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Tamaño de proteína estimado usando datos de CD

Tamaño de proteína estimado usando datos de CD



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La cantidad de aminoácidos en una proteína es importante para predecir su tamaño. Usé secuencias de ADN codificantes (CD) para predecir el promedio del tamaño de la proteína de E. coli k12 a partir de una muestra proporcionada por elsegundoPaquete R. El tamaño de cada secuencia se almacena en variableX. Usé dos histogramas para ajustar la distribución de esta variable y su logaritmo.

Sugiero que la distribución logarítmica lineal es más razonable. La E promedio se puede calcular entonces:

E1 = media (x) / 3 E2 = exp (media (log (x))) / 3
  • ¿Qué promedio debo usar?
  • ¿Existe una correlación entre la composición base y el promedio previsto?

Proteínas no redundantes RefSeq

A mediados de 2013 se introdujo un nuevo tipo de registro de proteínas RefSeq que representa secuencias de proteínas no redundantes. Este tipo de registro se introdujo para abordar un problema creciente con la redundancia en el conjunto de datos de proteínas Prokaryotic RefSeq que coincidió con un aumento significativo en las presentaciones del genoma bacteriano de aislamientos individuales y cepas bacterianas estrechamente relacionadas. Por ejemplo, se puede enviar una gran cantidad de genomas bacterianos de alta calidad durante un brote de enfermedad. Las secuencias enviadas pueden reflejar la evolución del patógeno durante el curso del brote, pero la mayoría de las proteínas codificadas de estos genomas pueden ser idénticas entre sí. Como RefSeq incluye estos genomas, según las solicitudes de la comunidad, esto resultó en una mayor redundancia. Al representar proteínas idénticas utilizando un único número de acceso de proteína no redundante (con el prefijo 'WP_'), la redundancia en la base de datos se reduce significativamente.

Los registros de proteínas RefSeq no redundantes se proporcionan actualmente para genomas de RefSeq de arqueas y bacterias, con la excepción de genomas de referencia seleccionados, mediante el proceso de anotación del genoma procariótico del NCBI. Esta definición de alcance puede cambiar en el futuro para incluir sub-reinos RefSeq adicionales u otros grupos de organismos y algunos registros de proteínas de traducción conceptual de GenBank pueden proporcionar enlaces cruzados con proteínas no redundantes de RefSeq.

Cuando la canalización de anotación del genoma de NCBI anota una proteína bacteriana que es 100% idéntica y de la misma longitud que una proteína no redundante existente, NCBI anotará esa proteína en el genoma haciendo referencia a la accesión WP_ en la función CDS anotada. Cualquier anotación de la función de la proteína en el registro del genoma, como el nombre de la proteína, se heredará del registro de proteína no redundante mantenido de forma independiente. Los registros de proteínas no redundantes siempre representan una secuencia exacta que se ha observado una o muchas veces en diferentes cepas o especies. Estos registros siempre tendrán un número de versión de '1' porque la secuencia nunca se cambiará, aunque el nombre y otra anotación descriptiva se mantendrán y actualizarán. Los registros de proteínas individuales no redundantes se suprimirán si esa proteína idéntica ya no se encuentra en ningún genoma de RefSeq.

Debido a que se puede encontrar una secuencia de proteína no redundante en los genomas de RefSeq de múltiples especies, la información del organismo proporcionada en el registro de proteína refleja el nodo taxonómico común más bajo que va desde el especies de género nivel a super-reino. Un registro de proteínas no redundante que proporciona información del organismo a nivel de género, familia o incluso superreino no significa que la proteína se encuentre en todos los genomas de RefSeq por debajo de esa clasificación taxonómica. Solo indica que la proteína se encuentra en más de un genoma de diferentes especies para las cuales la clasificación de género, familia o super-reino es el nodo taxonómico común más bajo. Generalmente, las proteínas idénticas que se encuentran en varias especies están altamente conservadas o son el resultado de la transferencia lateral de genes (ya sea por recombinación o por plásmidos y fagos), pero en algunos casos, esto puede ser un indicador de que el organismo se clasificó erróneamente en los datos de secuencia genómica presentados que es la fuente del genoma RefSeq. Una ventaja adicional de este enfoque de la anotación del genoma es que revela este tipo de problemas en las secuencias de entrada, lo que ayuda a guiar la curación de RefSeq en curso a medida que corregimos estos problemas con el tiempo.

Genomas y proteomas de referencia

Cuando existe un genoma representativo importante, como Escherichia coli K12 substr. MG1655, el genoma de referencia se anotará con accesiones de proteínas de referencia específicas de la cepa con el prefijo NP_ o YP_. Estos registros de proteínas se referirán al registro de proteínas no redundante coincidente (WP_) en el bloque de secuencia. Por lo tanto, los registros de proteomas de referencia (NP_ o YP_) continuarán definiendo conjuntos de proteínas orientados taxonómicamente y rastrearán los cambios de secuencia a lo largo del tiempo. Si un registro de proteína de referencia es revisado por curación y su número de versión cambia, ahora se referirá a un registro no redundante (WP_) diferente que es idéntico a la secuencia de proteína de referencia actualizada.


Estructuras y distribuciones de proteínas de pico de SARS-CoV-2 en viriones intactos

Los viriones del coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2) están rodeados por una bicapa lipídica de la que sobresalen los trímeros de la proteína pico (S) 1. Los trímeros S muy glicosilados se unen al receptor 2 de la enzima convertidora de angiotensina y median la entrada de viriones en las células diana 2-6. S exhibe una gran flexibilidad conformacional: modula la exposición de su sitio de unión al receptor y posteriormente sufre un reordenamiento estructural completo para impulsar la fusión de las membranas viral y celular 2,7,8. Las estructuras y conformaciones de las proteínas S solubles, sobreexpresadas y purificadas se han estudiado en detalle utilizando microscopía crioelectrónica 2,7,9-12, pero la estructura y distribución de S en la superficie del virión siguen siendo desconocidas. Aquí aplicamos microscopía crioelectrónica y tomografía para obtener imágenes de viriones SARS-CoV-2 intactos y determinar la estructura de alta resolución, la flexibilidad conformacional y la distribución de trímeros S in situ en la superficie del virión. Estos resultados revelan las conformaciones de S en el virión y proporcionan una base a partir de la cual comprender las interacciones entre S y los anticuerpos neutralizantes durante la infección o vacunación.

