Сравнительный геномный анализ систем метаболизма длинноцепочечных жирных кислот и мембранных белков γ-протеобактерий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.01.09, кандидат биологических наук Садовская, Наталия Сергеевна

• Садовская, Наталия Сергеевна
• кандидат биологических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Садовская, Наталия Сергеевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Мембраны как основной компартмент про- и эукариотических клеток

1.2. Липиды как структурная основа мембран

1.3. Биосинтез жирных кислот

1.4. Катаболизм длинноцепочечных жирных кислот

1.5. Бас®. как регулятор биосинтеза и катаболизма жирных кислот в Е. соИ

1.6. Участие РаЫ1 в контроле биосинтеза ненасыщенных жирных кислот в Е. соН

1.7. Трансмембранные белки

1.7.1. Свойства а-спиральных трансмембранных белков

1.7.2. Свойства трансмембранных белков типа Р-бочонок

1.8. Предпочтение пар остатков в трансмембранных белках

1.9. Классификация трансмембранных белков по Сайеру

1.10. Рентгеноструктурный анализ белков

1.11. Экспериментальные методы определения топологии трансмембранных белков

1.11.1. Использование гибридов с репортерными белками

1.11.2. Использование специфических последовательностей в качестве репортерных

1.11.3. Метод сайт-специфического мечения остатков цистеина

1.12. Базы данных трансмембранных белков с известной трехмерной структурой

1.13. Предсказание структуры трансмембранных белков т $Шсо

1.14. Обучающая и тестовая выборки

Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1. Банки данных последовательностей бактериальных геномов

2.2. Компьютерные программы и методы, используемые для анализа геномов, а также

отдельных нуклеотидных и белковых последовательностей

2.2.1. Поиск ортологов

2.2.2. Распознавание операторных участков ДНК

2.2.3. Изучение транскрипционной регуляции методами сравнительной геномики

2.2.4. Подход, основанный на сравнении геномов

2.3. Базы данных, используемые при составлении тестовой выборки трансмембранных белков

2.4. Алгоритмы, используемые для сравнительного анализа

2.5. Компьютерные программы, используемые для сравнительного анализа

2.6. Оценка предсказания алгоритмов: коэффициент Жаккарда и коэффициент перекрытия сегментов С

Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

3.1. Построение матрицы позиционных весов для регулона Ра<Ж

3.2. Построение матрицы позиционных весов для регулона РаЫ1

3.3. Анализ регулонов метаболизма жирных кислот

3.3.1. Анализ регулона Бает

3.3.2. Анализ регулона РаЬИ

3.4. Обсуждение результатов анализа регулонов метаболизма жирных кислот

3.4.1. Обсуждение результатов анализа регулона Бает

3.4.2. Обсуждение результатов анализа регулона РаЬЯ

3.5. Анализ алгоритмов

3.6. Построение тестовой выборки

3.6.1. Тестовая выборки а-спиральных трансмембранных белков

3.6.2. Построение кластеров

3.6.3. Тестовая выборка белков типа Р-бочонки

3.7. Сравнительный анализ алгоритмов

3.7.1. Сравнительный анализ алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в а-спиральных белках

3.7.2. Сравнительный анализ алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в белках типа Р-бочонки

3.7.3. Детальный анализ группы алгоритмов РКЕЮ-ТМВВ

3.8. Обсуждение результатов сравнительного анализа алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в а-спиральных белках и в белках типа

р-бочонки

ВЫВОДЫ

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

БЛАГОДАРНОСТИ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

а.о. - аминокислотный остаток

АПБ - ацил переносящий белок

ЖК - жирные кислоты

ДЖК - длинноцепочечные жирные кислоты

ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота

ЛП - липопротеины

ЛПС - липополисахариды

МОВ - метод опорных векторов

МПВ - матрица позиционных весов

НС - нейронная сеть

СММ - скрытая Марковская модель

ТМ - трансмембранный

ФЛ - фосфолипиды

ФЭ - фосфатидилэтаноламин

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Сравнительный геномный анализ систем метаболизма длинноцепочечных жирных кислот и мембранных белков γ-протеобактерий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Длинноцепочечные жирные кислоты являются ключевым компонентом всех липидов и таким образом представляют собой важнейшие компоненты мембран. Мембрана в свою очередь ограничивает содержимое клетки и выполняет роль барьера между цитоплазмой и окружающей средой. Согласно жидкостно-мозаичной модели, мембраны рассматривают как динамическую систему, основными составляющими которой являются липидный бислой и различные белки, обладающие широким спектром функциональной активности. Мембранные белки участвуют во всех основных функциях клетки и играют значительную роль в ее жизнедеятельности. Соответственно, полная характеристика как длинноцепочечных жирных кислот, так и мембранных белков является актуальной проблемой современной биологии, в том числе, биоинформатики.

