Задание 9. Качество структуры: PROCHECK, EDS, PDB_REDO

1.Анализ выдачи программы PROCHECK сервера PDBSum

 

:

Анализ:

Таким образом, из проанализированных 142 остатков 17 относятся к глицину и пролину.

В запрещённой области нет ни одного остатка (не считая глицин и пролин).

В предпочитаемой области находятся 72,4% от всех остатков, соответственно ислключая 2 концевых

и остатки глицина и пролина, что является показателем того, что модель однозначно

не самая оптимальная.

Радует то, что основное количество остатков, не входящих в предпочитаемую область находится

всё же в разрешимой, а не в допустимой области.

2.Анализ структруры по данным сервера EDS

К сожалению сервер EDS не содержит информации о моём белочке.

Поэтому я взяла на исследование белок с PDB-кодом 1ESJ.

Перейдя по ссылке "Significant regions" имеем следующую картину:

Что в данной структуре 38 остатков цепи А, 40 остатков цепи В и 26 остатков цепи С имеют

большой Z-score по RSR.

Для создания модели и электронной плотности был выбран остаток глутаминовой кислоты цепи С :

GLU 170, для которого

Для этого с сайта EDS достали карту электронной плотности белка 1ESJ.

Прописали ряд следующих команд:

     load 1esj.omap, 1esj_omap 
	   load 1esj.pdb, 1esj_pdb  
     hide all  
     show sticks, byres c/170/  
     isomesh new_map1, 1esj_omap, 1.0, c/170/, 1  
     isomesh new_map2, 1esj_omap, 0.5, c/170/, 1
     color yellow, new_map1    
     ray  
     png glu170el.png
          

Получили следующее изображение, из которого видно, что остаток полностью вписался

в границы уровня электронной плотности равному 0,5 (окрашен белым цветом),

но не полностью в границы уровня электронной плотности равному 1 (окрашен жёлтым цветом).

Это можно было ожидать, так как его значения RSR, Z-score по RSR и коэффициента корреляции

для электронной плотности превосходят пороговые значения нормы.

3.PDB_REDO на сервере EDS

О чём говорят эти данные?

Информация в первой колонке соотвествует данным PDB, во второй - рассчитанным параметрам

по данным, в последней колонке как раз содержится информация о данных оптимизированной модели.

На самом деле, по этим данным сложно сказать улучшает или не улучшает оптимизация модель,

так значения R- и R-free-фактора увеличились, и разница между ними тоже.

Но нужно отметить,что значение R-free Z-score уменьшилось вдвое!

Укажем необходимые для анализа комментарии о стоящих вверху каждой строки цифрах:

          1-Чем выше, тем лучше
          2-Должно быть меньше 1.000
          3-Чем меньше, тем лучше
          

По этим данным можно заключить, что вполне возможно, что оптимизацию модели всё же

стоит провести, так как в основном параметры улучшились.

 

 


©Терешкова Алеся,2010