Declaracion de conflicto de interes

Intereses en competencia: los autores no tienen intereses en competencia.

Cifras

Datos extendidos Fig. 1. Caracterización del SARS-CoV-2…

Datos extendidos Fig. 1. Caracterización de la morfología del virión del SARS-CoV-2.

( a ) Histograma del virión…

50 °, lo que indica que las inclinaciones más altas están desfavorecidas. La línea discontinua roja horizontal indica la distribución angular del ruido (picos que no se han alineado), estimada en base a la densidad angular entre 140 ° y 180 °. (D) Diagrama esquemático y ejemplos de picos inclinados individuales en viriones. El esquema indica el ángulo que se midió. Se marcan cinco ejemplos de picos inclinados individuales en cortes tomográficos a través de un virión intacto, con su ángulo asociado. Barra de escala 50 nm.

Datos extendidos Fig. 2. Morfología del SARS-CoV-2…

Datos ampliados Fig. 2. Morfología de viriones de SARS-CoV-2 liberados de células Calu-3 infectadas.

Datos extendidos Fig. 3. Clasificación de SARS-CoV-2…

Datos extendidos Fig. 3. Clasificación de los RBD con picos de SARS-CoV-2.

( a ) Promedios de clase obtenidos ...

Datos extendidos Fig. 4. Evaluación de la resolución de…

Datos extendidos Fig. 4. Evaluación de la resolución de las estructuras de promediado de subtomogramas.

Datos extendidos Fig. 5. Cryo-EM de una sola partícula ...

Datos extendidos Fig. 5. Flujo de trabajo de procesamiento de imágenes crio-EM de una sola partícula.

Partículas recogidas automáticamente (círculos verdes) ...

Datos extendidos Fig. 6. Cryo-EM de una sola partícula ...

Datos extendidos Fig. 6. Validación de la estructura Cryo-EM de una sola partícula.

( a ) Cortar mapas crio-EM abiertos ...

Datos extendidos Fig. 7. Comparación estructural de…

Datos extendidos Fig. 7. Comparación estructural de en el lugar estructura con estructura soluble recombinante.

Figura 1. Caracterización de la producción de virus y ...

Figura 1. Caracterización de la producción de virus e imágenes de viriones del SARS-CoV-2.

Fig. 2. Análisis estructural de SARS-CoV-2 S…

Fig. 2. Análisis estructural de trímeros SARS-CoV-2 S en viriones intactos.

90 ° con respecto a la membrana (Datos extendidos Fig. 1c, d).

Fig. 3. Estructuras de los trímeros SARS-CoV-2 S ...

Fig. 3. Estructuras de los trímeros del SARS-CoV-2 S en viriones intactos mediante reconstrucción de una sola partícula.


Uso de dicroísmo circular recopilado en función de la temperatura para determinar la termodinámica del despliegue de proteínas y las interacciones de unión.

El dicroísmo circular (CD) es una excelente técnica espectroscópica para seguir el despliegue y plegamiento de proteínas en función de la temperatura. Una de sus principales aplicaciones es determinar los efectos de mutaciones y ligandos sobre la estabilidad de proteínas y polipéptidos. Si el cambio en CD en función de la temperatura es reversible, el análisis de los datos se puede utilizar para determinar la entalpía y entropía de van't Hoff del despliegue, el punto medio de la transición del despliegue y la energía libre del despliegue. Las constantes de unión de las interacciones proteína-proteína y proteína-ligando también pueden estimarse a partir de las curvas de despliegue. El análisis de los espectros de CD obtenidos en función de la temperatura también es útil para determinar si una proteína tiene intermedios de despliegue. La medición de los espectros de cinco proteínas plegadas y sus curvas de despliegue en una sola longitud de onda requiere aproximadamente 8 h.

Cifras

Figura 1. Espectros de dicroísmo circular (CD) de…

Figura 1. Espectros de dicroísmo circular (CD) de polipéptidos y proteínas con algunas estructuras secundarias representativas

Figura 2. Espectros de tropomiosina libre y…

Figura 2. Espectros de proteínas modelo y complejos proteína-proteína de tropomiosina y troponina no unidas

Figura 3. Curvas típicas de elipticidad como…

Figura 3. Curvas típicas de elipticidad en función de la temperatura utilizadas para determinar el…

Figura 4. Ejemplo del análisis de…

Figura 4. Ejemplo del análisis de un conjunto de espectros utilizando el algoritmo de restricción convexa.


El color es estable, pero todas las lecturas deben tomarse en 10 minutos. el uno del otro. Como ocurre con la mayoría de los ensayos, el Biuret se puede reducir para tamaños de cubeta más pequeños, consumiendo menos proteínas. Las proteínas con un porcentaje anormalmente alto o bajo de aminoácidos con grupos laterales aromáticos darán lecturas altas o bajas, respectivamente.

Para la albúmina de suero bovino, normalmente obtenemos una relación lineal entre la absorbancia y la cantidad de proteína en un rango de 0,5 a 20 mg de proteína. El ensayo no ha sido confiable para cantidades inferiores a 0,5 mg, sin embargo, el rango de sensibilidad real puede extenderse más allá del límite superior.


Tratar con las coordenadas

La información primaria almacenada en el archivo PDB consiste en archivos de coordenadas que enumeran los átomos en cada estructura y su ubicación 3D en el espacio, junto con información resumida sobre la estructura, secuencia y experimento. Estos archivos están disponibles en varios formatos (PDBx / mmCIF, PDB, XML). El archivo también incluye archivos de datos que contienen observaciones experimentales que se utilizan para determinar estas coordenadas atómicas.

