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    TNF-a基因結(jié)構(gòu)和功能生物信息學(xué)預(yù)測(cè)1*

    2016-04-28 04:50:33于欣楊震楚元奎于美玲張怡清
    東方食療與保健 2016年11期
    關(guān)鍵詞:信號(hào)肽信息學(xué)糖基化

    于欣楊震楚元奎于美玲張怡清

    1.寧夏醫(yī)科大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)系 寧夏銀川 750004;2.寧夏醫(yī)科大學(xué)臨床學(xué)院心臟中心 寧夏銀川 750004;3.寧夏醫(yī)科大學(xué)藥劑科 寧夏銀川 750004

    TNF-a基因結(jié)構(gòu)和功能生物信息學(xué)預(yù)測(cè)1*

    于欣1楊震2△楚元奎1于美玲3張怡清1

    1.寧夏醫(yī)科大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)系 寧夏銀川 750004;2.寧夏醫(yī)科大學(xué)臨床學(xué)院心臟中心 寧夏銀川 750004;3.寧夏醫(yī)科大學(xué)藥劑科 寧夏銀川 750004

    目的:以TNF-a為研究對(duì)象,對(duì)其蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行生物信息學(xué)預(yù)測(cè)和分析。方法:利用生物信息學(xué)軟件對(duì)基因編碼的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)、信號(hào)肽、跨膜結(jié)構(gòu)、亞細(xì)胞定位、二級(jí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行生物信息學(xué)分析。結(jié)果:TNF-a為脂溶性、胞外為主的具有信號(hào)肽分泌的蛋白,有8個(gè)磷酸化位點(diǎn)和7個(gè)糖激化位點(diǎn),二級(jí)結(jié)構(gòu)以β折疊為主;結(jié)論:TNF-a是一個(gè)很重要的細(xì)胞因子,本研究對(duì)TNF-a蛋白結(jié)構(gòu)與功能的初步探索,對(duì)在蛋白質(zhì)水平進(jìn)一步了解TNF-a基因蛋白效應(yīng),進(jìn)而探索其與高血壓及炎癥的關(guān)系。

    TNF-a,生物信息學(xué)

    對(duì)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能,盡管可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法來(lái)實(shí)現(xiàn),但利用生物信息學(xué)可以成本低且快速預(yù)測(cè)分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能特性,尤其是對(duì)一些臨床疾病參與的蛋白質(zhì)的基礎(chǔ)研究具有更大理論價(jià)值[1]。 伴隨著分子遺傳學(xué)在檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中的進(jìn)步,一些臨床遺傳學(xué)研究從簡(jiǎn)單的單基因疾病轉(zhuǎn)向于復(fù)雜的多基因疾病研究如心血管疾病,高血壓,各種腫瘤,炎癥[2]等的研究中,TNF-a 是具有多種生物活性的細(xì)胞因子,TNF-a是體內(nèi)與內(nèi)分泌、炎癥關(guān)系最為密切的炎性因子[3], 以自分泌以及旁分泌等多種形式對(duì)不同器官產(chǎn)生不一樣的生物學(xué)效應(yīng)。筆者利用生物信息學(xué)一些軟件分析 TNF-a不同特點(diǎn),為研究其在臨床常見(jiàn)疾病如高血壓發(fā)生與發(fā)展能提供思路。

    1 材料與方法

    1.1 材料序列

    以登陸數(shù)列號(hào)(Accession:ADV31546.2 GI:332038858)在Genbank數(shù)據(jù)庫(kù)檢索得到人的蛋白序列。

