title: Methods for prediction of amyloid structure and prion properties of proteins: current state and perspectives
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Штарк Оксана Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Stark Oksana Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ганкин Матвей Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gankin Matvej Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Нижников Антон Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Niznikov Anton Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:12:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:12:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080282
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32596
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Амилоиды - фибриллярные белковые агрегаты, обладающие кросс-бета структурой. Существование амилоидов неразрывно связано с рядом патологий человека и животных. Кроме того, в последние десятилетия амилоиды рассматривают и как функциональные белковые агрегаты, участвующие в выполнении важных биологических функций у представителей всех доменов живых организмов. При этом, кросс-бета структура делает эти агрегаты чрезвычайно устойчивыми механически и термодинамически, что усложняет их исследование in vitro и in vivo. В связи с этим особый интерес представляет возможность предсказывать амилоидные свойства белков на основе уже известных последовательностей при помощи биоинформатических подходов. Целью нашего исследования является сравнительный анализ эффективности существующих инструментов предсказания амилоидных и прионных свойств белков. На основе анализа литературы мы выявили четыре группы подходов, которые используются при предсказании амилоидогенных свойств белков: это машинное обучение, композиционный подход, использование индивидуальных свойств аминокислот или консенсусное использование сразу нескольких подходов. Мы протестировали 14 различных предикторов на последовательностях выборок амилоидных и неамилоидных белков. Согласно полученным результатам, существующие предикторы неспособны отличить на основе полной последовательности амилоидогенные белки от неамилоидогенных. Вероятно, это связано с тем, что почти все эти предикторы были разработаны на основе анализа последовательностей амилоидогенных участков, а не полноразмерных белков, в которых амилоидогенные участки чередуются с неамилоидогенными. Дальнейшее накопление экспериментальных данных об амилоидах у различных организмов и их использование при разработке перспективных предикторов может помочь решить проблему эффективного предсказания амилоидных свойств полноразмерных белков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Amyloids – are fibrillar proteins with cross-beta structure. Existence of amyloids are tightly connected with different human and animal pathologies. Moreover, in the last decades amyloids were considered as functional protein aggregates, which participate in the essential biological functions in life of all domains of organisms. At the same time, cross-beta structure makes these compounds highly resistant both mechanically and thermodynamically, thus complicating their investigation in vitro and in vivo. Thereby, opportunity to predict amyloid properties of the proteins based only on the known sequences by bioinformatic approaches seems to be very attractive. The goal of our study is a comparative analysis of efficiencies of the existing amyloid and prion properties prediction tools. Based on literature review, we defined four different groups of approaches for prediction of amyloidogenic properties in proteins: machine learning, compositional approaches, individual amino acid properties, and consensus usage of different approaches. We tested 14 different prediction tools against sequences of amyloid and non-amyloid proteins. As a result, existing prediction tools failed to distinguish full-length amyloids from non-amyloid proteins. Probably, this is due fact that almost all of these tools were developed based on the data obtained from the amyloidogenic regions but not from the full-length amyloids, in which amyloidogenic regions alternate with non-amyloidogenic. Further accumulation of experimental data on the amyloid properties of full-length proteins of different organisms and their usage in development of perspective prediction tools can help solve this problem.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Амилоид
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прион
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: амилоидогенные свойства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: белок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биоинформатика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: структура
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аминокислота
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: агрегат
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Amyloid
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: amyloidogenic properties
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: protein
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bioinformatics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: structure
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aminoacid
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: aggregate
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Methods for prediction of amyloid structure and prion properties of proteins: current state and perspectives
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы предсказания амилоидной структуры и прионных свойств белков: состояние и перспективы
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Gankin_M._.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32596/1/VKR_Gankin_M._.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 574,83 kB
resources.filename: reviewSV_IMG_20210529_0001.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32596/2/reviewSV_IMG_20210529_0001.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 559,18 kB