Prediction of Target Substrates of Transporters in Escherichia coli

作者
Shin-ichi Matsusaki,Hidemi Watanabe,Taku Oshima,Shigehiko Kanaya,Hirotada Mori
出处
期刊:Genome Informatics 卷期号:13 (13): 394-395 被引量:2
标识
DOI:10.11234/gi1990.13.394
摘要

Transporters play an important role in maintaining the cellular homeostasis by uptaking ions or nutrients and by effluxing metabolic end products, wastes or toxins. These membrane proteins constitute one of the largest protein families in prokaryotes and eukaryotes and are responsible for various physiological functions. Consequently, if one transporter can’t transport its specific substrate, the cell will be disordered. On the other hand, if the drug transporter is overexpressed, antibiotics will permeate membrane easily, result in drug resistance. Prediction of substrates of transporters are important for assigning functions in molecular level to hypothetical genes and for planning to further experimental design for determining their function. To attain this, we have developed prediction method of substrates of transporters based on amino acid sequence. In concrete terms, we have systemized and predicted function of transporter comprehensively using phylogenetic analysis and Hidden Markov Model based on a multiple alignment of the transporter protein sequences, and also using Evolutionary Trace method for predicting amino acid residues involved in substrate specificity.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
甜甜蛟凤完成签到,获得积分10
刚刚
易水完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
今天吃几碗给今天吃几碗的求助进行了留言
刚刚
丰富之槐完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
希望天下0贩的0应助xlx采纳,获得10
1秒前
1秒前
小小小珂卿完成签到,获得积分10
1秒前
Orange应助巧乐兹采纳,获得10
1秒前
shine发布了新的文献求助10
1秒前
小六九发布了新的文献求助10
1秒前
yubo完成签到 ,获得积分10
1秒前
度山发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
甜甜蛟凤发布了新的文献求助10
4秒前
宠仙发布了新的文献求助10
4秒前
小鱼冻干完成签到,获得积分10
5秒前
NexusExplorer应助奶牛不会飞采纳,获得30
5秒前
ChloeXW应助lai采纳,获得10
5秒前
xzx完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
谢大喵发布了新的文献求助10
6秒前
逐梦白痴完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
suzhenyue完成签到,获得积分0
7秒前
eric完成签到,获得积分10
7秒前
小鱼同学发布了新的文献求助10
7秒前
英姑应助ddjjhh采纳,获得10
7秒前
归苗完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
贤惠的翰完成签到 ,获得积分10
7秒前
西乡塘塘主完成签到,获得积分10
7秒前
不安溪灵发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7621285
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9196305
关于积分的说明 19712507
捐赠科研通 7192680
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272749
关于科研通互助平台的介绍 2435212
邀请新用户注册赠送积分活动 2267893