    1.2 方法

    筆者通過(guò)在線獲取生物信息學(xué)軟件工具 protparam 分析TNF-a蛋白的物理和化學(xué)特性;利用軟件TargetP和PSORTⅡ綜合分析其亞細(xì)胞定位;采用軟件 SignalP4.0分析信號(hào)肽;采用TMHMM Sever對(duì)TNF-A跨膜結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè);分別利用NetPhos2.0和NetOGlyc3.1對(duì)其磷酸化位點(diǎn)和糖基化位點(diǎn)進(jìn)行前瞻性分析;利用生物學(xué)軟件 Smart對(duì) TNF-a在線預(yù)測(cè)其保守結(jié)構(gòu)域;利用DNAStar對(duì)其在線分析二級(jí)結(jié)構(gòu)及抗原系數(shù),所有在線工具網(wǎng)址見(jiàn)文獻(xiàn)[1]。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 軟件分析 采用在線軟件protparam在網(wǎng)上對(duì)TNF-a蛋白的理化性質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,發(fā)現(xiàn)TNF-a由233個(gè)氨基酸組成,分子式為 C1152H1825N313O337S6,其相對(duì)分子質(zhì)量數(shù)值是25644.4,理論等電點(diǎn)pI是6.44;在構(gòu)成TNF-a蛋白的二十種氨基酸中,Leu所占成分比例最高,占12.9%,而Met和Trp百分含量較少,占0.9%,未發(fā)現(xiàn)Pyl和Sec。帶負(fù)電荷氨基酸殘基數(shù)為23,帶正電荷氨基酸殘基數(shù)為22;不穩(wěn)定系數(shù)為40.75,依據(jù)Guruprasad方法,分析結(jié)果提示TNF-a蛋白不穩(wěn)定性;脂肪氨基酸系數(shù)是98.37,屬于脂溶性蛋白;總平均親水性為-0.047。

    2.2 TNF-a蛋白信號(hào)肽分析

    TNF-a分泌蛋白N端15~35位氨基酸的疏水性短肽區(qū)域,引導(dǎo)蛋白質(zhì)的肽鏈通過(guò)內(nèi)質(zhì)網(wǎng)進(jìn)入腔內(nèi),這段疏水短肽即為信號(hào)肽。本研究TNF-a蛋白信號(hào)肽是被在線工具SignalP4.0進(jìn)行信號(hào)肽預(yù)測(cè)的,首先在線輸入前七十個(gè)氨基酸,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型NN 和隱馬爾可夫模型HMM 進(jìn)行預(yù)測(cè),隨后給出Y、C、S-score計(jì)測(cè)結(jié)果,通過(guò)Y最大值來(lái)判斷分析信號(hào)肽剪切位點(diǎn);如何判斷分泌蛋白,多利用S平均值來(lái)判斷。若S平均值高于0.5,則為分泌蛋白,存在信號(hào)肽。預(yù)測(cè)(圖1)表明,C結(jié)果值為0.427,Y結(jié)果值為0.586,S結(jié)果值為0.956,其剪切位點(diǎn)在29~30位氨基酸之間,且S平均值0.956大于0.5,說(shuō)明TNF-a是具有信號(hào)肽的分泌蛋白。

    圖1 TNF-a蛋白信號(hào)肽分析

    2.3 TNF-a蛋白跨膜結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

    膜蛋白常有以下如胞外區(qū)、跨膜區(qū)和胞內(nèi)區(qū),跨膜區(qū)就是蛋白在細(xì)胞膜內(nèi)的部分,有的蛋白有一個(gè)或多個(gè)跨膜區(qū)。筆者采用生物在線軟件工具TMHMM2.0Sever對(duì)TNF-a蛋白跨膜結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,結(jié)果(圖 2)表明,TNF-a蛋白或許是由跨膜區(qū)(35~5 7位氨基酸)、胞外區(qū)(蛋白的58~233位氨基酸處于細(xì)胞膜表面)以及胞內(nèi)區(qū)(1~34位氨基酸)部分構(gòu)成的膜蛋白。

    圖2 TNF-a蛋白的跨膜結(jié)構(gòu)分析

    2.4 TNF-a蛋白的極性預(yù)測(cè)分析

    筆者采用在線軟件 protscale把 TNF-a蛋白極性進(jìn)行結(jié)果Zimmerman分析,結(jié)果( 圖3) 顯示該蛋白多肽鏈Arg氨基酸是最高分值52.0;Leu具有最低分值0.130。

    圖3 TNF-a蛋白的極性預(yù)測(cè)分析

    2.5 TNF-a蛋白的亞細(xì)胞定位分析

    把 TNF-a蛋白蛋白序列輸入在線亞細(xì)胞定位生物信息工具TargetP(由丹麥TeKniske大學(xué)生物學(xué)序列分析中心提供)。在序列來(lái)源項(xiàng)選擇noplant ,其他選項(xiàng)用默認(rèn)值由返回的結(jié)果,表明該蛋白大部分(值為 0.891)集中在細(xì)胞其它位置。進(jìn)一步登錄日本的PSORTII Prediction,利用the k-NN Prediction分析,基本確認(rèn)該TNF-a蛋白分子屬于分泌蛋白。主要在11.1 %胞核;胞漿44.4 %; 高爾基體33.3 %; 線粒體11.1 %分泌合成中發(fā)揮生物學(xué)作用。

