، مثل السائل خارج الخلية ، لها تدرج تركيز خاص بها ، بغض النظر عن تدرجات تركيز المواد الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، ستنتشر كل مادة وفقًا لهذا التدرج. داخل النظام ، ستكون هناك معدلات مختلفة لانتشار المواد المختلفة في الوسط. (الائتمان: تعديل العمل بواسطة ماريانا رويز فيلاريال)

    العوامل التي تؤثر على الانتشار

    إذا كانت الجزيئات غير مقيدة ، فستتحرك وتستكشف الفضاء بشكل عشوائي بمعدل يعتمد على حجمها وشكلها وبيئتها وطاقتها الحرارية. هذه

    الحركة تكمن وراء الحركة المنتشرة للجزيئات عبر أي وسيط موجود فيه. ولا يعني عدم وجود تدرج تركيز أن هذه الحركة ستتوقف ، فقط أنه قد لا يكون هناك صافي حركة عدد الجزيئات من منطقة إلى أخرى ، وهي حالة تعرف باسم أ توازن ديناميكي.

    تشمل العوامل التي تؤثر على الانتشار ما يلي:

    • مدى تدرج التركيز: كلما زاد الاختلاف في التركيز ، زادت سرعة الانتشار. كلما اقترب توزيع المادة من التوازن ، أصبح معدل الانتشار أبطأ.
    • شكل وحجم وكتلة الجزيئات المنتشرة: الجزيئات الكبيرة والأثقل تتحرك بشكل أبطأ ، وبالتالي فإنها تنتشر بشكل أبطأ. عادة ما يكون العكس صحيحًا بالنسبة للجزيئات الأصغر والأخف وزنًا.
    • درجة الحرارة: تؤدي درجات الحرارة المرتفعة إلى زيادة الطاقة وبالتالي حركة الجزيئات ، مما يزيد من معدل الانتشار. تقلل درجات الحرارة المنخفضة من طاقة الجزيئات ، وبالتالي تقلل من معدل الانتشار.
    • كثافة المذيب: مع زيادة كثافة المذيب ، ينخفض ​​معدل الانتشار. تتباطأ الجزيئات لأنها تواجه صعوبة أكبر في المرور عبر الوسط الأكثر كثافة. إذا كان الوسط أقل كثافة ، تزداد معدلات الانتشار. نظرًا لأن الخلايا تستخدم الانتشار لنقل المواد داخل السيتوبلازم ، فإن أي زيادة في كثافة السيتوبلازم و rsquos ستقلل من معدل تحرك المواد في السيتوبلازم.
    • الذوبان: كما نوقش سابقًا ، تمر المواد غير القطبية أو القابلة للذوبان في الدهون عبر أغشية البلازما بسهولة أكبر من المواد القطبية ، مما يسمح بمعدل انتشار أسرع.
    • مساحة سطح وسماكة غشاء البلازما: زيادة مساحة السطح تزيد من معدل الانتشار ، في حين أن الغشاء السميك يقلله.
    • المسافة المقطوعة: كلما زادت المسافة التي يجب أن تقطعها المادة ، كان معدل الانتشار أبطأ. هذا يضع قيودًا عليا على حجم الخلية. تموت الخلية الكروية الكبيرة لأن العناصر الغذائية أو النفايات لا يمكنها الوصول إلى مركز الخلية أو مغادرته ، على التوالي. لذلك ، يجب أن تكون الخلايا إما

    ، كما هو الحال مع العديد من بدائيات النوى ، أو

    سهولة النقل

    في النقل الميسر، ويسمى أيضًا بالانتشار الميسر ، تنتشر المواد عبر غشاء البلازما بمساعدة بروتينات الغشاء. يوجد تدرج تركيز يسمح لهذه المواد بالانتشار داخل أو خارج الخلية بدونها

    الطاقة الخلوية. إذا كانت المواد عبارة عن أيونات أو جزيئات قطبية (مركبات ذلك

    بواسطة الأجزاء الكارهة للماء من غشاء الخلية) ، تساعد بروتينات النقل الميسر على حماية هذه المواد من القوة الطاردة للغشاء ، مما يسمح لها بالانتشار في الخلية.

    القنوات

    تتم إحالة البروتينات المتكاملة المشاركة في النقل الميسر بشكل جماعي

    كأن نقل البروتينات، وتعمل كقنوات للمادة أو المواد الحاملة. في كلتا الحالتين ، فهي بروتينات عبر الغشاء. بروتينات القناة المختلفة لها خصائص نقل مختلفة. تطور بعضها ليكون له خصوصية عالية جدًا للمادة التي يتم نقلها بينما يقوم البعض الآخر بنقل مجموعة متنوعة من الجزيئات التي تشترك في بعض الخصائص المشتركة