Para explorar completamente las estructuras en el archivo PDB, es útil comprender algunos conceptos sobre los archivos de coordenadas. Además, este conocimiento ayudará en el uso de programas de visualización.

Datos de nivel atómico

Una entrada de PDB típica contendrá coordenadas atómicas para una colección diversa de proteínas, moléculas pequeñas, iones y agua.

Cada átomo en la sección de coordenadas se identifica mediante un número secuencial en el archivo de entrada, un nombre de átomo específico, el nombre y número del residuo al que pertenece, un código de una letra para especificar la cadena, su x, y y z coordenadas y un factor de ocupación y temperatura (descrito con más detalle a continuación).

En formato PDBx / mmCIF, esta información se almacena en la categoría _atom_site (consulte la Guía para principiantes de estructuras PDB y el formato PDBx / mmCIF para obtener información adicional). A continuación se muestran las primeras líneas de esta sección de la entrada 4HHB.

círculo_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
ÁTOMO 1 N N. LYS A 1 7? 12,364 -13,639 8,445 1,00 54,67? 527 LYS A N 1
ATOM 2 C CA. LYS A 1 7? 11.119 -12.888 8.550 1.00 49.59? 527 LYS A CA 1
ATOM 3 C C. LYS A 1 7? 9,961 -13,651 7,926 1,00 44,77? 527 LYS A C 1
ATOM 4 O O. LYS A 1 7? 9.055 -14.126 8.617 1.00 49.39? 527 LYS A O 1
ATOM 5 C CB. LYS A 1 7? 11,255 -11,538 7,841 1,00 49,41? 527 LYS A CB 1
ATOM 6 C CG. LYS A 1 7? 10.169 -10.531 8.174 1.00 53.16? 527 LYS A CG 1
CD de ATOM 7 C. LYS A 1 7? 10.523 -9.771 9.432 1.00 59.71? 527 LYS A CD 1
ATOM 8 C CE. LYS A 1 7? 11,779 -8,947 9,195 1,00 63,60? 527 LYS A CE 1
ATOM 9 N NZ. LYS A 1 7? 12,353 -8,381 10,443 1,00 64,85? 527 LYS A NZ 1
ATOM 10 N N. ARG A 1 8? 10.011 -13.762 6.603 1.00 40.03? 528 ARG A N 1
& ltsnip & gt

En formato de archivo PDB, el registro ATOM se usa para identificar proteínas o átomos de ácido nucleico, y el registro HETATM se usa para identificar átomos en moléculas pequeñas. A continuación se muestran las primeras líneas de esta sección de la entrada 4HHB.

ÁTOMO 1 N LYS A 527 12,364 -13,639 8,445 1,00 54,67 N
ATOM 2 CA LYS A 527 11.119 -12.888 8.550 1.00 49.59 C
ATOM 3 C LYS A 527 9,961 -13,651 7,926 1,00 44,77 C
ATOM 4 O LYS A 527 9.055 -14.126 8.617 1.00 49.39 O
ATOM 5 CB LYS A 527 11,255 -11,538 7,841 1,00 49,41 C
ATOM 7 CD LYS A 527 10.523 -9.771 9.432 1.00 59.71 C
ATOM 8 CE LYS A 527 11.779 -8.947 9.195 1.00 63.60 C
ATOM 9 NZ LYS A 527 12,353 -8,381 10,443 1,00 64,85 N
ÁTOMO 10 N ARG A 528 10.011 -13.762 6.603 1.00 40.03 N

Esta información le da mucho control al explorar la estructura. Por ejemplo, la mayoría de los programas de gráficos moleculares le permiten colorear partes identificadas de la molécula de forma selectiva; por ejemplo, seleccionar todos los átomos de carbono y colorearlos de verde, o elegir un aminoácido en particular y resaltarlo.

La imagen de la izquierda muestra mioglobina (entrada PDB 1mbo) usando un diagrama de cinta para la proteína y una representación de bola y palo para las moléculas pequeñas. En la imagen de la derecha, se muestran todos los átomos y el grupo hemo se resalta en rojo brillante y la molécula de oxígeno unida en turquesa.

Consejo: de forma predeterminada, muchos programas de gráficos moleculares no muestran las moléculas de agua que pueden estar presentes, aunque a menudo son importantes para la función y la interacción de las moléculas biológicas. La mayoría de estos programas tienen una forma de mostrarlos, si usa sus métodos para la selección de átomos.

Cadenas y modelos

Las moléculas biológicas son jerárquicas, se forman desde los átomos hasta los residuos, las cadenas y los ensamblajes. Los archivos de coordenadas contienen formas de organizar y especificar moléculas en todos estos niveles. Como se describió anteriormente, los nombres de los átomos y la información de los residuos se incluyen en cada registro de átomos.

En Formato PDBx / mmCIF, la naturaleza en bucle de los registros facilita la representación de diferentes cadenas y múltiples moléculas.

A continuación se muestra un segmento de la entrada 4hhb que muestra la transición de la cadena A a la cadena B, donde la cadena se designa en el registro _atom_site.label_asym_id y se identifica además en el registro _atom_site.label_entity_id. Consulte la Guía para principiantes de estructuras PDB y el formato PDBx / mmCIF para obtener una introducción a las entidades.

círculo_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
ATOM 1 N N. VAL A 1 1? 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05? 1 VAL A N 1
ATOM 2 C CA. VAL A 1 1? 6,913 17,759 4,607 1,00 43,14? 1 VAL A CA 1
ATOM 3 C C. VAL A 1 1? 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80? 1 VAL A C 1
& ltsnip & gt
ATOM 1067 N NH1. ARG A 1 141? -10.147 7.455 -6.079 1.00 23.24? 141 ARG A NH1 1
ATOM 1068 N NH2. ARG A 1 141? -8,672 8,328 -4,506 1,00 33,34? 141 ARG A NH2 1
ATOM 1069 O OXT. ARG A 1 141? -9.474 13.682 -9.742 1.00 31.52? 141 ARG A OXTO 1
ATOM 1070 N N. VAL B 2 1? 9.223 -20.614 1.365 1.00 46.08? 1 VAL B N 1
ATOM 1071 C CA. VAL B 2 1? 8,694 -20,026 -0,123 1,00 70,96? 1 VAL B CA 1
ATOM 1072 C C. VAL B 2 1? 9,668 -21,068 -1,645 1,00 69,74? 1 VAL B C 1
ATOM 1073 O O. VAL B 2 1? 9.370 -22.612 -0.994 1.00 71.82? 1 VAL B O 1
& ltsnip & gt