    2.6 TNF-a蛋白翻譯后修飾位點(diǎn)分析

    在真核生物中,蛋白質(zhì)翻譯后修飾過(guò)程常見(jiàn)的有糖基化和磷酸化兩種。糖基化通常是修飾天冬酰胺上的N端。其氨基酸的特征序列為 Asn -X- Ser -Thr, X可表示為任一種氨基酸。機(jī)體一些蛋白需要糖分子/糖鏈等與其它分子相互作用發(fā)揮生物學(xué)作用; 磷酸化多具有功能開(kāi)關(guān)作用,當(dāng)機(jī)體蛋白被磷酸化后方能具備調(diào)控生物體功能代謝的作用;筆者采用在線軟件工具Netphos2.0 Server和NetOGlyc4.0 Server對(duì)TNF-a蛋白進(jìn)行預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)表明有 8個(gè) Ser(5,27,68,79,80,81,85,209),3個(gè) Thr(83,165,181),4個(gè)Tyr(132,191,195,217)可能成為蛋白激酶磷酸化位點(diǎn);有下列7個(gè)糖基化位點(diǎn)分別為68,71,79,80,81,83,85位點(diǎn)。

    圖4 TNF-a蛋白翻譯后修飾位點(diǎn)分析

    2.7 TNF-a蛋白的二級(jí)結(jié)構(gòu)分析

    多肽鏈中的主鏈借助氫鍵形成有規(guī)則卷曲折疊的一維構(gòu)象為蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)。本研究利用DNAstar在線預(yù)測(cè)TNF-a蛋白的二級(jí)結(jié)構(gòu)和抗原表位(如圖 5),綜合 Gamien-Robson和Chou-Famsman2兩種方法,預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)TNF-a的二級(jí)結(jié)構(gòu)主要是α螺旋結(jié)構(gòu):28.3% 和18.9%;β折疊:51.5%和41.2% ,轉(zhuǎn)角13.7%和34.3%和無(wú)規(guī)則卷曲7.73%。根據(jù)Jameson woff預(yù)測(cè)TNF-a的氨基酸,抗原指數(shù)最小值是0.6,最大值3.4,平均值0.59,高于3.0的區(qū)域主要是20~21, 26,65, 80~82, 86, 177, 216區(qū)段,提示該區(qū)域可能是優(yōu)勢(shì)抗原表位。預(yù)測(cè) TNF-a的氨基酸親水性最小值-2.68,最大值2.60,平均值0.06,在30~55氨基酸明顯低于平均值。

    圖5 TNF-a蛋白的二級(jí)結(jié)構(gòu)

