scholarly journals Análisis bioinformático de la endolisina LysB4: Un agente antimicrobiano utilizado en el biocontrol de Bacillus cereus en alimentos

2017 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 375
Author(s):  
Renzo Punil ◽  
Gustavo A. Sandoval
Keyword(s):  
Secondary Structure ◽  
Bacillus Cereus ◽  
Structure Prediction ◽  
Secondary Structure Prediction ◽  
Para Determinar

Objetivo: Realizar el análisis bioinformático de la endolisina LysB4 empleada en el biocontrol de Bacilllus cereus en la industria alimentaria. Materiales y Métodos: Se realizó la búsqueda de endolisinas bacterianas empleando la base de datos del GenBank. A partir de dicha información, se obtuvo la secuencia aminoacídica de la endolisina LysB4 (código de accesión AFF27501.1). Dicha secuencia fue utilizada para determinar sus principales parámetros bioquímicos, dominios conservados entre proteínas cercanamente relacionadas, predicción de estructuras secundarias y modelamiento tridimensional, empleando las herramientas bioinformáticas ProtParam, Prosite, PHD Secondary Structure Prediction, Cn3D, SWISS-MODEL, Phyre2 y Robetta, respectivamente. La visualización de modelos tridimensionales se realizó empleando PyMol.

scholarly journals Caracterización in silico y análisis filogenético de la malato sintasa de Paracoccidioides brasiliensis asociada a su proceso de infección

2017 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 381
Author(s):  
Julio K. Huayhua ◽  
Luis A. Rodriguez ◽  
Gustavo A. Sandoval
Keyword(s):  
Secondary Structure ◽  
In Silico ◽  
Structure Prediction ◽  
Secondary Structure Prediction ◽  
Paracoccidioides Brasiliensis ◽  
Para Determinar ◽  
Clustal Omega

Objetivo: Realizar la caracterización in silico de la proteína malato sintasa de Paracoccidioides brasiliensis relacionada con su proceso de infección. Materiales y métodos: Se obtuvo la secuencia aminoacídica de malato sintasa de P. brasiliensis (código de accesión: AQ75800.3) del GenBank. Dicha secuencia fue utilizada para determinar sus principales parámetros bioquímicos, dominios y regiones conservadas, predicción de estructuras secundarias y modelamiento tridimensional, empleando las herramientas bioinformáticas ProtParam, Clustal Omega, PHD Secondary Structure Prediction, SWISSMODEL, Phyre2 y Robetta, respectivamente. La visualización y comparación de los modelos tridimensionales se realizó empleando PyMol. Finalmente, se buscó el modelo de sustitución aminoacídica con modelgenerator_v_85 y se usó para generar una filogenia de máxima verosimilitud en PHYML, la cual se visualizó en FigTree.

A Systematic Review on Popularity, Application and Characteristics of Protein Secondary Structure Prediction Tools

2019 ◽  
Vol 16 (2) ◽  
pp. 159-172 ◽  
Author(s):  
Elaheh Kashani-Amin ◽  
Ozra Tabatabaei-Malazy ◽  
Amirhossein Sakhteman ◽  
Bagher Larijani ◽  
Azadeh Ebrahim-Habibi
Keyword(s):  
Systematic Review ◽  
Secondary Structure ◽  
Structure Prediction ◽  
Web Of Science ◽  
Secondary Structure Prediction ◽  
Structural Information ◽  
Protein Secondary Structure ◽  
Structural Features ◽  
Prediction Tools ◽  
Insight Into

Background: Prediction of proteins’ secondary structure is one of the major steps in the generation of homology models. These models provide structural information which is used to design suitable ligands for potential medicinal targets. However, selecting a proper tool between multiple Secondary Structure Prediction (SSP) options is challenging. The current study is an insight into currently favored methods and tools, within various contexts. Objective: A systematic review was performed for a comprehensive access to recent (2013-2016) studies which used or recommended protein SSP tools. Methods: Three databases, Web of Science, PubMed and Scopus were systematically searched and 99 out of the 209 studies were finally found eligible to extract data. Results: Four categories of applications for 59 retrieved SSP tools were: (I) prediction of structural features of a given sequence, (II) evaluation of a method, (III) providing input for a new SSP method and (IV) integrating an SSP tool as a component for a program. PSIPRED was found to be the most popular tool in all four categories. JPred and tools utilizing PHD (Profile network from HeiDelberg) method occupied second and third places of popularity in categories I and II. JPred was only found in the two first categories, while PHD was present in three fields. Conclusion: This study provides a comprehensive insight into the recent usage of SSP tools which could be helpful for selecting a proper tool.

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