Aquí, para la entrada de la estructura de conjunto de RMN de la solución 1vre, el registro _atom_site.pdbx_PDB_model_num se usa para indicar los 29 modelos diferentes representados en el archivo:

círculo_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
ÁTOMO 1 N N. GLY A 1 1? 13,878 9,721 9,134 1,00 0,00? 1 GLY A N 1
ATOM 2 C CA. GLY A 1 1? 12,761 8,747 8,973 1,00 0,00? 1 GLY A CA 1
ATOM 3 C C. GLY A 1 1? 13.273 7.506 8.239 1.00 0.00? 1 GLY A C 1
& ltsnip & gt
HETATM 2175 H HBD2. Dobladillo B 2. ? -8,871 3,884 -8,248 1,00 0,00? 148 dobladillo A HBD2 1
HETATM 2176 C C. OCM C 3. ? -7,184 0,894 -1,865 1,00 0,00? 149 CMO A C 1
HETATM 2177 O O. OCM C 3. ? -7,008 -0,217 -1,956 1,00 0,00? 149 CMO A O 1
ATOM 2178 N N. GLY A 1 1? 11,063 9,378 8,937 1,00 0,00? 1 GLY A N 2
ATOM 2179 C CA. GLY A 1 1? 10.504 8.078 8.473 1.00 0.00? 1 GLY A CA 2
ATOM 2180 C C. GLY A 1 1? 11,648 7,196 7,970 1,00 0,00? 1 GLY A C 2
& ltsnip & gt
HETATM 63131 H HBD2. Dobladillo B 2. ? -8,603 4,604 -7,315 1,00 0,00? 148 dobladillo A HBD2 29
HETATM 63132 C C. OCM C 3. ? -7,211 0,912 -1,966 1,00 0,00? 149 CMO A C 29
HETATM 63133 O O. OCM C 3. ? -7.058 -0.203 -2.022 1.00 0.00? 149 CMO A O 29
#

En Formato de archivo PDB, Los registros TER se utilizan para separar las cadenas de proteínas y de ácidos nucleicos. Las cadenas se incluyen una tras otra en el archivo, separadas por un registro TER para indicar que las cadenas no están conectadas físicamente entre sí. La mayoría de los programas de gráficos moleculares buscan este registro TER para que no establezcan un vínculo para conectar diferentes cadenas. A continuación se muestra la parte de la entrada 4HHB donde se usa un registro TER para separar la primera copia de la cadena alfa (cadena A) de la primera copia de la cadena beta (cadena B):

ATOM 1067 NH1 ARG A 141 -10.147 7.455 -6.079 1.00 23.24 N
ATOM 1068 NH2 ARG A 141 -8,672 8,328 -4,506 1,00 33,34 N
ATOM 1069 OXT ARG A 141 -9.474 13.682 -9.742 1.00 31.52 O
TER 1070 ARG A 141
ATOM 1071 N VAL B 1 9.223 -20.614 1.365 1.00 46.08 N
ATOM 1072 CA VAL B 1 8.694 -20.026 -0.123 1.00 70.96 C
ATOM 1073 C VAL B 1 9.668 -21.068 -1.645 1.00 69.74 C
ATOM 1074 O VAL B 1 9.370 -22.612 -0.994 1.00 71.82 O
ATOM 1075 CB VAL B 1 9.283 -18.281 -0.381 1.00 59.18 C
ATOM 1076 CG1 VAL B 1 7.449 -17.518 -0.791 1.00 57.89 C

Las cadenas B y C se separarán de manera similar, al igual que las cadenas C y D.

Los archivos en formato PDB usan las palabras clave MODEL / ENDMDL para indicar múltiples moléculas en un solo archivo. Este fue creado inicialmente para archivar conjuntos de coordenadas que incluyen varios modelos diferentes de la misma estructura, como los conjuntos estructurales obtenidos en el análisis de RMN. Cuando vea estos archivos, verá docenas de moléculas similares superpuestas. La palabra clave MODEL ahora también se usa en archivos de ensamblaje biológico para separar las muchas copias simétricas de la molécula que se generan a partir de la unidad asimétrica (para obtener más información, consulte el tutorial sobre ensamblajes biológicos).

A continuación se muestra una sección del archivo de ensamblaje biológico de la entrada 1out que contiene la mitad (cadenas A y B) del modelo de hemoglobina en la unidad asimétrica. La molécula completa de 4 cadenas se encuentra en el archivo de ensamblaje biológico, donde los dos conjuntos de dos cadenas están separados por registros MODELO:

& ltsnip & gt
MODELO 1
HETATM 1 C ACE A 0 40.573 27.347 55.464 1.00 42.49 C
HETATM 2 O ACE A 0 41.130 27.445 56.567 1.00 50.27 O
HETATM 3 CH3 ACE A 0 39.709 28.526 55.115 1.00 49.32 C
& ltsnip & gt
HETATM 2475 O HOH B 238 8.440 58.387 54.230 1.00 67.86 O
HETATM 2476 O HOH B 239 23.699 54.828 72.752 1.00 71.63 O
HETATM 2477 O HOH B 240 30.823 46.229 47.604 1.00 71.95 O
ENDMDL
MODELO 2
HETATM 1 C ACE A 0 50.950 33.338 48.783 1.00 42.49 C
HETATM 2 O ACE A 0 50.587 32.905 47.680 1.00 50.27 O
HETATM 3 CH3 ACE A 0 50.361 34.676 49.132 1.00 49.32 C
& ltsnip & gt
HETATM 2475 O HOH B 238 40.135 76.686 50.017 1.00 67.86 O
HETATM 2476 O HOH B 239 35.588 61.692 31.495 1.00 71.63 O
HETATM 2477 O HOH B 240 39.473 51.223 56.643 1.00 71.95 O
ENDMDL
MAESTRO 0 0 0 16 0 0 8 6 2475 2 0 23
FIN

