使用AlphaFold3预测蛋白质三维结构及PyMol可视化
使用AlphaFold3预测蛋白质三维结构及PyMol可视化
本文将详细介绍如何使用AlphaFold3预测蛋白质三维结构，并使用PyMol进行可视化。以CTCF_Human蛋白质为例，重点分析其可变交叉电荷模块（NCR和PCR）的结构特征。
获取CTCF蛋白质序列
首先需要获取CTCF蛋白质的氨基酸序列。CTCF（CCCTC-binding factor）是一种重要的转录因子，在基因调控中发挥关键作用。其氨基酸序列如下：
MEGDAVEAIVEESETFIKGKERKTYQRRREGGQEEDACHLPQNQTDGGEVVQDVNSSVQMVMMEQLDPTLLQMKTEVMEGTVAPEAEAAVDDTQIITLQVVNMEEQPINIGELQLVQVPVPVTVPVATTSVEELQGAYENEVSKEGLAESEPMICHTLPLPEGFQVVKVGANGEVETLEQGELPPQEDPSWQKDPDYQPPAKKTKKTKKSKLRYTEEGKDVDVSVYDFEEEQQEGLLSEVNAEKVVGNMKPPKPTKIKKKGVKKTFQCELCSYTCPRRSNLDRHMKSHTDERPHKCHLCGRAFRTVTLLRNHLNTHTGTRPHKCPDCDMAFVTSGELVRHRRYKHTHEKPFKCSMCDYASVEVSKLKRHIRSHTGERPFQCSLCSYASRDTYKLKRHMRTHSGEKPYECYICHARFTQSGTMKMHILQKHTENVAKFHCPHCDTVIARKSDLGVHLRKQHSYIEQGKKCRYCDAVFHERYALIQHQKSHKNEKRFKCDQCDYACRQERHMIMHKRTHTGEKPYACSHCDKTFRQKQLLDMHFKRYHDPNFVPAAFVCSKCGKTFTRRNTMARHADNCAGPDGVEGENGGETKKSKRGRKRKMRSKKEDSSDSENAEPDLDDNEDEEEPAVEIEPEPEPQPVTPAPPPAKKRRGRPPGRTNQPKQNQPTAIIQVEDQNTGAIENIIVEVKKEPDAEPAEGEEEEAQPAATDAPNGDLTPEMILSMMDR
使用AlphaFold3进行结构预测
步骤1：访问AlphaFold3网站
打开AlphaFold3的官方网站：https://alphafoldserver.com/
步骤2：输入蛋白质序列
在网站上输入CTCF蛋白质的氨基酸序列。根据分子类型选择蛋白质，并设置序列出现次数。由于CTCF是单聚体，因此选择copies=1。
步骤3：提交预测任务
提交任务时，建议修改job名以便于区分不同的预测任务。需要注意的是，如果使用网页端进行预测，每天的计算资源有限制，通常每天只能提交10个任务。
步骤4：下载预测结果
预测完成后，可以下载结构预测结果。预测结果通常包含多个文件，其中最有用的是.cif文件，用于存储蛋白质的三维结构信息。
结果解读
pLDDT值
pLDDT（predicted lDDT）是残基水平上的结构预测置信度指标，值越高表示预测越准确。通常认为pLDDT大于70的残基具有较高的可信度。
ipTM和pTM值
ipTM（intra-protein TM-score）和pTM（protein TM-score）是评估预测结构与真实结构相似度的指标。这两个值越接近1，表示预测结构越准确。
PAE图
PAE（Predicted Aligned Error）图用于评估预测结构中两个残基相对位置的置信度。图中颜色越深表示预测误差越小，置信度越高。
对于CTCF蛋白质的PAE图：
- x轴和y轴分别表示蛋白质的残基位置
- 颜色表示预测误差，深绿色表示误差小，浅绿色表示误差大
- 通过观察PAE图，可以判断不同结构域之间的相对位置预测的可信度
结论
通过AlphaFold3预测CTCF蛋白质的三维结构，并结合PyMol进行可视化分析，可以深入理解其结构特征，特别是NCR和PCR等关键区域的结构细节。这对于研究CTCF的功能和机制具有重要参考价值。
注：本文内容基于AlphaFold3的某个具体版本，具体操作步骤和界面可能会随版本更新而有所变化。