The Putative Secondary Structure of putative protein M
 
1.氨基酸组成:(%)
%A: 8.6 %C: 1.4 %D: 2.7 %E: 3.2 %F: 5.0 %M: 3.2 %N: 5.9 %P: 2.3 %Q: 2.3 %R: 6.8
%G: 6.8 %H: 1.4 %I: 8.1 %K: 2.7 %L: 14.0 %S: 5.4 %T: 5.9 %V: 7.2 %W: 3.2 %Y: 4.1
 
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
Fig1.Helix,Strand预测结果
 
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.
 
N-glycosylation site
Protein kinase C phosphorylation site
 N-myristoylation site
 Prokaryotic membrane lipoprotein lipid attachment site
Casein kinase II phosphorylation site
4 NGTI
 39 SNR
98 SFR
171 TSR
183 SQR
 78 GIAIAM
125 GTIVTR
187 GTDSGF
211 GSNDNI
 53 LWLLWPVTLAC
75 VTGGIAIAMAC

94 GIQYGR
101 GITLGV
127 GNKGAG
 
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- 22 o1 outside region 1
23- 40 M1 membrane helix 1
41- 44 i1 inside region 1
45- 68 M2 membrane helix 2
69- 72 o2 outside region 2
73- 95 M3 membrane helix 3
96- 221 i2 inside region 2
具体的预测结果请参看这里
 
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.