В последнее время у исследователей появились новые возможности компьютерного анализа, обусловленные стремительным ростом количества полностью отсеквенированных геномов. Объем опубликованных нуклеотидных и аминокислотных последовательностей многократно превышает экспериментальные возможности их изучения. Таким образом, аннотация новых последовательностей зачастую осуществляется исключительно биоинформатическими методами и нередко определяет дальнейшие экспериментальные исследования. При этом необходимо отметить, что методы т яШсо требуют меньших временных и материальных затрат и, следовательно, имеют преимущества перед другими подходами.

Одним из таких методов является сравнительный анализ геномных последовательностей. Он позволяет выявить новые члены метаболического пути и предсказать их функции, что особенно существенно при проведении поиска недостающих членов исследуемого пути. Кроме того, этот подход дает возможность переносить уже

имеющуюся информацию о регуляции от одного хорошо изученного генома на другие, менее изученные экспериментально.

Алгоритмы, позволяющие идентифицировать трансмембранные белки на основании аминокислотной последовательности, а также дающие возможность предсказать положение трансмембранных сегментов в трансмембранных белках, представляют собой другой подход, широко применяемый в современной биоинформатике. При этом качество предсказаний алгоритмов составляет около 80%, а результаты сопоставления алгоритмов, полученные различными группами исследователей, заметно различаются. Следует отметить, что работ по сравнительному анализу, выполненных исследователями, которые не разрабатывали тот или иной алгоритм, крайне мало.

Цели и задачи исследования

Цель работы - описание регуляции транскрипции, кодирующей ферменты метаболизма генов длинноцепочечных жирных кислот в у-протеобактериях, и разработка метода тестирования алгоритмов предсказания трансмембранных сегментов в условиях отсутствия экспериментальной тестовой выборки.

В соответствии с этим были поставлены следующие задачи:

1. провести поиск выборки известных сайтов связывания факторов транскрипции БасШ и РаЫ1, регулирующих гены метаболизма длинноцепочечных жирных кислот;

2. построить распознающее правило для поиска потенциальных сайтов связывания Бает и БаЬЯ;

3. построить ортологические ряды генов, вовлеченных в метаболизм длинноцепочечных жирных кислот и определить их регуляцию в родственных организмах;

4. провести поиск новых членов регулонов Ра<Ж и РаЬЯ;

5. определить разметку потенциальных трансмембранных сегментов для а-спиральных белков и белков типа р-бочонок с использованием доступных алгоритмов, реализованных в виде интеренет-серверов;

6. разработать и апробировать метод оценки качества предсказания алгоритмов на основе критерия самосогласованности в условиях дефицита данных трансмембранных белков с известной мембранной разметкой.

Научная новизна и практическая значимость

Впервые исследована регуляция белком Ра<Ж в четырех геномах у-протеобактерий. Благодаря проведенному анализу выявлены три новых гена, кодирующие ферменты катаболизма генов длинноцепочечных жирных кислот в у-протеобактериях, и показана регуляция одного нового гена:

- ген уа/Н, кодирующий ацил-СоА-дегидрогеназу, идентифицирован как ген, описанный ранее в литературе как/ас1Е без привязки к геному;

- гены, входящие в состав оперона Ь2342-Ь2341, кодирующие Р-кетоацил-СоА тиолазу и 3-гидроксиацил-СоА дегидрогеназу, соответственно, которые впоследствии получили название /ас11.1.

- показана регуляция гена/ас1Н.

Исследована регуляция белком БаЬК в шести группах у-протеобактерий. Благодаря проведенному анализу выявлен один новый регулируемый ген 1с/Н, кодирующий СоА-лигазу длинноцепочечных жирных кислот.

Разработан метод оценки качества предсказания алгоритмов на основе критерия самосогласованности в условиях дефицита трансмембранных белков с известной мембранной разметкой.