Dos esquemas de colores útiles le permiten explorar las diferentes cadenas en cualquier archivo PDB dado. Primero, puede colorear cada cadena de manera diferente para mostrar el empaque de diferentes cadenas en la molécula como se muestra en la imagen inferior. Luego, puede colorear cada cadena usando un arco iris de colores de un extremo de la cadena al otro para resaltar sus características de plegado como se muestra en la parte superior. Ambos métodos están disponibles en la mayoría de los programas de gráficos moleculares. La molécula que se muestra aquí es hemolisina de estructura PDB 7ahl.

Factores de temperatura

Si pudiéramos mantener un átomo rígidamente fijo en un lugar, podríamos observar su distribución de electrones en una situación ideal. La imagen sería densa hacia el centro con la densidad cayendo más lejos del núcleo. Sin embargo, cuando observa las distribuciones experimentales de densidad de electrones, los electrones suelen tener una distribución más amplia que este ideal. Esto puede deberse a la vibración de los átomos o diferencias entre las muchas moléculas diferentes en la red cristalina. La densidad de electrones observada incluirá un promedio de todos estos pequeños movimientos, produciendo una imagen ligeramente manchada de la molécula.

Estos movimientos, y la mancha resultante de la densidad de electrones, se incorporan al modelo atómico por un valor B o factor de temperatura. La cantidad de mancha es proporcional a la magnitud del valor B. Los valores por debajo de 10 crean un modelo del átomo que es muy nítido, lo que indica que el átomo no se mueve mucho y está en la misma posición en todas las moléculas del cristal. Los valores superiores a 50 indican que el átomo se mueve tanto que apenas se puede ver. Este suele ser el caso de los átomos en la superficie de las proteínas, donde las cadenas laterales largas pueden moverse libremente en el agua circundante.

En formato PDBx / mmCIF, el registro _atom_site.B_iso_or_equiv se utiliza para almacenar los valores del factor de temperatura. De nuevo de la entrada 4hhb:

& ltsnip & gt
círculo_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
ATOM 1 N N. VAL A 1 1? 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05? 1 VAL A N 1
ATOM 2 C CA. VAL A 1 1? 6,913 17,759 4,607 1,00 43,14? 1 VAL A CA 1
ATOM 3 C C. VAL A 1 1? 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80? 1 VAL A C 1
& ltsnip & gt

En formato de archivo PDB, el factor de temperatura se da en las columnas 61 a 66. De la entrada 4hhb:

& ltsnip & gt
ÁTOMO 1 N VAL A 1 6.204 16.869 4.854 1.00 49.05 N
ÁTOMO 2 CA VAL A 1 6.913 17.759 4.607 1.00 43.14 C
ÁTOMO 3 C VAL A 1 8.504 17.378 4.797 1.00 24.80 C
& ltsnip & gt

El ejemplo que se muestra es de una estructura de mioglobina resuelta a una resolución de 2.0 & Aring (entrada PDB 1mbi). Se muestran dos aminoácidos de histidina. A la izquierda está HIS93, que se coordina con el átomo de hierro y, por lo tanto, se mantiene firmemente en su lugar. Tiene valores B en el rango de 15-20; observe cómo los contornos rodean agradablemente todo el aminoácido, revelando una densidad de electrones nítida. A la derecha está HIS81, que está expuesto en la superficie de la proteína y tiene valores B más altos en el rango de 22-74. Observe también cómo los contornos encierran un espacio más pequeño, mostrando una región más pequeña con alta densidad de electrones para este aminoácido porque la densidad total de electrones está débilmente manchada en el espacio alrededor de los contornos.

La imagen muestra la molécula completa, con los átomos coloreados por los factores de temperatura. Los valores altos, que indican mucho movimiento, están en rojo y amarillo, y los valores bajos están en azul. Observe que el interior de la proteína tiene valores B bajos y los aminoácidos en la superficie tienen valores más altos.

Haga clic en la pestaña Jmol para ver un Jmol interactivo.

El Jmol muestra la molécula completa, con los átomos coloreados por los factores de temperatura. Los valores altos, que indican mucho movimiento, están en rojo y amarillo, y los valores bajos están en azul. Observe que el interior de la proteína tiene valores B bajos y los aminoácidos en la superficie tienen valores más altos.

Consejo: los factores de temperatura son una medida de nuestra confianza en la ubicación de cada átomo. Si encuentra un átomo en la superficie de una proteína con un factor de temperatura alto, tenga en cuenta que este átomo probablemente se esté moviendo mucho y que las coordenadas especificadas en el archivo PDB son solo una posible instantánea de su ubicación.

Ocupación y conformaciones múltiples

Los cristales macromoleculares están compuestos por muchas moléculas individuales empaquetadas en una disposición simétrica. En algunos cristales, existen ligeras diferencias entre cada una de estas moléculas. Por ejemplo, una cadena lateral en la superficie puede moverse hacia adelante y hacia atrás entre varias conformaciones, o un sustrato puede unirse en dos orientaciones en un sitio activo, o un ión metálico puede unirse solo a unas pocas de las moléculas. Cuando los investigadores construyen el modelo atómico de estas porciones, pueden usar la ocupación para estimar la cantidad de cada conformación que se observa en el cristal. Para la mayoría de los átomos, a la ocupación se le da un valor de 1, lo que indica que el átomo se encuentra en todas las moléculas en el mismo lugar del cristal. Sin embargo, si un ion metálico se une a solo la mitad de las moléculas en el cristal, el investigador verá una imagen débil del ion en el mapa de densidad electrónica y puede asignar una ocupación de 0.5 en el archivo de estructura PDB para este átomo. Las ocupaciones también se utilizan comúnmente para identificar cadenas laterales o ligandos que se observan en múltiples conformaciones. El valor de ocupación se usa para indicar la fracción de moléculas que tienen cada una de las conformaciones. Se incluyen dos (o más) registros de átomos para cada átomo, con ocupaciones como 0.5 y 0.5, o 0.4 y 0.6, u otras ocupaciones fraccionales que suman un total de 1.