    . الممر الداخلي والمقطع ومثل قناة البروتينات تم تطويرها لتوفير حاجز طاقة منخفض لنقل المواد عبر الغشاء من خلال الترتيب التكميلي للمجموعات الوظيفية للأحماض الأمينية (لكل من العمود الفقري والسلاسل الجانبية). يسمح المرور عبر القناة للمركبات القطبية بتجنب الطبقة المركزية غير القطبية لغشاء البلازما التي من شأنها أن تبطئ أو تمنع دخولها إلى الخلية. بينما تعبر كميات كبيرة من الماء الغشاء في أي وقت من الأوقات إلى الداخل والخارج ، فإن معدل نقل جزيء الماء الفردي قد لا يكون سريعًا بما يكفي للتكيف مع الظروف البيئية المتغيرة. في مثل هذه الحالات ، طورت الطبيعة فئة خاصة من بروتينات الغشاء تسمى

    تسمح بمرور الماء عبر الغشاء بمعدل مرتفع جدًا.

    الشكل 3. ينقل النقل الميسر المواد إلى أسفل تدرجات تركيزها. قد يعبرون غشاء البلازما بمساعدة بروتينات القناة. (الائتمان: تعديل العمل لماريانا رويز فيلاريال)

    بروتينات القناة إما مفتوحة في جميع الأوقات أو أنها & ldquogated. & rdquo يتحكم الأخير في فتح القناة.

    قد تشارك آليات مختلفة

    في آلية البوابة. على سبيل المثال ، قد يؤدي ربط أيون معين أو جزيء صغير ببروتين القناة إلى فتح. قد تكون التغييرات في الغشاء الموضعي & quotstress & quot أو التغيرات في الجهد عبر الغشاء محفزات لفتح أو إغلاق قناة.

    تعبر الكائنات الحية والأنسجة المختلفة في الأنواع متعددة الخلايا عن بروتينات قنوات مختلفة في أغشيتها اعتمادًا على البيئات التي تعيش فيها أو الوظيفة المتخصصة التي تلعبها في الكائن الحي. يوفر هذا لكل نوع من الخلايا ملف تعريف فريد لنفاذية الغشاء يتم تطويره لتكملة & quot Needs & quot (لاحظ التجسيم). على سبيل المثال ، في بعض الأنسجة ، تمر أيونات الصوديوم والكلوريد بحرية عبر القنوات المفتوحة ، بينما في الأنسجة الأخرى ، يجب فتح البوابة للسماح بالمرور. يحدث هذا في الكلى حيث يوجد كلا الشكلين من القنوات في أجزاء مختلفة من الأنابيب الكلوية. الخلايا المشاركة في نقل النبضات الكهربائية ، مثل الخلايا العصبية والعضلية ، لديها قنوات بوابات للصوديوم والبوتاسيوم والكالسيوم في أغشيتها. يؤدي فتح وإغلاق هذه القنوات إلى تغيير التركيزات النسبية على جوانب متقابلة من غشاء هذه الأيونات ، مما يؤدي إلى تغيير في الجهد الكهربائي عبر الغشاء يؤدي إلى انتشار الرسائل مع الخلايا العصبية أو تقلص العضلات مع الخلايا العضلية.

    بروتينات الناقل

    نوع آخر من البروتين المضمن في غشاء البلازما هو أ البروتين الناقل. هذا البروتين المسمى بشكل مناسب يربط المادة ، وبذلك ، يؤدي إلى تغيير شكلها ، وتحريك الجزيء المرتبط من خارج الخلية إلى داخلها اعتمادًا على التدرج اللوني ، وقد تتحرك المادة في الاتجاه المعاكس. عادة ما تكون البروتينات الحاملة محددة لمادة واحدة. هذه الانتقائية تضيف إلى الانتقائية الشاملة لغشاء البلازما. لا تزال آلية المقياس الجزيئي لوظيفة هذه البروتينات غير مفهومة جيدًا.

    الشكل 4. بعض المواد

    تحرك لأسفل تدرج تركيزها عبر غشاء البلازما بمساعدة البروتينات الحاملة. تغير البروتينات الحاملة شكلها لأنها تحرك الجزيئات عبر الغشاء.

    يلعب البروتين الناقل دورًا مهمًا في وظيفة الكلى. الجلوكوز والماء والأملاح والأيونات والأحماض الأمينية التي يحتاجها الجسم

    في جزء واحد من الكلية. هذا المرشح الذي يشمل الجلوكوز ،

    في جزء آخر من الكلى بمساعدة البروتينات الحاملة. نظرًا لوجود عدد محدود فقط من البروتينات الحاملة للجلوكوز ، إذا كان هناك جلوكوز في المرشح أكثر مما تستطيع البروتينات التعامل معه ، فإن الزيادة

    من الجسم في البول. في الفرد المصاب بالسكري ،

    كما & ldquilling الجلوكوز في البول. & rdquo مجموعة مختلفة من البروتينات الحاملة تسمى بروتينات نقل الجلوكوز ، أو GLUTs ،

    في نقل الجلوكوز والسكريات السداسية الأخرى عبر أغشية البلازما داخل الجسم.

