2024 - 10 如何获取对应核心靶点基因的激酶
步骤 1:收集蛋白质信息
获取 UniProt ID:
对于每个基因,使用 UniProt 数据库获取其对应的蛋白质信息,包括 UniProt ID、序列和功能注释。
UniProt 网站:https://www.uniprot.org/
示例:
:UniProt ID 为 O75419
CDC20:UniProt ID 为 Q12834
TPX2:UniProt ID 为 Q9ULW0
DLGAP5:UniProt ID 为 Q15398
CDKN3:UniProt ID 为 Q16667
步骤 2:查找已知的磷酸化位点和激酶
使用磷酸化数据库:
PhosphoSitePlus
:这是一个全面的资源,提供蛋白质的磷酸化位点和已知的激酶信息。
操作方法:
在 PhosphoSitePlus 首页的搜索框中输入蛋白质的 UniProt ID 或名称。
查看蛋白质的磷酸化位点,尤其关注已知的上游激酶。
示例:
搜索 CDC45,查看其已知的磷酸化位点和对应的激酶。
步骤 3:进行文献检索
使用 PubMed 等文献数据库:
操作方法:
使用关键词组合进行搜索,例如:“CDC45 phosphorylation kinase”、“CDC20 kinase regulation”等。
阅读相关文献,寻找实验验证的激酶-底物关系。
示例:
搜索“CDC45 AND phosphorylation AND CDK2”,查看是否有研究表明 CDC45 被 CDK2 磷酸化。
步骤 4:使用生物信息学工具进行预测
预测潜在的磷酸化位点和对应的激酶:
NetPhos
:预测蛋白质序列中的磷酸化位点。
KinasePhos
:预测潜在的激酶识别位点。
操作方法:
输入蛋白质序列或 UniProt ID。
选择预测磷酸化位点和可能的激酶。
注意:
生物信息学预测需要实验验证,结果仅供参考。
步骤 5:分析蛋白质相互作用网络
使用蛋白质-蛋白质相互作用数据库:
STRING 数据库:https://string-db.org/
操作方法:
输入蛋白质名称或 UniProt ID,生成相互作用网络。
查看与蛋白质相互作用的激酶,可能提示潜在的调控关系。
步骤 6:整合信息并确认激酶
综合上述步骤获取的信息:
确认已知的激酶:优先考虑有实验验证的激酶-底物关系。
记录预测的激酶:对于尚未实验验证的预测结果,标注为候选激酶。
示例:
CDC45:
已知激酶:CDK2(根据文献和数据库)。
CDC20:
已知激酶:CDK1、PLK1(根据文献和数据库)。
TPX2:
已知激酶:Aurora A 激酶(广泛报道)。
DLGAP5:
已知激酶:CDK1、Aurora A 激酶。
CDKN3:
功能角色:作为 CDK2 的抑制剂,与 CDK2 直接相互作用。
额外提示
关注乳腺癌相关研究:
特别检索与乳腺癌相关的文献,查看这些基因和激酶在乳腺癌中的作用。
考虑激酶的药物可成药性:
在选择药物设计靶点时,评估激酶是否适合开发为药物靶点。
寻求专业数据库支持:
KEGG(https://www.kegg.jp/)和 Reactome(https://reactome.org/
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