Exploring the sequence, function, and evolutionary space of protein superfamilies using sequence similarity networks and phylogenetic reconstructions

生物 序列(生物学) 自由序列分析 功能(生物学) 系统发育树 计算生物学 相似性(几何) 蛋白质功能 序列比对 系统发育学 蛋白质测序 蛋白质超家族 进化生物学 基因 序列空间 计算机科学 遗传学 肽序列 人工智能 图像(数学) 巴拿赫空间 数学 纯数学
作者
Janine N. Copp,Dave W. Anderson,Eyal Akiva,Patricia C. Babbitt,Nobuhiko Tokuriki
出处
期刊:Methods in Enzymology [Academic Press]
卷期号:: 315-347 被引量:20
标识
DOI:10.1016/bs.mie.2019.03.015
摘要

Integrative computational methods can facilitate the discovery of new protein functions and enzymatic reactions by enabling the observation and investigation of complex sequence-structure-function and evolutionary relationships within protein superfamilies. Here, we highlight the use of sequence similarity networks (SSNs) and phylogenetic reconstructions to map the functional divergence and evolutionary history of protein superfamilies. We exemplify this approach using the nitroreductase (NTR) flavoenzyme superfamily, demonstrating that SSN investigations can provide a rapid and effective means to classify groups of proteins, expose sequence similarity relationships across the global scale of a protein superfamily, and efficiently support detailed phylogenetic analyses. Integration of such approaches with systematic experimental characterization will expand our understanding of the functional diversity of enzymes, their evolution, and their associated physiological roles.
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