    تنقل البروتينات القناة والبروتينات الحاملة المواد بمعدلات مختلفة. تنتقل بروتينات القناة بسرعة أكبر بكثير من البروتينات الحاملة. تسهل بروتينات القناة الانتشار بمعدل عشرات الملايين من الجزيئات في الثانية ، بينما تعمل البروتينات الحاملة بمعدل ألف إلى مليون جزيء في الثانية.

    النقل النشط

    النقل النشط تتطلب الآليات استخدام طاقة الخلية و rsquos ، وعادة ما تكون في شكل أدينوسين ثلاثي الفوسفات (ATP). إذا كان يجب أن تتحرك مادة إلى الخلية مقابل تدرج تركيزها و [مدش] أي ، إذا كان تركيز المادة داخل الخلية أكبر من تركيزها في السائل خارج الخلية (والعكس صحيح) ويجب أن تستخدم الخلية الطاقة لتحريك المادة. تقوم بعض آليات النقل النشطة بنقل المواد ذات الوزن الجزيئي الصغير ، مثل الأيونات ، عبر الغشاء. آليات أخرى تنقل جزيئات أكبر بكثير.

    التحرك ضد الانحدار

    لتحريك المواد ضد التركيز أو التدرج الكهروكيميائي ، يجب أن تستخدم الخلية الطاقة. يحصد الناقلون هذه الطاقة من ATP المتولدة من خلال استقلاب الخلية و rsquos. آليات النقل النشطة ، تسمى مجتمعة مضخاتتعمل ضد التدرجات الكهروكيميائية. تمر المواد الصغيرة باستمرار عبر أغشية البلازما. يحافظ النقل النشط على تركيزات الأيونات والمواد الأخرى التي تحتاجها الخلايا الحية في مواجهة هذه الحركات السلبية. قد يكون هناك الكثير من إمدادات الخلايا و rsquos للطاقة الأيضية

    الحفاظ على هذه العمليات. (تُستخدم معظم خلايا الدم الحمراء وطاقة التمثيل الغذائي rsquos للحفاظ على عدم التوازن بين مستويات الصوديوم والبوتاسيوم الخارجية والداخلية التي تتطلبها الخلية.) نظرًا لأن آليات النقل النشطة تعتمد على استقلاب الخلية و rsquos للطاقة ، فهي حساسة للعديد من السموم الأيضية التي تتداخل مع توريد ATP.

    توجد آليتان لنقل المواد ذات الوزن الجزيئي الصغير والجزيئات الصغيرة. النقل النشط الأساسي يحرك الأيونات عبر الغشاء ويحدث فرقًا في الشحنة عبر هذا الغشاء ، والذي يعتمد بشكل مباشر على ATP. النقل النشط الثانوي يصف حركة المواد

    التدرج الكهروكيميائي الذي تم إنشاؤه بواسطة النقل النشط الأولي الذي لا يتطلب ATP بشكل مباشر.

    البروتينات الحاملة للنقل النشط

    An important membrane adaption for active transport is specific carrier proteins or pumps to facilitate movement: there are three types of these proteins or transporters. أ

    also carries two different ions or molecules, but in different directions. These transporters can also transport small, uncharged organic molecules like glucose.

    These three types of carrier proteins are also found

    in facilitated diffusion, but they do not require ATP to work in that process. Some examples of pumps for active transport are

    -K + ATPase, which carries sodium and potassium ions, and H + -K + ATPase, which carries hydrogen and potassium ions. كلاهما

    carrier proteins. نوعان من البروتينات الحاملة الأخرى هما Ca 2+ ATPase و H + ATPase ، والتي تحمل الكالسيوم وأيونات الهيدروجين فقط ، على التوالي. كلاهما مضخات.

    الشكل 5. A uniporter carries one molecule or ion. A symporter carries two different molecules or ions, both in the same direction. An antiporter also carries two different molecules or ions, but in different directions. (credit: modification of work by &ldquoLupask&rdquo/Wikimedia Commons)

    Primary active transport

    In primary active transport, the energy is

    directly from the hydrolysis of ATP. Often, primary active transport, such as that shown below, which functions to transport sodium and potassium ions allows secondary active transport to occur (discussed in the section below).

    The second transport method is still considered

    active because it depends on the use of energy from the primary transport.

    الشكل 6. Primary active transport moves ions across a membrane, creating an electrochemical gradient (electrogenic transport). (الائتمان: تعديل العمل لماريانا رويز فيلاريال)

    One of the most important pumps in animal cells is the sodium-potassium pump (Na + -K + ATPase), which maintains the electrochemical gradient (and the correct concentrations of

    K + ) in living cells. The sodium-potassium pump moves K + into the cell while moving Na + out

    at a ratio of three Na + for every two K + ions moved in. The Na + -

    exists in two forms depending on its orientation to the interior or exterior of the cell and its affinity for either sodium or potassium ions. The process comprises the following six steps.