Conformaciones alternativas en la mioglobina: las dos imágenes que se muestran se toman de la estructura de alta resolución de la mioglobina en la entrada 1a6m: la glutamina 8 está a la izquierda y la tirosina 151 a la derecha. En ambos casos, los depositantes interpretaron los datos experimentales como mostrando dos conformaciones del aminoácido, con ocupaciones de 0.57 y 0.43 para la glutamina, y 0.5 para cada una de las conformaciones de tirosina. Los contornos azules rodean las regiones con alta densidad de electrones y el modelo atómico se muestra en barras.

La siguiente imagen de la molécula de mioglobina completa se muestra con todos los aminoácidos que tienen dos conformaciones en el archivo.

Haga clic en la pestaña Jmol para ver un Jmol interactivo.

Conformaciones alternativas en la mioglobina (entrada de PDB 1a6m)

Sugerencia: cuando se trata de entradas PDB con múltiples coordenadas, a menudo debe prestar mucha atención. No siempre es posible seleccionar solo las conformaciones & quotA & quot y desechar las conformaciones & quotB & quot. Debe observar cuidadosamente en cada caso y asegurarse de que no haya malos contactos entre las cadenas laterales móviles.

En formato PDBx / mmCIF, las conformaciones alternativas se indican en la categoría _atom_site.label_alt_id y la ocupación en la categoría _atom_site.occupancy. A continuación se muestra el residuo 8 de la entrada 1a6m.

círculo_
_atom_site.group_PDB
_atom_site.id
_atom_site.type_symbol
_atom_site.label_atom_id
_atom_site.label_alt_id
_atom_site.label_comp_id
_atom_site.label_asym_id
_atom_site.label_entity_id
_atom_site.label_seq_id
_atom_site.pdbx_PDB_ins_code
_atom_site.Cartn_x
_atom_site.Cartn_y
_atom_site.Cartn_z
_atom_site.occupancy
_atom_site.B_iso_or_equiv
_atom_site.pdbx_formal_charge
_atom_site.auth_seq_id
_atom_site.auth_comp_id
_atom_site.auth_asym_id
_atom_site.auth_atom_id
_atom_site.pdbx_PDB_model_num
& ltsnip & gt
ATOM 63 N N. GLN A 1 8? 5.404 13.203 22.532 1.00 8.42? 8 GLN A N 1
ATOM 64 C CA. GLN A 1 8? 6.475 12.812 23.418 1.00 8.84? 8 GLN A CA 1
ATOM 65 C C. GLN A 1 8? 7.602 12.149 22.631 1.00 8.08? 8 GLN A C 1
ATOM 66 O O. GLN A 1 8? 8,769 12,399 22,918 1,00 8,39? 8 GLN A O 1
ATOM 67 C CB A GLN A 1 8? 5.987 11.822 24.520 0.57 13.03? 8 GLN A CB 1
ATOM 68 C CB B GLN A 1 8? 5.948 11.968 24.580 0.43 9.68? 8 GLN A CB 1
ATOM 69 C CG A GLN A 1 8? 7.030 11.303 25.506 0.57 16.30? 8 GLN A CG 1
ATOM 70 C CG B GLN A 1 8? 6,967 12,094 25,688 0,43 12,07? 8 GLN A CG 1
ATOM 71 C CD A GLN A 1 8? 7,981 10,227 25,063 0,57 15,61? 8 GLN A CD 1
ATOM 72 C CD B GLN A 1 8? 6.439 11.470 26.952 0.43 14.43? 8 GLN A CD 1
ATOM 73 O OE1 A GLN A 1 8? 7.688 9.392 24.214 0.57 19.54? 8 GLN A OE1 1
ATOM 74 O OE1 B GLN A 1 8? 5.419 10.767 26.918 0.43 17.46? 8 GLN A OE1 1
ATOM 75 N NE2 A GLN A 1 8? 9.219 10.114 25.607 0.57 21.38? 8 GLN A NE2 1
ATOM 76 N NE2 B GLN A 1 8? 7.067 11.762 28.084 0.43 14.03? 8 GLN A NE2 1

En formato de archivo PDB, las conformaciones alternativas se dan en la columna 17 usando un indicador de ubicación alternativa y la ocupación se da en las columnas 55 a 60. A continuación, de la entrada 1a6m se muestra el residuo de glutamina 8 modelado en dos conformaciones diferentes, A y B, donde la conformación A se le da un 57% de ocupación y a la conformación B se le da un 43% de ocupación:

ATOM 63 N GLN A 8 5.404 13.203 22.532 1.00 8.42 N
ATOM 64 CA GLN A 8 6.475 12.812 23.418 1.00 8.84 C
ATOM 65 C GLN A 8 7.602 12.149 22.631 1.00 8.08 C
ATOM 66 O GLN A 8 8.769 12.399 22.918 1.00 8.39 O
ATOM 67 CB A GLN A 8 5.987 11.822 24.520 0.57 13.03 C
ATOM 68 CB B GLN A 8 5.948 11.968 24.580 0.43 9.68 C
ATOM 69 CG A GLN A 8 7.030 11.303 25.506 0.57 16.30 C
ATOM 70 CG B GLN A 8 6.967 12.094 25.688 0.43 12.07 C
ATOM 71 CD A GLN A 8 7,981 10,227 25,063 0,57 15,61 C
ATOM 72 CD B GLN A 8 6.439 11.470 26.952 0.43 14.43 C
ATOM 73 OE1 A GLN A 8 7,688 9,392 24,214 0,57 19,54 O
ATOM 74 OE1 B GLN A 8 5.419 10.767 26.918 0.43 17.46 O
ATOM 75 NE2 A GLN A 8 9.219 10.114 25.607 0.57 21.38 N
ATOM 76 NE2 B GLN A 8 7.067 11.762 28.084 0.43 14.03 N
& ltsnip & gt

Autores

Actualización de 2019 de Rachel Green y Christine Zardecki

Acerca de PDB-101

PDB-101 ayuda a profesores, estudiantes y público en general a explorar el mundo 3D de proteínas y ácidos nucleicos. Conocer sus diversas formas y funciones ayuda a comprender todos los aspectos de la biomedicina y la agricultura, desde la síntesis de proteínas hasta la salud y la enfermedad hasta la energía biológica.

