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來源資料
交通大學分子醫學與生物工程研究所學位論文
碩士班/2016年
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使用分數卡方法發現可辨識抗氧化蛋白的特定二級結構
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使用分數卡方法發現可辨識抗氧化蛋白的特定二級結構
Discoveringaspecificsecondarystructuretoidentifyantioxidantproteinsusingascoringcardmethod
王音絜
,碩士 指導教授:何信瑩
繁體中文
抗氧化蛋白;活性氧化物;分數卡方法;活性氧化物的清除者;特定二級結構;抗氧化防禦機制;Antioxidantprotein;Reactiveoxygenspecies;scoringcardmethod;ROSscavengers;specificsecondarystructure;antioxidantdefensemechanisms
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摘要
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摘要
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酵素性抗氧化防禦系統(Enzymaticantioxidantdefensesystems),是由一群具有能代謝活性氧化物(Reactiveoxygenspecies,ROS)的抗氧化蛋白(AntioxidantProtein,AOP)而組成的系統。
抗氧化蛋白作為活性氧化物的清除者(ROSscavengers),以間接或直接的方式,清除各自對應的活性氧化物,避免氧化壓力的發生。
抗氧化蛋白議題在過去已廣為研究,但多是對單一的抗氧化蛋白做探討,卻鮮少對整體抗氧化蛋白的功能特性分析及研究。
SCM(scoringcardmethod)是以雙胜肽為特徵,建置的二元分類器。
應用雙胜肽差異量,經最佳化後,產生一張400個雙胜肽傾向分數表以及一張20個氨基酸傾向分數表。
依據序列本身的傾向特徵值對應AAindex,將獲得與感興趣蛋白功能相關的物化特性訊息。
本研究的目的為,使用分數卡方法(SCM)建置抗氧化蛋白分類器(SCMAOP),依據SCMAOP輸出結果,探勘抗氧化蛋白的生物特性和可辨識抗氧化蛋白的特徵區。
進一步,依據此特徵區結合SCMAOP,找尋可能的抗氧化蛋白(putativeAOP)。
抗氧化蛋白(AOP)數據集是依據已知的抗氧化蛋白對應的活性氧化物(O22-和H2O2),分成兩類的集合(AOP1和AOP2)。
AOP1組為SOD(superoxidedismutase)、AOP2組為具有過氧化物活性(Peroxidaseactivity)的蛋白。
數據收集分別取自SwissProt、PeroxiBase。
SCMAOP效能評估與驗證結果顯示,在準確性評估上為86.17%,表示SCMAOP可作為AOP的預測分類器。
數據分析結果顯示,(1.)發現,抗氧化蛋白呈高傾向是alpha-helix結構。
(2.)發現,抗氧化蛋白序列具有高傾向CP、DP和部分Proline相關之雙胜肽組合。
Prolineresidue是易影響蛋白質結構且常形成beta-turn結構的主因。
經數據結果驗證beta-turn結構在抗氧化蛋白(AOP)中有高含量。
(3.)發現,抗氧化蛋白的功能特徵區呈現特定二級結構,是以beta-strand為起點,連結loop–helixregion,且內部需含有beta-turn結構。
經驗證,此特徵區對於抗氧化蛋白(AOP)是具有重要性的。
(4.)應用新發現的抗氧化蛋白之特定二級結構,建置IDAOP方法,用以找尋PutativeAOP。
(5.)應用IDAOP方法後,從初步SCMAOP分類出的12101條PutativeAOP序列中,最後篩選出131條PutativeAOP(佔原數據集1.082%)。
前50排名中,發現有四類蛋白具有類似或以間接方式執行抗氧化的功能特性。
總體可知,結合SCMAOP及抗氧化蛋白收尋系統IDAOP方法,可協助生物學家找尋可能的抗氧化蛋白。
並列摘要
〈TOP〉
Antioxidantprotein(AOP)isconsideredasbiologicalendogenousantioxidantdefensemechanisms,tendstodonateelectronstoscavengeReactiveoxygenspecies(ROS).TheissueinthepasthasbeenwidelydisusedwhichmostlyfocusononetopicofAOP,butrarelyonoverall.Therefore,thisstudyproposesanovelmethodologicalapproachcalledSCMAOPtoestimatingthepropensityscoresof400dipeptidesand20aminoacidsinordertodesignpredictionmethodsandcharacterizeAOPsbasedonascoringcardmethod(SCM).Moreover,usingSCMAOPtofindingthefunctionalrecognitionpatternonantioxidantprotein.TheSCMAOPmethodforpredictingAOPsachievesatestaccuracyof86.17%.AdatasetconsistingofknownAOPscorrespondingitsROSsubstratebothH2O2andO22-werecollectedfromPeroxiBaseandSwissProtdatabase.Additionally,informativephysicochemicalpropertiesof20aminoacidsareidentifiedusingtheestimatedpropensityscorestocharacterizeAOPsasfollows:1)AOPhavehighpropensityderivedfromalphahelixdesignedsequences.2)ThestructureofAOPhavealotofbeta-turnstructurewhichmayascatalyticenvironments.3)ThespecificfunctionalstructureofAOPmaylocatedfrombeta-strandconnectingloop-helixconformationwhichcontainbeta-turnstructure.Further,wedevelopatoolcalledIDAOPbasedonthespecificfunctionalstructuretoverifyourfinding.Theanalysisresultsrevealsthatthespecificsecondarystructureisimportanttoantioxidantprotein,beta-turnstructureisthemainimpactfactor,identifying131putativeAOPfromputativedatasetafterIDAOPmethod.AccordingtothepublishedstudiedthatfourputativeAOPfromtop50rankingsmayhavesimilarantioxidantfunction.Therefore,webelievethatcombineSCMAOPandIDAOPcanhelpbiologiststofindingnovelantioxidantprotein.
參考文獻
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