    1. مع توجيه الإنزيم نحو الجزء الداخلي للخلية ، يكون للناقل تقارب كبير لأيونات الصوديوم. ترتبط ثلاثة أيونات بالبروتين.
    2. ATP

    Several things have happened because of this process. There are more sodium ions outside of the cell than inside and more potassium ions inside than out. لكل ثلاثة أيونات من الصوديوم تتحرك للخارج ، يتحرك اثنان من أيونات البوتاسيوم إلى الداخل. وهذا ينتج عنه أن يكون الجزء الداخلي أكثر سلبية بالنسبة إلى الخارج. هذا الاختلاف في المسؤولية مهم في تهيئة الظروف اللازمة للعملية الثانوية. The sodium-potassium pump is, therefore, an electrogenic pump (a pump that creates a charge imbalance), creating an electrical imbalance across the membrane and contributing to the membrane potential.

    Visit the site to see a simulation of active transport in a sodium-potassium ATPase.

    Secondary active transport (

    Secondary active transport brings sodium ions, and possibly other compounds, into the cell. As sodium ion concentrations build outside of the plasma membrane because of the action of the primary active transport process, an electrochemical gradient is created. If a channel protein exists and is open, the sodium ions will return through the membrane down the gradient. This movement is used to transport other substances that can attach themselves to the transport protein through the membrane. Many amino acids, and glucose, enter a cell this way. This secondary process is also used to store high energy hydrogen ions in the mitochondria of plant and animal cells for the production of ATP. The potential energy that accumulates in the stored hydrogen ions is translated into kinetic energy as the ions surge through the channel protein ATP synthase, and that energy is used to convert ADP into ATP.


    Missense mutations in transmembrane domains of proteins: Phenotypic propensity of polar residues for human disease

    Anthony W. Partridge and Alex G. Therien contributed equally to the work.

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, and Department of Biochemistry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

    Anthony W. Partridge and Alex G. Therien contributed equally to the work.

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, and Department of Biochemistry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto M5G 1X8, Ontario, Canada===Search for more papers by this author

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, and Department of Biochemistry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

    Anthony W. Partridge and Alex G. Therien contributed equally to the work.

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, and Department of Biochemistry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

    Anthony W. Partridge and Alex G. Therien contributed equally to the work.

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto, and Department of Biochemistry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada

    Division of Structural Biology and Biochemistry, Research Institute, Hospital for Sick Children, Toronto M5G 1X8, Ontario, Canada===Search for more papers by this author


    خيارات الوصول

    احصل على حق الوصول الكامل إلى دفتر اليومية لمدة عام واحد

    جميع الأسعار أسعار صافي.
    سيتم إضافة ضريبة القيمة المضافة في وقت لاحق عند الخروج.
    سيتم الانتهاء من حساب الضريبة أثناء الخروج.

    احصل على وصول محدود أو وصول كامل للمقالات على ReadCube.

    جميع الأسعار أسعار صافي.


    Cotranslational membrane protein insertion

    The pathway for the insertion of membrane proteins has been highly conserved across organisms and has two distinct steps: recognition and targeting of a nascent IMP and then its insertion into the membrane.

    Recognition and Targeting

    Recognition occurs on the ribosome as the nascent polypeptide chain emerges from the exit channel by the Signal Recognition Particle (SRP). This protein has a nonspecific hydrophobic channel that interacts with amino acids that would form a transmembrane domain based on the presence of numerous hydrophobic residues. Upon binding, translation is arrested and the SRP-ribosome complex searches for the eukaryotic SRP Receptor (SR) or bacterial FtsY. Once the ribosome-SRP-receptor complex is formed bound it diffuses through the membrane until it interacts with the Sec translocon. The nascent chain is then transferred to the channel. The critical aspect of this process is that it prohibits the hydrophobic region of the polypeptide from exposure to the hydrophilic cytosol to avoid misfolding and aggregation (Grudnik et al. 2009).

    Figure (PageIndex<2>): General steps of cotranslational membrane protein insertion. (Shao & Hegde 2011)

    Sec translocon

    In both prokaryotes and eukaryotes, there are protein conductive channels generally referred to as Sec translocases. These channels have two fundamental functions that enable the insertion of proteins into the membrane. They contain a hydrophilic channel that allows hydrophilic residues of a polypeptide to pass through the membrane as well as a lateral gate that opens to expose the interior of the channel to the lipid acyl chains. This allows for hydrophobic residues to enter through the channel and then interact directly with the lipid tails while avoiding the polar head groups. These channels therefore allow the nascent chain that is being translated to effectively &ldquothread&rdquo in and out of the membrane as many times as is required to reach the final structure. (van den Berg et al. 2004).