¿Por qué PDB-101? Investigadores de todo el mundo hacen que estas estructuras 3D estén disponibles gratuitamente en el archivo Protein Data Bank (PDB). PDB-101 crea materiales introductorios para ayudar a los principiantes a iniciarse en la materia ("101", como en un curso de nivel de entrada), así como recursos para el aprendizaje extendido.


Fuentes saludables de proteína

La mayoría de la gente escucha la palabra proteína e inmediatamente piensa en carne. Si bien productos como la carne de res, cordero, cerdo y pollo pueden ser buenas fuentes de proteínas, no son sus únicas alternativas. El pescado y los mariscos también son buenas fuentes. Estas criaturas marinas también contienen ácidos grasos omega-3, que son buenos para el corazón, el cerebro y el sistema inmunológico.

Vegetarians have access to a wide range of protein sources as well. Many vegetarians consume eggs and milk products, like yogurt and milk, which are rich in protein. Other common sources of vegetarian-friendly protein are beans, legumes, nuts, seeds, tofu and seitan. These plant-based proteins are all good choices for vegans too.

Certain fruits and vegetables, like avocado, spinach, corn and brussel sprouts, are also valuable sources of protein. Even fruits like lucuma, which can be processed into lucuma powder and used as a natural sweetener, can help provide you with protein. Lucuma has also been shown to help promote lactation in women after giving birth. This makes it a particularly beneficial food for pregnant women or nursing mothers who prefer plant-based sources of protein.


Protein Modification by SUMO

AbstractoSmall ubiquitin-related modifier (SUMO) family proteins function by becoming covalently attached to other proteins as post-translational modifications. SUMO modifies many proteins that participate in diverse cellular processes, including transcriptional regulation, nuclear transport, maintenance of genome integrity, and signal transduction. Reversible attachment of SUMO is controlled by an enzyme pathway that is analogous to the ubiquitin pathway. The functional consequences of SUMO attachment vary greatly from substrate to substrate, and in many cases are not understood at the molecular level. Frequently SUMO alters interactions of substrates with other proteins or with DNA, but SUMO can also act by blocking ubiquitin attachment sites. An unusual feature of SUMO modification is that, for most substrates, only a small fraction of the substrate is sumoylated at any given time. This review discusses our current understanding of how SUMO conjugation is controlled, as well as the roles of SUMO in a number of biological processes.


Descargas

Use the "Explore" option to open a dataset in Tableau where you can interactively browse through the peptides, proteins and cell types right in your browser!

Annotation of cell types

Description and origin of all cell types and tissues used for the CSPA.

Matrix of all proteins and their detection in the different cell types.

Excel file containing 6 tables organized in different sheets:

  1. List of all proteins identified within the different cell types
  2. Matrix of 1492 human proteins against 47 human cell types
  3. Matrix of 1296 mouse proteins against 31 mouse cell types
  4. Table containing the number of identified proteins of each cell type
  5. Matrix with human surfaceome proteins and cells and their estimated relative quantities in log2 scale
  6. Matrix with mouse surfaceome proteins and cells and their estimated relative quantities in log2 scale

Sisyphus CSPA

Filemaker based database containing the easy-to-navigate Sisyphus database executable.

CSPA validated surfaceome proteins

Excel file containing all human and mouse surfaceome proteins in two tables and an additional table with all identified N-glycopeptides:

  1. List of 1492 human surfaceome proteins and their annotation.
  2. List of 1296 mouse surfaceome proteins and their annotation.
  3. List of 13942 mouse and human derived N-glycopeptides, including identified modified form.

Corrected topologies

PDF files with original and based on N-glycopeptide identification corrected topology pictures of 51 human proteins and 39 mouse proteins. The pictures were created with PROTTER and identified N-glycopeptides were marked yellow.

CSPA based spectral libraries for human proteins

ZIP file, containing a README.txt file and two subfolders with the respective spectral libraries:

  1. The .pepidx, .spidx and .splib file of the human spectral library for proteins within the CSPA. The sequence motiv N-X-S/T has been modified to D-X-S/T, which corresponds to a deamidated asparagine (N). Methionines are variable modified by oxidation and a decoy spectral library is appended.
  2. The .pepidx, .spidx and .splib file of the human spectral library for proteins within the CSPA. Asparagines and methionines can be searched with variable modifications of deamiation and oxidation, respectively and a decoy spectral library is appended.

CSPA based spectral libraries for mouse proteins

ZIP file, containing a README.txt file and two subfolders with the respective spectral libraries:

  1. The .pepidx, .spidx and .splib file of the mouse spectral library for proteins within the CSPA. The sequence motiv N-X-S/T has been modified to D-X-S/T, which corresponds to a deamidated asparagine (N). Methionines are variable modified by oxidation and a decoy spectral library is appended.
  2. The .pepidx, .spidx and .splib file of the mouse spectral library for proteins within the CSPA. Asparagines and methionines can be searched with variable modifications of deamiation and oxidation, respectively and a decoy spectral library is appended.

CSPA toolbox

Excel file containing tables for generating inclusion lists and transition list of surfaceome proteins within the CSPA:


Principles of Flowcytometry Data Analysis (With Diagram)

An important principle of flow cytometry data analysis is to selectively visualize the cells of interest while eliminating results from unwanted particles, e.g., dead cells and debris.

