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DroshaとDicerは、それぞれクラスIIおよびIIIのRNase IIIファミリーメンバーであり、マイクロRNAの成熟に大きな役割を果たしています。2つのタンパク質は、見かけの配列相同性がないにもかかわらず、同様のドメイン配置と全体的な折り目を共有しています。一方では、両方のタンパク質の全体的な構造的および触媒反応的類似性、および他方では、基質とその結合メカニズムの違いは、両方のタンパク質も動的な類似性と非類似性を共有することを示唆しています。ダイナミクスはタンパク質機能に不可欠であるため、ダイナミクスレベルでの比較は、これらのタンパク質間の全体的な関係を完全に理解するための基本です。この研究では、ヒトDroshaとGiardia Dicerの動的な比較を示します。ガウスネットワークモデルと異方性ネットワークモデルタンパク質の動きモードが計算されます。動的比較は、動きモードを調整するためのグローバルおよびローカル動的プログラミングアルゴリズムを使用して実行されます。これらのアルゴリズムは最近、グローバルおよびローカルシーケンスアライメントのために一般的に使用されるNeedleman-WunschおよびSmith-Watermanアルゴリズムに基づいて開発されました。Droshaの最も遅いモードは、その曲がった姿勢のためにDicerのモードとは異なり、二本鎖RNA結合ドメインの動きをその基質に向けて、その基質から離れています。最も遅いモードの5つのモードの中には、DroshaとDicerの2番目の遅い動きモードのみがダイナミクスの類似性が存在します。さらに、触媒残基の近くで、触媒ドメインで高い局所的なダイナミクスの類似性が観察されます。結果は、タンパク質が同様の動きを使用して、特に触媒部位で同様の触媒メカニズムを及ぼすことを示唆しています。
DroshaとDicerは、それぞれクラスIIおよびIIIのRNase IIIファミリーメンバーであり、マイクロRNAの成熟に大きな役割を果たしています。2つのタンパク質は、見かけの配列相同性がないにもかかわらず、同様のドメイン配置と全体的な折り目を共有しています。一方では、両方のタンパク質の全体的な構造的および触媒反応的類似性、および他方では、基質とその結合メカニズムの違いは、両方のタンパク質も動的な類似性と非類似性を共有することを示唆しています。ダイナミクスはタンパク質機能に不可欠であるため、ダイナミクスレベルでの比較は、これらのタンパク質間の全体的な関係を完全に理解するための基本です。この研究では、ヒトDroshaとGiardia Dicerの動的な比較を示します。ガウスネットワークモデルと異方性ネットワークモデルタンパク質の動きモードが計算されます。動的比較は、動きモードを調整するためのグローバルおよびローカル動的プログラミングアルゴリズムを使用して実行されます。これらのアルゴリズムは最近、グローバルおよびローカルシーケンスアライメントのために一般的に使用されるNeedleman-WunschおよびSmith-Watermanアルゴリズムに基づいて開発されました。Droshaの最も遅いモードは、その曲がった姿勢のためにDicerのモードとは異なり、二本鎖RNA結合ドメインの動きをその基質に向けて、その基質から離れています。最も遅いモードの5つのモードの中には、DroshaとDicerの2番目の遅い動きモードのみがダイナミクスの類似性が存在します。さらに、触媒残基の近くで、触媒ドメインで高い局所的なダイナミクスの類似性が観察されます。結果は、タンパク質が同様の動きを使用して、特に触媒部位で同様の触媒メカニズムを及ぼすことを示唆しています。
Drosha and Dicer are RNase III family members of classes II and III, respectively, which play a major role in the maturation of micro-RNAs. The two proteins share similar domain arrangement and overall fold despite no apparent sequence homology. The overall structural and catalytic reaction similarity of both proteins, on the one hand, and differences in the substrate and its binding mechanisms, on the other, suggest that both proteins also share dynamic similarities and dissimilarities. Since dynamics is essential for protein function, a comparison at their dynamics level is fundamental for a complete understanding of the overall relations between these proteins. In this study, we present a dynamical comparison between human Drosha and Giardia Dicer. Gaussian Network Model and Anisotropic Network Model modes of motion of the proteins are calculated. Dynamical comparison is performed using global and local dynamic programming algorithms for aligning modes of motion. These algorithms were recently developed based on the commonly used Needleman-Wunsch and Smith-Waterman algorithms for global and local sequence alignment. The slowest mode of Drosha is different from that of Dicer due to its more bended posture and allow the motion of the double-stranded RNA-binding domain toward and away from its substrate. Among the five slowest modes dynamics similarity exists only for the second slow mode of motion of Drosha and Dicer. In addition, high local dynamics similarity is observed at the catalytic domains, in the vicinity of the catalytic residues. The results suggest that the proteins exert a similar catalytic mechanism using similar motions, especially at the catalytic sites.
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