    Figure (PageIndex<3>): The Sec61 translocon and potential accessory factors. (Shao & Hegde 2011)


    أساليب

    Datasets

    All datasets used for analysis are listed in Table 1. Transmembrane protein sequences and annotations were taken from TOPDB [50] and UniProt [49]. UniProt-derived datasets are the most comprehensive datasets, built with (1) robust transmembrane prediction methods, providing the limit of today’s achievable accuracy with regard to hydrophobic core localisation, and (2) subcellular location annotation that can be used for orientation determination. However, they mostly rely on predicted transmembrane regions. TOPDB has meticulous experimental verifications of the orientation from the literature that are independent of prediction algorithms [50]. Unfortunately, this dataset is much smaller with too few entries to have it divided with regard to taxonomy or subcellular locations.

    UniProt database files were downloaded by querying the server for different taxonomic groups as well as different subcellular membrane locations: UniHuman (human representative proteome), UniCress (نبات الأرابيدوبسيس thaliana, otherwise known as mouse-ear cress, representative proteome), UniER (human endoplasmic reticulum representative proteome), UniPM (human plasma membrane representative proteome) and UniGolgi (human Golgi representative proteome). To enforce a level of quality control, the queries were restricted to manually reviewed records and transmembrane proteins with manually asserted TRANSMEM annotation [49]. Proteins were then sorted into multi-pass and single-pass groups according to whether they had more than one or exactly one TRANSMEM region respectively. TRANSMEM regions are validated by either experimental evidence [49] or according to a robust transmembrane consensus of the predictors TMHMM [23], Memsat [80], Phobius [21, 22] and the hydrophobic moment plot method of Eisenberg and co-workers [54]. TMHs and flanking regions were oriented according to UniProt TOPO_DOM annotation according to the keyword “cytoplasmic”. If a “cytoplasmic” TOPO_DOM was found in the previous TOPO_DOM relative to the TRANSMEM region, then the sequence remained the same. If “cytoplasmic” was found in the next TOPO_DOM, relative to the TRANSMEM section, then the sequence was reversed. Proteins without the “cytoplasmic” keyword in their TOPO_DOM annotation were omitted from further analysis.

    The TOPDB database [50] is a manually curated database composed of experimental records from the literature that allow determination of the protein topology. Experiments include fusion proteins, posttranslational modifications, protease experiments, immunolocalisation, chemical modifications as well as revertants, sequence motifs with known mandatory membrane-embedded topologies and tailoring mutants (Additional file 3: Table S1). Length cut-offs for the TMH were set with 16 as the shortest length and 38 as the longest.

    The datasets described in the following subsections are used throughout this work.

    ExpAll

    TOPDB contained 4190 manually annotated transmembrane proteins at the time of download [50]. CD-HIT [81] identified 3857 representative sequences using sequence clusters of >90% sequence identity. This choice of similarity threshold was chosen since CD-HIT ultimately underlies the clustering behind UniRef. Unlike the other datasets, which by definition contain reasonably typical TMHs, many of the transmembrane segments annotated in TOPDB are extremely short or long, and this would cause severe unrealistic hydrophobic mismatches. The short segments in particular could be the result of misannotation, TMHs broken into pieces due to kinks or segments that peripherally insert only into the interface of the membrane bilayer. To remove the atypical lengths, cut-offs were set with 16 as the lower cut-off and 38 as the upper cut-off after inspecting the length histogram. We found that, for the single-pass TMHs in TOPDB, 1215 out of 1544 are within the length limits (78.7%). Amongst the 17,141 multi-pass TMHs, we find 15,563 within our global length limits (from 2205 TOPDB records corresponding to 2281 UniProt entries). This removed 1578 very short TMHs and none of the long TMHs. Our cut-off selection is very similar to the one used by Baeza-Delgado et al. [13].

    To get an idea of the taxonomical breakdown in the ExpAll dataset, the UniProt ID tags were extracted and mapped to UniProtKB. The combined dataset of multi-pass (single-pass) proteins was mapped to 1288 (1343) eukaryotic records, 404 (776) of which were human records, 926 (191) bacterial records, 46 (5) Archaea records and 14 (22) viral records.

    UniHuman

    This is a set of mostly human TMH-containing proteins or their close mammalian homologues. UniProtKB contains 5187 human protein records that are manually annotated with TRANSMEM regions (query = “annotation:(type:transmem) AND reviewed:yes AND organism:"Homo sapiens (Human) [9606]" AND proteome:up000005640”. To reduce sequence redundancy, these sequences were submitted to UniRef90 [82]. To note, UniRef90 was chosen over UniRef50 to maintain a viable size of datasets for statistical analysis of occurrence of negatively charged residues, which are very rare in the vicinity of TMHs. There were 5015 UniRef90 clusters representing the 5187 sequences. A list of sequences representing those clusters was submitted back to UniProtKB, and 5014 representative entries were recovered. There is a small issue in that the list of representatives from UniRef includes non-canonical isoforms, whilst the batch retrieve query of UniProtKB only supports complete entries, i.e. canonical isoforms. This resulted in the loss of one record at this point due to two splice isoforms acting as representative identifiers. Of those 5014 records, 4714 were records from human entries, 197 were from mice, 94 from rats, 5 from bovines, 2 from chimps, 1 from Chinese hamsters, and 1 from pigs. Although the TMH length variations within the UniHuman dataset are much smaller than for ExpAll, we applied the same length cut-offs for the sake of comparability. Out of the 1709 single-pass cases, 1705 entered the final dataset. Of those, 1596 were from human records, 87 were from mouse, 19 were from rat, and 2 were from chimpanzee. The further loss of a record in the taxonomic query is again due to multiple splice isoform records being represented by a single UniProt record. Amongst the 12,390 multi-pass TMHs, 12,353 were included into UniHuman. The other, multi-pass record identifiers were mapped to 1789 UniProtKB entries. Of these, 1660 were human entries, 63 from rat, 61 from mouse, 4 from bovines and 1 from Chinese hamsters. This clustered human dataset was then queried for subcellular locations to make the UniER, UniGolgi and UniPM datasets (detailed below).

