Нүклеотидтік немесе аминқышқылдық тізбек мотивтері
Sequence motif
Биологияда нуклеотид немесе аминқышқылдарының тізбек мотивтері – макромолекуланың қызметімен байланысты жиі кездесетін үлгілер. Гендердегі құрылымдық мотивтер.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Нуклеотид немесе аминқышқыл тізбегінің үлгісі
Nucleotide or amino acid sequence pattern
Биологияда тізбек мотиві – кеңінен таралған және әдетте макромолекуланың биологиялық функциясымен байланысты деп есептелетін нуклеотид немесе аминқышқыл тізбегінің үлгісі. Мысалы, N гликозилдеу орны мотиві Asn, одан кейін Pro емес кез келген, одан кейін Ser немесе Thr, одан кейін Pro қалдықтары емес кез келген тізбек ретінде анықталуы мүмкін.
In biology, a sequence motif is a nucleotide or amino acid sequence pattern that is widespread and usually assumed to be related to biological function of the macromolecule. For example, an N glycosylation site motif can be defined as Asn, followed by anything but Pro, followed by either Ser or Thr, followed by anything but Pro residue.
Шолу
Геннің экзонында тізбекті мотив пайда болған кезде, ол белоктың "құрылымдық мотивіне" кодтауы мүмкін; яғни белоктың жалпы құрылымының стереотиптік элементі. Дегенмен, мотивтер міндетті түрде ерекше екінші құрылыммен байланысты болуы керек емес. "Кодталмайтын" тізбектер ақуыздарға аударылмайды, ал мұндай мотивтері бар нуклеин қышқылдары әдеттегі пішіннен ауытқуы қажет емес (мысалы, "В формасы" ДНҚ қос спиралі). Ген экзондарынан тыс жерде реттеуші тізбек мотивтері және "қоқыс ДНК" ішіндегі мотивтер бар, мысалы, спутниктік ДНК. Олардың кейбіреулері нуклеин қышқылдарының пішініне әсер етеді деп саналады (мысалы, РНК-ның өзін-өзі тікелей қосылуына қараңыз), бірақ бұл әрқашан осылай бола бермейді. Мысалы, ДНК-ға байланыстыратын көптеген белоктар, белгілі бір ДНК байланысу орындарына жақындық танытып, ДНК-ға тек оның қос спиральді түрінде ғана байланысады. Олар қос спиральдің үлкен немесе кіші ойығы арқылы мотивтерді тани алады. Екінші құрылымы жоқ сияқты қысқа кодтау мотивтеріне клетканың белгілі бір бөліктеріне жеткізу үшін ақуыздарды белгілейтіндер немесе оларды фосфорилирлеуге белгілейтіндер жатады. Зерттеушілер тізбектер немесе тізбектердің дерекқоры ішінде BLAST сияқты тізбектерді талдаудың компьютерлік әдістерін қолдана отырып, мотивтерді іздейді және табады. Мұндай әдістер биоинформатика ғылымына жатады. Сондай-ақ, консенсус тізбегін қараңыз.
When a sequence motif appears in the exon of a gene, it may encode the "structural motif" of a protein; that is a stereotypical element of the overall structure of the protein. Nevertheless, motifs need not be associated with a distinctive secondary structure. "Noncoding" sequences are not translated into proteins, and nucleic acids with such motifs need not deviate from the typical shape (e. g. the "B form" DNA double helix). Outside of gene exons, there exist regulatory sequence motifs and motifs within the "junk", such as satellite DNA. Some of these are believed to affect the shape of nucleic acids (see for example RNA self splicing), but this is only sometimes the case. For example, many DNA binding proteins that have affinity for specific DNA binding sites bind DNA in only its double helical form. They are able to recognize motifs through contact with the double helix's major or minor groove. Short coding motifs, which appear to lack secondary structure, include those that label proteins for delivery to particular parts of a cell, or mark them for phosphorylation. Within a sequence or database of sequences, researchers search and find motifs using computer based techniques of sequence analysis, such as BLAST. Such techniques belong to the discipline of bioinformatics. See also consensus sequence.