    3 討 論

    1975 年, CarsweII 等給接種卡介苗的小鼠通過(guò)注射脂多糖后,觀察發(fā)現(xiàn)該鼠血清中含有能引起腫瘤出血壞死的活性因子可,稱為腫瘤壞死因子( TNF) 。TNF被分類TNF-α和 TNF-β兩大類,其多由活化的單核細(xì)胞、巨噬細(xì)胞釋放產(chǎn)生,又稱惡液素。眾所周知真核生物如單核細(xì)胞等進(jìn)行蛋白質(zhì)翻譯后的修飾過(guò)程主要有蛋白質(zhì)的糖基化和磷酸化,其中蛋白糖基化主要是修飾天冬酰胺上的N端,這種糖基化修飾可以對(duì)免疫分子的結(jié)構(gòu)和功能有一定影響,從而改變機(jī)體對(duì)抗原的應(yīng)答反應(yīng)[4],同時(shí)蛋白糖基化作用與某些疾病也有緊密關(guān)系,如艾滋病患者所攜帶的HIVgp 120位點(diǎn)上的寡甘露糖位點(diǎn)可以成為潛在的治療靶位點(diǎn)[5]。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)NetOGlyc4.0 Server對(duì)TNF-a蛋白進(jìn)行預(yù)測(cè),有下列7個(gè)糖基化位點(diǎn)分別為68,71,79,80,81,83,85位點(diǎn),結(jié)合蛋白二級(jí)結(jié)構(gòu)分析結(jié)果, 其中ser68位于α 螺旋上,69leu、71ser和 79ser位于β-折疊片上, 這些不同位點(diǎn)修飾后的TNF與高血壓等有密切關(guān)系[6,7,8]。筆者采用生物在線軟件工具TMHMM2.0Sever對(duì)TNF-a蛋白跨膜結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,結(jié)果顯示,TNF-a蛋白或許是由跨膜區(qū)(35~57位氨基酸)、胞外區(qū)(蛋白的 58~233位氨基酸處于細(xì)胞膜表面)以及胞內(nèi)區(qū)(1~34位氨基酸)部分構(gòu)成的膜蛋白。預(yù)測(cè)TNF-a的氨基酸親水性在30~55氨基酸明顯低于平均值,說(shuō)明跨膜區(qū)域與親水區(qū)域一致,故揣測(cè)蛋白可能是一個(gè)與細(xì)胞信號(hào)傳導(dǎo)有關(guān)的膜受體蛋白。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型NN 和隱馬爾可夫模型HMM 進(jìn)行預(yù)測(cè),TNF剪切位點(diǎn)在29~30位氨基酸之間,是具有信號(hào)肽的分泌蛋白。腎小管上皮細(xì)胞 TLR4 的活化能特異性的激活核因子出( NF-KB) 途徑,啟動(dòng) IL-6、8、12,TNF-α 和輔助刺激因子CD80、 86 等基因的轉(zhuǎn)錄, 促使細(xì)胞趨化因子的釋放以及巨噬細(xì)胞的浸潤(rùn),激活急性腎小管損傷中的免疫應(yīng)答。TNF-α 在細(xì)胞免疫、腫瘤免疫等多種生理和病理過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用,同時(shí)TNF-α 和機(jī)體的炎癥反應(yīng)、 免疫反應(yīng)都有著密切關(guān)系[9]。高血壓時(shí)增高的 IL-6 和TNF-α 提升了機(jī)體的炎癥免疫反應(yīng), 產(chǎn)生過(guò)多的免疫復(fù)合物,這些免疫復(fù)合物可直接增加腎小球通透性,同時(shí)可激活補(bǔ)體,產(chǎn)生 C3a、C5a 等趨化因子吸引炎癥細(xì)胞,釋放炎癥因子、蛋白溶解酶、活性氧,導(dǎo)致腎組織損害。腫瘤壞死因子-α( TNF-α)是腎臟疾病進(jìn)展中的重要調(diào)節(jié)因子之一。

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    Bioinformatics prediction of TNF-a gene structure and function

    Yu Xin1Yang Zhen2△Chu Yuankui1Zhang Yiqing1YuMeiling1
    1 Department of Laboratory Medicine in clinical school, Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China; 2 Heart Center, the Affiliated Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China;3 Department of Pharmacy, The Affiliated Hospital of Ningxia Medical University, 750004,Yinchuan, China

    Objective:To analysis the bioinformatics of TNF-a gene structure and function.Methods: by means of bioinformatics methods,mainly focused on ananalyzing its encoding protein including its structure ,physical and chemical properties,signal peptide, transmembranes structure, subcellar localization,secondary structure ,higher structure and so on.Results:The results indicated TNF-a protein was stable fat soluble transmembrane protein,located cellular exterior.There are eight phosphorylation sites and seven sugar activation sites ,the secondary structure was primarily composed β fold.Conclusion: TNF - a is a very important cytokines, this study of TNF - a protein structure and function of the bioinformatics prediction, could further strenthen the understand the TNF - a gene and protein effect, and to explore its function and relationship with high blood pressure and inflammation.

    TNF-a , Bioinformatics

    R737.25

    A

    1672-5018(2016)11-002-02

    國(guó)家自然科學(xué)基金(81260265)

    1.作者簡(jiǎn)介:于欣(1977-),副教授,主要從事心血管疾病的臨床血液免疫分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室研究?!魍ㄓ嵶髡?,Email: yangzhen080@163.com

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