    UniER

    The clustered UniHuman dataset was queried using UniProtKB for endoplasmic reticulum subcellular location (locations:(location:"Endoplasmic reticulum [SL-0095]" evidence:manual)). This returned 487 protein entries, 457 of which belonged to human, 24 to mouse and 6 to rat. Of these records, 287 contained sufficient annotation for orientation determination. One hundred thirty-two were single-pass entries, of which 120 records were from humans, 11 from mouse, and 1 from rat. One hundred fifty-five were multi-pass entries containing 898 TMHs. One hundred forty-four were records from human, 8 were from mouse and 3 were from rat.

    UniGolgi

    The clustered human dataset was queried using UniProtKB for Golgi subcellular location (locations:(location:"Golgi apparatus [SL-0132]" evidence:manual)). This returned 323 protein entries, 301 of which belonged to human, 19 to mice, 2 to rat and 1 to pig. Of these records, 269 contained sufficient annotation for orientation determination. Two hundred six were single-pass entries, of which 195 records were from human, 9 from mouse, and 1 from rat. Sixty-one were multi-pass entries containing 383 transmembrane regions. Fifty-four were records from human, 6 were from mouse and 1 was from rat.

    UniPM

    The clustered human dataset was queried using UniProtKB for the cell membrane subcellular location (locations:(location:"Cell membrane [SL-0039]" evidence:manual)). This returned 1036 protein entries, 948 of which belonged to humans, 62 to mice, and 26 to rats. Of these records, 920 contained sufficient annotation for orientation determination. Four hundred ninety-three were single-pass entries, of which 451 records were from human, 37 from mouse, and 5 from rat. Four hundred twenty-seven were multi-pass entries containing 3079 transmembrane regions. Three hundred ninety-four were records from human, 17 were from mouse and 16 were from rat.

    UniCress

    For the mouse-ear cress, a representative proteome dataset was acquired with the query annotation:proteomes:(reference:yes) AND reviewed:yes AND organism:"Arabidopsis thaliana (Mouse-ear cress) [3702]" AND proteome:up000006548. This returned 3174 records in UniProtKB. UniRef90 identified 3111 clusters. Of the representative sequences, 3110 were mapped back to UniProtKB. Of those, 3090 were from نبات الأرابيدوبسيس thaliana, 2 from Hornwort, 1 from cucumber, 1 from tall dodder, 1 from soybean (جلايسين ماكس), 2 from Indian wild rice, 2 from rice, 2 from garden pea, 1 from potato, 4 from spinach, 1 from Thermosynechococcus elongatus (thermophilic cyanobacterium), 1 from wheat, and 2 from maize. Of those there were 1146 with suitable TOPO_DOM annotation for topological orientation determination. Of those records, 632 were identified as single-pass, all of which were from نبات الأرابيدوبسيس thaliana. Five hundred seven protein records were from multi-pass records, which contained 3823 TMHs. Five hundred six of those records were from Arabidopsis thaliana, whilst 1 was from Thermosynechococcus elongatus.

    UniFungi

    For the Fungi dataset, the query “annotation:(type:transmem) taxonomy:"Fungi [4751]" AND reviewed:yes” was used. This returned 5628 records that were submitted to UniRef90. UniRef90 identified 4934 representative records, all of which were successfully mapped back to UniProtKB. Of those, 2070 had suitable annotation for orientation. A total of 1990 records belonged to Ascomycota including 1243 Saccharomycetales. 73 were Basidiomycota, and 6 were Apansporoblastina. Seven hundred twenty-nine records contained a single TMH region, 702 of which belonged to Ascomycota, 26 to Basidiomycota and 1 to Encephalitozoon cuniculi, a Microsporidium parasite. There were 8698 helices contained in 1338 records of multi-pass proteins. Of these records, 1285 were Ascomycota, 47 were Basidiomycota, and 5 were Apansporoblastina. One TMH from UniFungi was discounted from P32897 due to an unknown position.