This procedure is called gating. Cells have traditionally been gated according to physical characteristics. For instance, subcellular debris and clumps can be distinguished from single cells by size, estimated by forward scatter.

Also, dead cells have lower forward scatter and higher side scatter than living cells. Lysed whole blood cell analysis is the most common application of gating, and Fig. 15.10 depicts typical graphs for SSC versus FSC when using large cell numbers. The different physical properties of granulocytes, monocytes and lymphocytes allow them to be distinguished from each other and from cellular contaminants.

On the density plot, each dot or point represents an individual cell that has passed through the instrument. Yellow/green hotspots indicate large numbers of events resulting from discrete populations of cells. The colours give the graph a three-dimensional feel. After a little experience, discerning the various subtypes of blood cells is relatively straightforward.

Contour diagrams are an alternative way to demonstrate the same data. Joined lines represent similar numbers of cells. The graph takes on the appearance of a geographical survey map, which, in principle, closely resembles the density plot. It is a matter of preference but sometimes discrete populations of cells are easier to visualize on contour diagrams, e.g., compare monocytes in Fig.15.10.

Newer gating strategies utilize fluorescence parameters along with scatter parameters. Once again, blood can be used to demonstrate this principle.

Above on the left is a FSC/SSC plot for human lysed whole blood using smaller numbers of cells than in Figure 15.10. The lymphocytes, monocytes and granulocytes have been gated as region 1 (Rl), region 2 (R2) and region 3 (R3), respectively. ‘Region’ simply refers to an area drawn on a plot displaying flow cytometry data.

On the right the same cells are now plotted as SSC on the y-axis versus CD45 fluorescence on the x-axis. CD45 is a marker expressed on all white blood cells at varying intensities but is absent on red blood cells. In relative terms, lymphocytes have a low SSC and high CD45 count (R4), granulocytes have a high SSC and low CD45 count (R6), while monocytes are somewhere in between the other two (R5).

The major difference between the lymphocytes gated in R1 and those gated in R4 is the absence of red blood cells in the latter, making it a much purer preparation. This highlights the usefulness of gating strategies that combine a scatter parameter with a fluorescence parameter.

Single-Parameter Histograms:

These are graphs that display a single measurement parameter (relative fluorescence or light scatter intensity) on the x-axis and the number of events (cell count) on the у-axis. The histogram in Fig.15.12 looks very basic but is useful for evaluating the total number of cells in a sample that possess the physical properties selected for or which express the marker of interest. Cells with the desired characteristics are known as the positive data set.

Ideally, flow cytometry will produce a single distinct peak that can be interpreted as the positive data set. However, in many situations, flow analysis is performed on a mixed population of cells resulting in several peaks on the histogram. In order to identify the positive data set, flow cytometry should be repeated in the presence of an appropriate negative iso-type control (see Fig. 15.13).

Analytical software packages that accompany flow cytometry instruments make measuring the % of positive-staining cells in histograms easy. For example, the F4/80 histogram is shown again below with statistics for R2 and R3 (known on this type of graph as ‘bar regions’).

In Fig. 15.14, 99.83% of the negative control (blue outline) is in R2. 28.14% of cells (red shade) ‘stain negative’ for F4/80 (R2) compared to 71.86% in the positive data set (R3). Additional statistics about the peaks (median and standard deviation) is also provided automatically here but this will vary with the software. A similar type of analysis will be generated for two parameter histograms.

Two-Parameter Histograms:

These are graphs that display two measurement parameters, one on the x-axis and one on the y-axis, and the cell count as a density (dot) plot or contour map. The parameters could be SSC, FSC or fluorescence. Another example is the dual-colour fluorescence histogram presented below. Lymphocytes were stained with anti-CD3 in the FITC channel (x-axis) and anti-HLA-DR in the PE channel (y-axis). CD3 and HLA-DR are markers for T cells and B cells, respectively.

In Fig. 15.15, R2 encompasses the PE-labelled B cells note their positive shift along the PE axis. R5 contains the FITC-labelled T cells (positively shifted along the FITC axis). The top right quadrant contains a few activated T cells (about 4% in this sample) that possess some 11 LA DR expression also.

As these stain with both antibody markers they are grouped in their own region (R3). R4 contains cells negative for both FITC and PE no shift). Currently, flow cytometry can be performed on samples labelled with up to 17 fluorescence markers simultaneously. Therefore, a single experiment can yield a large set of data for analysis using various two- parameter histograms.


Like the individual organism, the population is a real and functional unit in biology. Defined as groups of organisms that are genetically and spatially distinct from other such groups, the population is the fundamental unit of evolution. Populations are dynamic, they grow, decline, colonize new populations, and go extinct. Understanding how and why populations change over time is critical to such wide-ranging practical issues as pest control, endangered species protection, and even human population growth. In this section there are models exploring population growth and how to estimate population sizes.

Models are best viewed on large screens and landscape modes.

Model 1 – Logistic Growth

This model illustrates resource-limited population growth. Populations have a per-capita growth rate and carrying capacity. Two populations are compared on three graphs: N vs time, dN/dt vs N, and dN/Ndt vs N. Individuals in the populations are viewed in windows, illustrating that even at carrying capacity, there are still births and deaths in the population.

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Model 2 – Estimating Population Size

Knowing how many individuals are in a population can be critical. How can you tell how many there are when there are too many to count? This model simulates a pond of tadpoles. The population size can be estimated in three ways: direct sampling, sampling with removal, and mark/recapture.

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Model 3 – Mark/Recapture

The number of individuals in a population, or population size, is perhaps the most important thing to know about a population. This model is an in-depth exploration of the mark-recapture method of estimating population size by simulation of a meadow vole population. The individuals can be trapped, marked, released, and re-trapped. This advanced model assumes familiarity with the Lincoln-Peterson estimate of population size. It is designed to be used in exploring how factors such as population distribution, trap experience (learning to avoid or seek out traps), population size, and sampling effort can affect the precision and accuracy of the estimate.