The
Putative Secondary Structure of the putative E2 glycoprotein |
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| 1.氨基酸组成:(%) |
| %A: 6.8
| %C: 3.1
| %D: 5.8
| %E: 3.4
| %F: 6.6 |
%M: 1.6
| %N: 6.5
| %P: 4.5
| %Q: 4.4
| %R: 3.1 |
| %G: 6.3
| %H: 1.2
| %I: 6.2
| %K: 4.8
| %L: 7.9 |
%S: 7.6
| %T: 7.9
| %V: 7.2
| %W: 0.9
| %Y: 4.3
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| 2.Helix,Sheet等的预测结果: |
| 方法:向The
PredictProtein server提交多肽序列.预测实现方法参见Rost
B(1996) |
| 结果:结果包括两个部分,Fig1为图象化以后的结果图,直接的预测结果请参看这里 |
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Fig1.Helix,Strand预测结果 |
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| 3.Motif预测: |
| 方法:在prosit中通过序列比对,找到蛋白中可能含有的序列的motif. |
| 结果:下表中列出了改序列中可能含有的motif.其中,数字表示motif的第一个氨基酸在整个序列中的位置,后面的字母表示氨基酸序列. |
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N-glycosylation site |
cAMP- and cGMP-dependent protein
kinase phosphorylation site |
N-myristoylation site |
29 NYTQ
65 NVTG
73 NHTF
109 NKSQ
118 NNST
158 NCTF
227 NITN
269 NGTI
318 NITN
330 NATK
357 NSTF
589 NASS
602 NCTD
691 NNTI
699 NFSI
783 NFSQ
1056 NFTT
1080 NGTS
1116 NNTV
1140 NHTS
1155 NASV
1176 NESL
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343 KKIS
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86 GIYFAA
104 GSTMNN
225 GINITN
246 GTSAAA
298 GIYQTS
368 GVSATK
418 GCVLAW
531 GLTGTG
587 GTNASS
634 GCLIGA
653 GAGICA
682 GADSSI
739 GSFCTQ
862 GTATAG
871 GAGAAL
890 GIGVTQ
953 GAISSV
1113 GIINNT
1153 GINASV
1228 GACSCG |
| Protein kinase C phosphorylation site |
Tyrosine kinase phosphorylation site |
Casein kinase II phosphorylation site |
36 SMR
92 TEK
173 SEK
215 TLK
289 SVK
363 TFK
541 SSK
561 SVR
670 SQK
775 TLK
795 TKR
980 TGR
1019 SKR
1087 TQR
1129 SFK |
188 KNKDGFLY
715 KTSVDCNMY |
12 SGSD
20 TTFD
271 TITD
561 SVRD
644 TSYE
716 TSVD
798 SFIE
809 TLAD
964 SRLD
1118 TVYD
1129 SFKE
1142 TSPD
1178 SLID |
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| 4.穿膜片断预测结果 |
| 这是用The
PredictProtein Server预测二阶结构的结果之一,下表列出了可能的穿膜片断以及整个肽链在膜内和膜外的分布情况.由于以下是序列扫描以后的结果,所有有些非膜蛋白也有可能被预测为有穿膜序列. |
| Positions
| Segments
| Explain |
| 1- 1196
| i1
| inside region 1 |
| 1197- 1218
| M1
| membrane helix 1 |
| 1219- 1255
| o1
| outside region 1 | |
| 具体的预测结果请参考这里 |
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| 5.信号肽预测 |
| 方法:由于putative S protein和人冠状病毒(human coronavirus)的S蛋白一些domain有同源,推断putative
S protein可能和人冠状病毒S蛋白一样具有一个信号肽序列.用网上公开的信号肽预测软件SignalP扫描整个序列,发现一个很有可能的信号肽序列.具体预测结果参见这里 |
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| 参考文献: |
| 1.PHD:
predicting one-dimensional protein structure by profile-based neural networks. |
| 2.Prediction
of protein secondary structure at better than 70% accuracy |
| 3.Topology
prediction for helical transmembrane proteins at 86% accuracy |
| 4.The
PROSITE database, its status in 1999. |