Материал: Потапов В.В. Решение задач биоинформатики при помощи веб - и интернет-сервисов

Рисунок 20: UCSF Chimera - полученная в результате гомологичного моделирования модель

5.2.5Система поиска научных статей в базе данных Медлайн

База данных научных публикаций по биологической тематике компилируется и поддерживается Национальным институтом Здоровья США. На сайте www.ncbi.nlm.nih.gov есть собственная поисковая система для навигации в этой базе данных. Также эта база данных доступна для других разработчиков, желающих создать собственную систему поиска. Здесь на примере мы ознакомимся с поисковой системой по Medline реализованной на сайте bri-shur.com. На этом сайте проведен дополнительный лингвистический анализ текстов в базе данных, чтобы улучшить порядок сортировки статей в соответствии с поступившим запросом, а также отбирать группы статей со сходной темой обсуждения.

Итак попробуем найти научные статьи по теме вируса клещевого энцефалита, а именно вирусного белка NS3.

1.В меню сайта www.bri-shur.com щелкните по ссылке Medline.

2.В поле ввода напишите ns3 viral protein

41

Рисунок 21: Bri-shur - поиск информации по базе MedLine

3.На странице результатов вы увидите список статей на заданную тему.

4.Статьи, полный текст которых находится в свободном доступе имеют значок free full text нажав на него вы перейдете в базу данных PubMed и сможете скачать эту статью.

5.Вернувшись на bri-shur к результатам поиска, нажмите на название любой статьи и вы увидите аннотацию этой статьи на английском языке.

6.Щелкнув на красную ссылку — название мема, вы сможете посмотреть все статьи где упоминается данное словосочетание.

7.Также вверху страницы есть навигация по результатам поиска.

Из найденного списка научных статей можно что-нибудь скачать себе и ознакомиться с предложенной тематикой более подробно.

42

5.2.6Исследование функциональных доменов вирусного белка NS3

Исследуемый нами вирусный белок NS3 является многофункциональным, то есть содержит в себе несколько структурных доменов, выполняющих независимые функции.

Определим структурные домены вирусного белка NS3:

1.Для этого зайдите в базу данных белковых семейств Pfam по ссылке http://pfam.sanger.ac.uk/search

2.В поле последовательность (Sequence) вставьте последовательность белка NS3.

3.Отправьте запрос, нажав Submit.

4.На обновленной странице вы увидите названия семейства к которому относится искомый белок (Family) и полное название исследуемого вами белка (Description). Например,

Рисунок 22: Pfam (специализированная база белковых семейств) - описание белка NS3

43

для нашего частного примера мы получаем следующую информацию:

а) мы видим что наша последовательность содержит в себе три белка вместо ожидаемого одного.

б) Первый белок относится к классу пептидаз (Peptidase) S7, и является флавивирусной сериновой протеазой и служит для расщепления вирусного полипротеина на индивидуальные белки (Flavivirus NS3 serine protease).

в) Второй домен исследуемого белка это некий фантомный белок (DEAD domain) с неизвестной функцией, и он относится к семейству

существующая для раскручивания двойной спирали ДНК (Helicase conserved C-terminal domain). Все эти три домена вместе составляют один многофункциональный белок NS3.

Попробуем определить границы каждого структурного домена в общем белке NS3.

На странице в таблице описания белковых семейств даны три рамки, то есть место начало и конца для домена протеазы. Рамки, в зависимости от метода с помощью которого они были найдены, немного отличаются, причем иногда бывает так что все эти рамки не верны. Для того чтобы верно определить рамку необходимы дополнительные знания о исследуемом объекте из научных статей.

Проведем картирование структурных доменов белка NS3:

1.Для домена протеазы возьмем границы последовательности с позиции 16 по 173.

2.Для DEAD домена возьмем границы последовательности с позиции 189 по 336.

3.Для домена геликазы возьмем границы последовательности с позиции 379 по 468.

4.Используя предложенные рамки разметим разными цветами функциональные домены белка NS3 в программе Chimera на построенной вами модели.

44

Рисунок 23: UCSF Chimera - итоговая модель с выделенными цветом доменами

5.3 Необходимое послесловие к моделированию

Модель построена — что дальше?

Здесь можно задать себе вопрос — для чего вообще применяются трехмерные модели белков? Одно из наиболее актуальных применений

— drug design, компьютерное проектирование лекарственных средств.

Общий путь создания нового лекарственного средства обычно содержит семь этапов:

1)Выбор болезни, для которой создается лекарство

2)Выбор и изучение молекулярной мишени, на которую будет действовать лекарственное средство

3)Нахождение базовой структуры лекарственного средства

4)Оптимизация найденной структуры

5)Доклинические испытания

45