Hungarian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Computational and Structural Biotechnology Journal 2016

Sequence comparison, molecular modeling, and network analysis predict structural diversity in cysteine proteases from the Cape sundew, Drosera capensis.

Csak regisztrált felhasználók fordíthatnak cikkeket
Belépés Regisztrálás
A hivatkozás a vágólapra kerül
Carter T Butts
Xuhong Zhang
John E Kelly
Kyle W Roskamp
Megha H Unhelkar
J Alfredo Freites
Seemal Tahir
Rachel W Martin

Kulcsszavak

Absztrakt

Carnivorous plants represent a so far underexploited reservoir of novel proteases with potentially useful activities. Here we investigate 44 cysteine proteases from the Cape sundew, Drosera capensis, predicted from genomic DNA sequences. D. capensis has a large number of cysteine protease genes; analysis of their sequences reveals homologs of known plant proteases, some of which are predicted to have novel properties. Many functionally significant sequence and structural features are observed, including targeting signals and occluding loops. Several of the proteases contain a new type of granulin domain. Although active site residues are conserved, the sequence identity of these proteases to known proteins is moderate to low; therefore, comparative modeling with all-atom refinement and subsequent atomistic MD-simulation is used to predict their 3D structures. The structure prediction data, as well as analysis of protein structure networks, suggest multifarious variations on the papain-like cysteine protease structural theme. This in silico methodology provides a general framework for investigating a large pool of sequences that are potentially useful for biotechnology applications, enabling informed choices about which proteins to investigate in the laboratory.

Csatlakozzon
facebook oldalunkhoz

A legteljesebb gyógynövény-adatbázis, amelyet a tudomány támogat

  • Működik 55 nyelven
  • A tudomány által támogatott gyógynövényes kúrák
  • Gyógynövények felismerése kép alapján
  • Interaktív GPS térkép - jelölje meg a gyógynövényeket a helyszínen (hamarosan)
  • Olvassa el a keresésével kapcsolatos tudományos publikációkat
  • Keresse meg a gyógynövényeket hatásuk szerint
  • Szervezze meg érdeklődését, és naprakész legyen a hírkutatással, a klinikai vizsgálatokkal és a szabadalmakkal

Írjon be egy tünetet vagy betegséget, és olvassa el azokat a gyógynövényeket, amelyek segíthetnek, beírhat egy gyógynövényt, és megtekintheti azokat a betegségeket és tüneteket, amelyek ellen használják.
* Minden információ publikált tudományos kutatáson alapul

Google Play badgeApp Store badge