    UniEcoli

    This dataset was generated by querying UniProt with “reviewed:yes AND organism:”Escherichia coli (strain K12)[83333]””, which returned 941 hits. The hits were submitted to UniRef90, which returned 935 clusters. The representative IDs were then resubmitted to UniProtKB, all of which returned successfully. Nine hundred thirty-four were from bacteria, whilst one was from lambdalike viruses. Of the bacterial records, 862 were from various الإشريكية species, of which 565 were from بكتريا قولونية strain K12, 28 were from Salmonella choleraesuis, 25 were from شيغيلا and the rest all also fell under the Gammaproteobacteria class. This dataset contains 54 single-pass proteins and 3888 helices from 529 multi-pass proteins with sufficient annotation for topological determination.

    UniBacilli

    The Bacilli dataset was constructed by querying UniProt for “reviewed:yes AND taxonomy:”Bacilli””. This returned 5044 records, which were submitted to UniRef90. There were 2591 clusters found in UniRef from these records. The representative IDs were successfully resubmitted to UniProtKB. Of these, 2031 were of the order Bacillales whilst 560 were also of the order Lactobacillales. This dataset contains 124 single-pass proteins and 822 helices from 140 multi-pass proteins.

    UniArch

    The Archaea dataset was constructed by querying UniProt for “reviewed:yes AND taxonomy:”Archaea [2157]””. This returned 1152 records, which were submitted to UniRef90. One thousand fifty-four clusters were found in UniRef from these records. The representative IDs were successfully resubmitted to UniProtKB. Nine hundred forty-six records belonged to the Euyarchaeota, 101 to Thermoprotei, 4 to Thaumarchaeota, and 3 to Korarchaeum cryptofilum. This dataset contains 48 single-pass proteins and 59 multi-pass proteins containing 327 helices from 59 proteins.

    We are aware that proteome datasets are “moving targets” that have dramatically changed over the years and probably will continue to do so to some extent in the future [83]. Yet, we think that currently available protein sequence sets are sufficiently good for our purposes, as we search for statistical properties in the TMH context only.

    On the determination of flanking regions for TMHs and the TMH alignment

    The determination of the boundary point at the sequence between the TMH in a membrane and the sequence immersed in the cytoplasm, extracellular space, vesicular lumen, etc. is not as trivial as it initially appears. There is a lot of dynamics in the TMH positioning, and the actual boundary point will be represented by various residues at different time points. Whilst the TMH core region detection from a sequence is trivial with modern software, the exact determination of TMH boundaries remains difficult, since it is unclear exactly how far in or out of the membrane a given helix extends [84]. Previous studies have dealt with this issue in various ways [9, 13, 16, 85].

    Here in this work, we explore two boundary definitions. First, we assign TMH boundary locations as described in the respective databases. These flanks are the ones that are reported in our TMH data files that are available at http://mendel.bii.a-star.edu.sg/SEQUENCES/NNI/. We studied flank lengths of ±5, ±10, and ±20 residues preceding and following the inside and outside TMH boundaries. In these cases, the flanks are aligned relative to the residue closest to the TMH.

    In cases where the loops before and after the TMH are shorter than the predefined flank lengths, further precautions are necessary. In the multi-pass datasets particularly (Additional file 4: Figure S4, Additional file 3: Table S1), the flanks overlap with other membrane region flanks. We explore several variants. On the one hand, we work with data files where the flank residue stretches are equally truncated so that no overlap occurs. If the loop length was uneven, the central odd residue was not included into any flank. We find, surprisingly, that a large number of TMHs have no or just a super-short flank, a circumstance that should disturb any statistical analysis due to the absence of objects. Therefore, we also work with alternative datasets: (1) with flanks overlapping between consecutive TMHs (e.g. in Table 3B, yet this leads to some residues being counted more than one time) as well as (2) with subsets of the data where the flanks at both sides have a defined minimal length (50% or 100% of the required flanks unfortunately, some of them become too small for analysis).

    The problem of flanks overlapping also affects some single-pass and multi-pass TMH proteins with INTRAMEM regions as described in some UniProt entries. We do not include INTRAMEM regions in the datasets as TMHs, but sometimes the flanking regions of TMHs were truncated to avoid overlap with INTRAMEM flanking regions (Additional file 5: Table S2). The identifiers affected for single-pass TMH proteins are Q01628, P13164, Q01629, Q5JRA8, A2ANU3 (UniHuman), P13164, Q01629, A2ANU3 (UniPM) and Q5JRA8 (UniER).

    The second form of boundary point definition for flank determination was achieved by gaplessly aligning all TMHs relative to their central residue at the position equal to half the length of the TMHs at either side. Though there is some length variation amongst TMHs most of them are centred around a length of 20–22 residues. In this case, flanks are the sequence extensions beyond the standardised-length 21-residue TMHs. We define the inside flanking segments as the positions –20 to –10 and the outside flanking regions to be +10 to +20 from the central TMH residue (with the label “0”). Instead of emphasising some artificially selected boundary residue, this definition allows the average TMH boundary transition to become apparent.