Жаңадан мотив ашу
Бірнеше кіріс тізбектері берілгенде, бір немесе бірнеше мүмкін мотивтерді анықтауға тырысатын бағдарламалық құралдар бар. Мысалы, әрбір мүмкін мотив үшін статистикалық ақпаратты жасайтын, Мотивтерді іздеу үшін Көп EM (MEME) алгоритмі бар. Мотивтерді анықтау алгоритмдері туралы 100-ден астам жарияланым бар; Weirauch және авторлар 2013 жылғы салыстырмалы бағалауда осыған қатысты көптеген алгоритмдерді бағалаған. Комбинаторлық тәсілге негізделген тағы бір мотивтерді табу әдісі – жасырылған мотивтерді іздеу.
There are software programs which, given multiple input sequences, attempt to identify one or more candidate motifs. One example is the Multiple EM for Motif Elicitation (MEME) algorithm, which generates statistical information for each candidate. There are more than 100 publications detailing motif discovery algorithms; Weirauch et al. evaluated many related algorithms in a 2013 benchmark. The planted motif search is another motif discovery method that is based on combinatorial approach.
Филогенетикалық мотивтің ашылуы
Мотивтер филогенетикалық тәсіл қолдану арқылы және әртүрлі түрлердегі ұқсас гендерді зерттеу арқылы да анықталды. Мысалы, адам, егеуқұйрық және D. melanogaster-дегі GCM (глиялық жасушалардың жоқтығы) генінің аминқышқылдарының тізбектерін салыстыру арқылы Акияма және авторлар тобы 1996 жылы GCM мотиві деп аталатын үлгіні тапты. Ол шамамен 150 аминқышқыл қалдығынан тұрады және былай басталады:
Motifs have also been discovered by taking a phylogenetic approach and studying similar genes in different species. For example, by aligning the amino acid sequences specified by the GCM (glial cells missing) gene in man, mouse and D. melanogaster, Akiyama and others discovered a pattern which they called the GCM motif in 1996. It spans about 150 amino acid residues, and begins as follows:
WDIND*. *P * D. F.*W***.**. IYS** A. *H*S*WAMRNTNNHN
WDIND*. *P * D. F.*W***.**. IYS** A. *H*S*WAMRNTNNHN
Мұнда әрбір белгі бір аминқышқылды немесе аралықты білдіреді, ал әр * жақын туыс аминқышқылдарының отбасының бір мүшесін көрсетеді. Авторлар мотивтің ДНК-ға байланысу белсенділігін көрсетті. Pfam сияқты қазіргі заманғы ақуыз домендерінің дерекқорлары да осыған ұқсас тәсілді жиі қолданады: адамдар тізбектердің байланысты екені белгілі жиынтығын таңдайды және оларды салыстыру үшін, сондай-ақ мотивтік профильді жасау үшін компьютерлік бағдарламаларды пайдаланады (Pfam басқа да байланысты ақуыздарды анықтау үшін HMM-ді қолданады). Филогенетикалық тәсіл жаңадан құрылған MEME алгоритмін жетілдіру үшін де қолданылуы мүмкін, мысалы PhyloGibbs.
Here each signifies a single amino acid or a gap, and each * indicates one member of a closely related family of amino acids. The authors were able to show that the motif has DNA binding activity. A similar approach is commonly used by modern protein domain databases such as Pfam: human curators would select a pool of sequences known to be related and use computer programs to align them and produce the motif profile (Pfam uses HMMs, which can be used to identify other related proteins. A phylogenic approach can also be used to enhance the de novo MEME algorithm, with PhyloGibbs being an example.
Жаңадан мотив жұптарын табу
2017 жылы MotifHyades жұпталған тізбектерге тікелей қолданылатын мотивтерді анықтау құралы ретінде жасалды.
In 2017, MotifHyades has been developed as a motif discovery tool that can be directly applied to paired sequences.