Классификация. Коды ферментов.

Коды ферментов, их значение

Поиск велся по базе IUPAC, раздел номенклатуры. Далее на страницу совместной коммиссии IUBMB-IUPAC и наконец на домашнюю страницу JCBN. Здесь уже можно найти нужную информацию на заданный код фермента.
Заданный код: 5.3.3.2

5: I somerases (изомеразы) - ферменты, катализирующие внутримолекулярные изменения;
5.3: Intramolecular Oxidoreductases (внутримолекулярные оксидоредуктазы) - эти ферменты вызывают окисление одной части молекулы с ответной редукцией другой части;
5.3.3: Transposing C=C Bonds (изменения положения C=C связей) - ферменты, перемещающие двойную углеродную связь с одной позиции на другую;
5.3.3.2: Isopentenyl-diphosphate and delta-isomerase (изопентил-дифосфат и дельта-изомеразы); Фермент взят из Streptomyces sp..

Сравнение доменной структуры ферментов из далеких организмов

Сравнение проводилось системой SRS в БД UniProt.
Поиск задавался двумя параметрами:

ECNumber: 5.3.3.2
ID: *_Ecoli|*_Human|*_Metja

Всего 5 находок, но у одной нет имени гена, и мы ее не рассматриваем.

Результаты сравнения

	UniProt ID	UniProt AC	Имя гена	Первый домен
	UniProt ID	UniProt AC	Имя гена	Идентификатор Pfam	Положение в последовательности
1	IDI1_HUMAN	Q13907 Q8WUX8 Q96IZ4 Q9BQ74	IDI1	PF00293	50-200
2	IDI2_HUMAN	Q9BXS1	IDI2	PF00293	50-200
3	IDI2_METJA	Q58272	FNI	PF01070	11-347
4	IDI_ECOLI	Q46822 Q2M9V2	IDI	PF00293	31-165

Оценка сходства последовательностей с помощью Putty

Сначала были получены последовательности доменов

командой seqret sw:(AC) -sask с последующим указанием координат домена.

Я оценивал 3 домена с идентификатором Pfam PF00293, четвертый PF01070 из metja, что вполне логично, сильно отличался от остальных, поэтому я его сравнение с другими здесь не рассматриваю.
Командой needle я получил попарное выравнивание этих трех доменов (скрипт тут).
Как и ожидалось, при сравнении между собой доменов из человека, процент совпадений оказался высоким (69,5%), в свою очередь при сравнении человеческих доменов с доменом кишечной палочки процент оказался низковатым (29,8%; 27,6%).
На этом примере мы можем пронаблюдать, как изменяется домен в процессе эволюции у разных организмов на примере таких далеких друг от друга организмов, как человек и кишченая палочка. Но и внутри одного организма одни домены могут иметь различия.

Оценка сходства последовательностей с помощью SRS

Непосредственно в SRS после выделения галочками последовательностей для выравнивания между собой, выбираем программу NeedleP и запускаем.
В окошечках справа указываем местоположение домена в последовательности и получаем выравнивание.
Результаты получились абсолютно аналогичными тем, что были получены через Putty (4-й домен не рассматривался):

idi1_human и idi2_human (69,5%); (в оригинале);
idi1_human и idi_ecoli (29,8%); (в оригинале);
idi2_human и idi_ecoli (27,6%); (в оригинале);

Выводы естесственно будут те же самыми что и при работе с Putty.