전사과정은 유전자의 프로모터 영역에 특정 DNA 서열을 인지하고 결합하는 단백질에 의해서 조절된다. 이러한 단백질을 전사조절요소라고 부른다. 전사조절요소는 leucine zipper, zinc finger, homeodomain 그리고 helix-turn-helix와 같은 DNA 결합 도메인에 따라서 적절한 형태로 DNA 서열을 인지 결합한다. 그 중 C2H2 zinc finger는 가장 다재 다능한 세포 내 DNA 결합 단백질 이며, 공통되게 사용된다. 왜냐하면, C2H2 zinc finger 단백질은 다양한 서열을 인지하고 결합하기 때문이다. 그러나 지금까지 알려진 C2H2 zinc finger 단백질의 DNA 결합 부분은 매우 극소수이다. 아직 알려지지 않은 새로운 zinc finger 단백질의 결합부위를 예측하기 위해서, 우리는 구조적 정보와 같은 ...
전사과정은 유전자의 프로모터 영역에 특정 DNA 서열을 인지하고 결합하는 단백질에 의해서 조절된다. 이러한 단백질을 전사조절요소라고 부른다. 전사조절요소는 leucine zipper, zinc finger, homeodomain 그리고 helix-turn-helix와 같은 DNA 결합 도메인에 따라서 적절한 형태로 DNA 서열을 인지 결합한다. 그 중 C2H2 zinc finger는 가장 다재 다능한 세포 내 DNA 결합 단백질 이며, 공통되게 사용된다. 왜냐하면, C2H2 zinc finger 단백질은 다양한 서열을 인지하고 결합하기 때문이다. 그러나 지금까지 알려진 C2H2 zinc finger 단백질의 DNA 결합 부분은 매우 극소수이다. 아직 알려지지 않은 새로운 zinc finger 단백질의 결합부위를 예측하기 위해서, 우리는 구조적 정보와 같은 family 에 속하는 이미 알려진 다른 단백질의 결합부위를 통한 family-wise 접근을 하였다. 그래서 다양한 phage-display 실험으로부터 아미노산-뉴클레오타이드의 관찰된 빈도를 사용하여 C2H2 zinc finger 도메인의 DNA 결합에 대한 결합 선호성을 조사하였다.
우리는 아미노산 간의 상호의존성에 대한 Hidden Markov Model을 세웠다. 우리는 이러한 모델을 C2H2 zinc finger에 대해 적용하였고, ZIFIBI 라는 database를 구축하였다. 이러한 결과는 아직까지 알려지지 않은 C2H2 zinc finger 단백질에 대한 결합 부위를 제공한다. 또한 이미 알려진 유전자의 프로모터 서열에 대해서 어떠한 C2H2 zinc finger 단백질이 결합할 것인가에 대한 정보도 제공한다. 이러한 정보는 유전자 조절 네트워크 구축에 사용될 수 있을 것이다. 더 나아가서는 인공적인 multi-finger 단백질을 만들 수 있는 기초 정보뿐 만 아니라, 진단이나, 연구 그리고 유전자 치료에 대한 유용한 도구로 사용될 수 있다. ZIFIBI database 는 http://bioinfo.hanyang.ac.kr/frameset.php/ 에서 이용할 수 있다.
전사과정은 유전자의 프로모터 영역에 특정 DNA 서열을 인지하고 결합하는 단백질에 의해서 조절된다. 이러한 단백질을 전사조절요소라고 부른다. 전사조절요소는 leucine zipper, zinc finger, homeodomain 그리고 helix-turn-helix와 같은 DNA 결합 도메인에 따라서 적절한 형태로 DNA 서열을 인지 결합한다. 그 중 C2H2 zinc finger는 가장 다재 다능한 세포 내 DNA 결합 단백질 이며, 공통되게 사용된다. 왜냐하면, C2H2 zinc finger 단백질은 다양한 서열을 인지하고 결합하기 때문이다. 그러나 지금까지 알려진 C2H2 zinc finger 단백질의 DNA 결합 부분은 매우 극소수이다. 아직 알려지지 않은 새로운 zinc finger 단백질의 결합부위를 예측하기 위해서, 우리는 구조적 정보와 같은 family 에 속하는 이미 알려진 다른 단백질의 결합부위를 통한 family-wise 접근을 하였다. 그래서 다양한 phage-display 실험으로부터 아미노산-뉴클레오타이드의 관찰된 빈도를 사용하여 C2H2 zinc finger 도메인의 DNA 결합에 대한 결합 선호성을 조사하였다.