    Separating simple and complex single-pass helices

    Single-pass helices from ExpAll and UniHuman datasets helices were split into two groups: simple and complex following a previously described classification [6, 7] to roughly distinguish simple hydrophobic anchors and TMHs with additional structural/functional roles. Simple and complex helices were determined using TMSOC [7]. The complexity class is determined by calculating the hydrophobicity and sequence entropy. The resulting coordinates cluster with anchors being more hydrophobic and less complex, whilst more complex and more polar TMHs are associated with non-anchorage functions. In UniHuman there were 889 simple helices and 570 complex TMHs. In ExpAll there were 769 simple helices and 570 complex helices.

    Distribution normalisation

    In this work, we have used normalisation techniques described in previous investigations as well as new approaches designed to more sensitively identify biases of rare residues. Baeza-Delgado and co-workers used LogOdds normalisation column-wise in TMH alignments. Critically, this is based on their definition of probability, which takes into account the total number of amino acids in the dataset as a denominator [13]. Since aliphatic residues such as leucine and other highly abundant slightly polar residues dominate the denominator, the distribution of the rare acidic residues will be easily lost in the “background noise” of those highly abundant residues. Pogozheva and co-workers used two approaches, (1) the total accessible surface area (ASA المجموع) and (2) the total number of charged residues (ن المجموع), as a denominator in their distribution normalisation [16].

    In this work, two methods for measuring residue occurrence in the TMH and its flanks were used. As in previous work, we compute the occurrence أ أنا,ص of an amino acid type أنا at a certain sequence position ص in a set of aligned sequences of TMHs and their flanks. Following [9], the absolute relative occurrence ص أنا,ص of this amino acid type at the sequence position ص is then given by Eq. (1) as:

    Here, the denominator is the maximal number of all residues in any alignment column (i.e., the number of sequences in the alignment) and, to emphasise, this will make ص أنا,ص mostly dependent on the most abundant residue types. This type of normalisation reveals the most preferred residue types at given sequence positions.

    Our second normalisation method is independent of the abundance of any amino acid types other than the studied one, and it answers the question: If there is a residue of type أنا in the TMH-containing segment, where would it most likely be? This relative occurrence ف أنا,ص is calculated in Eq. (2) as:

    The value أ أنا is the total abundance of residues of just amino acid type أنا in a given alignment of TMH-containing segments (i.e., in the TMH together with its two adjoining flanks summed over all cases of TMHs in the given dataset). Peaks in ف أنا,ص as a function of ص reveal the preferred positions of residues of type أنا. الفرق في ص أنا,ص و ف أنا,ص normalisation is visualised in Additional file 6: Figure S3.

    Hydrophobicity calculations

    Hydrophobicity profiles were calculated using the Kyte and Doolittle hydrophobicity scale [52] and validated with the Eisenberg scale [54], the Hessa biological scale [36] and the White and Wimley whole residue scale [53] (Additional file 1: Figure S1). The hydrophobicity profile uses un-weighted windowing of the residue hydrophobicity scores from end to end of the TMD slice. Three residues were used as full window lengths, and partial windows were permitted.

    Normalised net charge calculations

    Charge was calculated at each position by scanning through each position of the TMHs and flanking regions and subtracting one from the position if an acidic residue (D or E) was present, or adding one if a positively charged residue (K or R) was present. The accumulative net charge ج ص was then divided by the total number ن of TMHs that were used in calculating the accumulative net charge. Thus, the charge distribution is calculated by:

    إحصائيات

    The inside/outside bias of negative residues was quantified by computing the independent Kruskal-Wallis (KW) and two-sample ر test statistical method from the Python scipy.stats package v0.15 (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.kruskal.html, https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.0/reference/generated/scipy.stats.ttest_ind.html). This test answers the question of whether two means are actually different in the statistical sense. For the leucine residues, each TMH region was divided into two sections, representing the inner and outer leaflets (Table 4). For the hydrophobicity plot, three window values of hydrophobicity were taken for each TMH at each position. The statistical analyses were separately performed for single-pass and multi-pass transmembrane proteins. At each position, the two groups were compared using the KW test.

    The zero hypothesis of homogeneity of two distributions was examined with the Kolmogorov-Smirnov (KS), the KW and the χ 2 statistical tests.The KS test scrutinises for significant maximal absolute differences between distribution curves, the KW test looks for skews between distributions and the χ 2 statistical test checks the average difference between distributions. As the statistical significance value (ص value) is a strong function of ن, the total amount of data used in the statistical test, we rely on the (absolute) Bahadur slope (ب) as a measure of distance between two distributions [55,56,57]:

    The larger the absolute Bahadur slope, the greater the difference between the two distributions.


    شاهد الفيديو: بوضوح - فتاة تصدم د. هبه قطب. فتاة تمارس العادة السرية وتشرح تفاصيل غشاء البكارة (كانون الثاني 2022).