翻译后修饰

翻译后修饰(英語:Post-translational modification,縮寫PTM;又稱後轉譯修飾)是指蛋白質翻译後的化學修飾。對於大部份的蛋白質來說,這是蛋白質生物合成的較後步驟。PTM是細胞信號傳導中的重要組成部分。

胰島素的翻譯後修飾。 At the top, the ribosome translates a mRNA sequence into a protein, insulin, and passes the protein through the endoplasmic reticulum, where it is cut, folded, and held in shape by disulfide (-S-S-) bonds. Then the protein passes through the golgi apparatus, where it is packaged into a vesicle. In the vesicle, more parts are cut off, and it turns into mature insulin.

蛋白質,或是多肽,是多條或一條胺基酸的鏈。當合成蛋白質時,20種不同的胺基酸會合併成為蛋白質。胺基酸的轉译後修飾會附在蛋白質其他的生物化學官能團(如醋酸鹽磷酸鹽、不同的脂類碳水化合物)、改變胺基酸的化學性質,或是造成結構的改變(如建立雙硫鍵),來擴闊蛋白質的功能。

再者,可以從蛋白質的N末端移除胺基酸,或從中間將鏈剪開。舉例來說,胰島素是肽的激素,它會在建立雙硫鍵後被剪開兩次,並在鏈的中間移走多肽前體,而形成的蛋白質包含了兩條以雙硫鍵連接的多肽鏈。

其他修飾,就像磷酸化,是控制蛋白質活動機制的一部份。蛋白質活動可以是令酶活性化或鈍化。

加入官能團

翻译後修飾包括以下加入官能團的反應:

加入其他蛋白質或肽

  • 干擾素激活基因化——與干擾素激活基因15(ISG15)蛋白質建立共價鍵[1]
  • 小泛素相關修飾化——與小泛素相關修飾子蛋白建立共價鍵。[2]
  • 泛素化——與泛素建立共價鍵。

改變胺基酸的化學性質

結構改變

數據庫與工具

Flowchart of the process and the data sources to predict PTMs.[3]

蛋白質序列包含通過修飾酶識別的序列基序,並且可以在 PTM 數據庫中記錄或預測。 隨著發現大量不同的修改,需要在數據庫中記錄此類信息。 PTM 信息可以通過實驗手段收集,也可以從高質量、手動整理的數據中預測。 已經創建了許多數據庫,通常側重於某些分類群(例如人類蛋白質)或其他特徵。

資源列表

  • PhosphoSitePlus 页面存档备份,存于[4] – 用於研究哺乳動物蛋白質翻譯後修飾的綜合信息和工具數據庫
  • ProteomeScout[5] – 實驗性蛋白質和翻譯後修飾數據庫
  • Human Protein Reference Database[5] – 用於不同修飾和了解不同蛋白質、它們的類別以及與致病蛋白質相關的功能/過程的數據庫
  • PROSITE[6] – 包括網站在內的多種類型 PTM 的共識模式數據庫

工具

蛋白質及其 PTM 可視化軟件列表

  • PyMOL[7]——將一組常見的 PTM 引入蛋白質模型
  • AWESOME[8] – 查看單核苷酸多態性對 PTM 的作用的交互式工具
  • Chimera[9] – 可視化分子的交互式數據庫

案例

參考文献

  1. Malakhova, Oxana A.; Yan, Ming; Malakhov, Michael P.; Yuan, Youzhong; Ritchie, Kenneth J.; Kim, Keun Il; Peterson, Luke F.; Shuai, Ke; and Dong-Er Zhang. . Genes & Development. 2003, 17 (4): 455–460 [2006-11-22]. (原始内容存档于2008-07-19).
  2. Van G. Wilson , 编. . Horizon Bioscience. 2004. ISBN 978-0-9545232-8-2. (原始内容存档于2005-02-09).
  3. Lee TY, Huang HD, Hung JH, Huang HY, Yang YS, Wang TH. . Nucleic Acids Research. January 2006, 34 (Database issue): D622–7. PMC 1347446可免费查阅. PMID 16381945. doi:10.1093/nar/gkj083.
  4. Hornbeck PV, Zhang B, Murray B, Kornhauser JM, Latham V, Skrzypek E. . Nucleic Acids Research. January 2015, 43 (Database issue): D512–20. PMC 4383998可免费查阅. PMID 25514926. doi:10.1093/nar/gku1267.
  5. Goel R, Harsha HC, Pandey A, Prasad TS. . Molecular BioSystems. February 2012, 8 (2): 453–63. PMC 3804167可免费查阅. PMID 22159132. doi:10.1039/c1mb05340j.
  6. Sigrist CJ, Cerutti L, de Castro E, Langendijk-Genevaux PS, Bulliard V, Bairoch A, Hulo N. . Nucleic Acids Research. January 2010, 38 (Database issue): D161–6. PMC 2808866可免费查阅. PMID 19858104. doi:10.1093/nar/gkp885.
  7. Warnecke A, Sandalova T, Achour A, Harris RA. . BMC Bioinformatics. November 2014, 15 (1): 370. PMC 4256751可免费查阅. PMID 25431162. doi:10.1186/s12859-014-0370-6.
  8. Yang Y, Peng X, Ying P, Tian J, Li J, Ke J, Zhu Y, Gong Y, Zou D, Yang N, Wang X, Mei S, Zhong R, Gong J, Chang J, Miao X. . Nucleic Acids Research. January 2019, 47 (D1): D874–D880. PMC 6324025可免费查阅. PMID 30215764. doi:10.1093/nar/gky821.
  9. Morris JH, Huang CC, Babbitt PC, Ferrin TE. . Bioinformatics. September 2007, 23 (17): 2345–7. PMID 17623706. doi:10.1093/bioinformatics/btm329可免费查阅.
  10. . www.proteopedia.org. [2023-04-18]. (原始内容存档于2009-08-28).

外部連接

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