우리는 아미노산 간의 상호의존성에 대한 Hidden Markov Model을 세웠다. 우리는 이러한 모델을 C2H2 zinc finger에 대해 적용하였고, ZIFIBI 라는 database를 구축하였다. 이러한 결과는 아직까지 알려지지 않은 C2H2 zinc finger 단백질에 대한 결합 부위를 제공한다. 또한 이미 알려진 유전자의 프로모터 서열에 대해서 어떠한 C2H2 zinc finger 단백질이 결합할 것인가에 대한 정보도 제공한다. 이러한 정보는 유전자 조절 네트워크 구축에 사용될 수 있을 것이다. 더 나아가서는 인공적인 multi-finger 단백질을 만들 수 있는 기초 정보뿐 만 아니라, 진단이나, 연구 그리고 유전자 치료에 대한 유용한 도구로 사용될 수 있다. ZIFIBI database 는 http://bioinfo.hanyang.ac.kr/frameset.php/ 에서 이용할 수 있다.
The transcription process is regulated by proteins that bind to specific DNA regulatory elements on promoter region of the gene. It is these proteins, called transcription factors (TFs). TFs recognize and bind their DNA counterparts according to the structure of DNA-binding domains such as leucine z...
The transcription process is regulated by proteins that bind to specific DNA regulatory elements on promoter region of the gene. It is these proteins, called transcription factors (TFs). TFs recognize and bind their DNA counterparts according to the structure of DNA-binding domains such as leucine zipper, zinc finger, homeodomain and helix-turn-helix. And the C2H2 zinc finger is probably the most versatile intracellular protein domain and it is certainly a commonly used one. Since, C2H2 zinc finger proteins recognizes and binds to multiple different nucleotide sequences. However, still only a small proportion of C2H2 zinc finger proteins have been identified to DNA binding sequence. To address the challenge of profiling the binding sites of novel zinc finger protein, we propose a family-wise approach that builds on structural information and on the known binding sites of other proteins from the same family. So, We used the empirical frequencies of amino acid-nucleotide interactions from various phage-display experiments to predict DNA-binding site of C2H2 zinc finger domain.
We designed the Hidden Markov Model for interdependence between the amino acid. We apply our approach to the C2H2 zinc finger and construct predicted Database call ZIFIB. The predicted results provide binding sites for C2H2 zinc finger proteins that have unknown DNA-binding domain. And ZIFIBI database include binding location of C2H2 zinc finger proteins for promoter sequences of the known genes. This information can be used in gene regulatory network. Also multi-finger information might provide useful new tools for diagnostics, biochemical research, and gene therapy. The ZIFIBI database is available at http://bioinfo.hanyang.ac.kr/frameset.php
The transcription process is regulated by proteins that bind to specific DNA regulatory elements on promoter region of the gene. It is these proteins, called transcription factors (TFs). TFs recognize and bind their DNA counterparts according to the structure of DNA-binding domains such as leucine zipper, zinc finger, homeodomain and helix-turn-helix. And the C2H2 zinc finger is probably the most versatile intracellular protein domain and it is certainly a commonly used one. Since, C2H2 zinc finger proteins recognizes and binds to multiple different nucleotide sequences. However, still only a small proportion of C2H2 zinc finger proteins have been identified to DNA binding sequence. To address the challenge of profiling the binding sites of novel zinc finger protein, we propose a family-wise approach that builds on structural information and on the known binding sites of other proteins from the same family. So, We used the empirical frequencies of amino acid-nucleotide interactions from various phage-display experiments to predict DNA-binding site of C2H2 zinc finger domain.
We designed the Hidden Markov Model for interdependence between the amino acid. We apply our approach to the C2H2 zinc finger and construct predicted Database call ZIFIB. The predicted results provide binding sites for C2H2 zinc finger proteins that have unknown DNA-binding domain. And ZIFIBI database include binding location of C2H2 zinc finger proteins for promoter sequences of the known genes. This information can be used in gene regulatory network. Also multi-finger information might provide useful new tools for diagnostics, biochemical research, and gene therapy. The ZIFIBI database is available at http://bioinfo.hanyang.ac.kr/frameset.php
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