Prediction of protein binding regions in disorderd proteins
magyar kulcsszavak
rendezetlen fehérjék, fehérje kötő helyek
angol kulcsszavak
disordered protein, protein binding site
megadott besorolás
Bioinformatika (Orvosi és Biológiai Tudományok Kollégiuma)
100 %
zsűri
Publikációs bizottság
Kutatóhely
MTA SzBK Enzimológiai Intézet
projekt kezdete
2010-01-01
projekt vége
2010-03-31
aktuális összeg (MFt)
0.813
FTE (kutatóév egyenérték)
0.00
állapot
lezárult projekt
magyar összefoglaló
2009 március 15. óta elfogadásra került egy PLoS Computational Biology és egy Bioinformatics cikk ami a föleg általam végzett illetve irányitott munkákból készült és aminek igy én vagyok fő szerzője. Az elsőnek az utolsó szerzője, a másodiknak az első szerzője és mindkettőnek az u.n. Corresponding Author-ja. Jelenleg az itt közölt ANCHOR algoritmus az egyetlen altalánosan használható predikcios módszer rendezetlen fehérjekben található fehérje kötő szegmensek azonosítására.
Mindkettő open access cikk és a Bioinformatics a szines ábrák költségeit még külön felszámítja az open access díjon felül. A két cikk közlésének együttes költsége 4365 USD = 813000 HUF. Kérem a OTKA Irodát, hogy ezt az összeget kiegészítő támogatásként biztositsa csoportunk részére.
angol összefoglaló
I have two publications accepted in Plos Computational Biology and Bioinformatics since 15 March 2009. I can be regarded as the main author of these works, since they are based on a project directed and conducted mainly be me. I am the last author of the publication in Plos Computational Biology, and the first author of the other one in Bioinformatics, and I am the corresponding author in both cases. These works describe ANCHOR, currently the only general prediction method for the identification of protein binding regions within disordered proteins.
Both articles were published under open access initiative, and Bioinformatics charges additional cost for color figures beside charging for providing open access. The publication cost of the two manuscripts totals 4365 USD=813000 HUF. I would like to ask the OTKA Office to complement the financial support to cover these expenses.
Zárójelentés
kutatási eredmények (magyarul)
A rendezetlen fehérjék nem rendelkeznek időben állandó térszerkezettel, de nagyon fontos funkciók ellátására képesek. Erre azonban csak az utóbbi évtized genomszintű vizsgálatai alapján derült fény. Ezek a fehérjék nagyon gyakran hatásukat más fehérjékhez kapcsolódva fejtik ki. A kötődés során részben vagy egészében rendeződhetnek. Az ilyen tipusú kötődés számos funkcionális előnyt biztosít, és gyakori különböző jelátviteli és szabályozó folyamatokban.
Az elmúlt időszakban kifejlesztettünk egy módszert amivel a rendezetlen fehérjék kötőhelyeit lehet jósolni az aminosav szekvenciából. Ez jelenleg ez egyetlen általánosan használható módszer erre a problémára. Az algoritmust a Plos Computational Biology újságban közöltük le. A módszerhez elkészítettünk egy nyilvános szervert is. Ezt a Bioinformatics újságban ismertettük. Mindkét cikk Open Access formában jelent meg a 2009-es év során (mivel a rendszer csak 2010-es publikációkat enged rögzíteni, mindkét közleményt 2010-es évszámmal vittem be, azonban a címnél feltüntettem, hogy azok 2009-ben jelentek meg).
kutatási eredmények (angolul)
Despite of the lack of well-define structure, intrinsically disordered proteins are involved in very important biological functions. However, this was realized only in the last decade as a result of new genome level studies. These proteins often carry out their function via binding to other proteins. During this process, they can become fully or partially ordered. These type of binding confers several functions advantages and are common in signaling and regulatory processes.
Recently, we have developed a method to predict disordered binding regions in proteins from their amino acid sequence. This is currently the only general method available for such problems. The algorithm was published in Plos Computational Biology. We have also developed a public web server for the method. This was published in the journal Bioinformatics. Both articles appeared under Open Access in 2009.