Выявлены наиболее надежные алгоритмы, реализованные в виде интернет-серверов, предсказывающие положение трансмембранных сегментов в а-спиральных белках и в белках типа Р-бочонок.

Апробация работы

Основные результаты диссертации были представлены на следующих конференциях: The Third International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (Novosibirsk, July 2002); The First International Moscow Conference on Computational Molecular Biology (Moscow, July 2003); The Fourth International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure (Новосибирск, июль 2004); Школа молодых ученых "Сравнительная геномика", (Севастополь, Украина, июнь 2005); The Second International Moscow Conference on Computational Molecular Biology (Moscow, July 2005); The Third International Moscow Conference on Computational Molecular Biology (Moscow, July 2007); 30-я конференци и мол одых ученых и спец иалистов ИППИ РАН "Информационные технологии и системы" Россия, сентябрь 2007; The Fourth International Moscow Conference on Computational Molecular Biology (Moscow, July 2009).

Заключение диссертации по теме «Математическая биология, биоинформатика», Садовская, Наталия Сергеевна

выводы

1. Впервые выявлены три новых гена, регулируемые белком FadR:

- ген yafH, кодирующий ацил-СоА-дегидрогеназу, идентифицирован как ген, описанный ранее в литературе как fadE без привязки к геному;

- гены, входящие в состав оперона Ъ2342-Ъ2341, кодирующие (3-кетоацил-СоА тиолазу и 3-гидроксиацил-СоА дегидрогеназу, соответственно, которые впоследствии получили название fadlJ.

2. Впервые было показано наличие потенциального сайта связывания FadR в 5'-некодирующей области генаfadH, кодирующего 2,4-диеноил-СоА-редуктазу.

3. Показано, что белок FabR является регулятором генов fab A, fabB и yqfA, и выявлен новый член регулона ген IcfH, кодирующий СоА-лигазу длинноцепочечных жирных кислот.

4. Разработана методика тестирования алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в трансмембранных белках, с использованием соображения консервативности вторичной структуры белков, и на ее основе проведен сравнительный анализ алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в трансмембранных белках.

5. Показано, что среди алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в а-спиральных белках, наиболее самосогласованными являются алгоритмы PHDhtm, НММТОР и ТМНММ.

6. Показано, что среди алгоритмов, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в белках типа [3-бочонок, наиболее самосогласованными являются алгоритмы B2TMR, B2TMPRED и HMM-B2TMR.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в научных журналах

1. Садовская Н.С., Лайкова О.Н., Миронов А.А., Гельфанд М.С. Изучение регуляции метаболизма длинноцепочечных жирных кислот с использованием компьютерного анализа полных бактериальных геномов // Молекулярная биология. - 2001 - Т. 35 - № 6 -С. 1010-1014.

2. Садовская Н.С., Сутормин Р.А., Рахманинова А.Б., Гельфанд М.С. Сравнительный анализ программ, предсказывающих трансмембранные сегменты в трансмембранных белках // Информационные процессы. - 2002 - Т. 2 - № 1 - С. 96-99.

3. Sadovskaya N.S., Sutormin R.A., Gelfand M.S. Recognition of transmembrane segments in proteins: review and consistency-based benchmarking of internet servers // J. Bioinform. Comput. Biol. - 2006 - V. 4 - N. 5 - P. 1033-1056.

4. Sadovskaya N.S., Gelfand M.S. Benchmarking of programs that predict the position of transmembrane segments in beta-barrel proteins // Biophysics. - 2008 - V. 53 - N. 2 - P. 134 -139.

Публикации в сборниках трудов конференций

1. Sadovskaya N.S., Sutormin R.A., Rakhmaninova A.B., Gelfand M.S. Benchmarking of programs for recognition of transmembrane segments in transporter proteins // Proc. of The Third International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. - 2002 -V.3-P. 116-117.

2. Sadovskaya N.S. Comparative analysis of servers for prediction transmembrane domains // Proc. of the International Moscow Conference on Computational Molecular Biology. - 2003 -P. 206-207.

3. Sadovskaya N.S. Benchmarking of transmembrane helix prediction servers // Proc. of The Fourth International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. - 2004 -V. 1-P. 358-360.

4. Садовская H.C. Анализ программы HMM-B2TMR на примере белка FadL и его ортологов // Школа молодых ученых "Сравнительная геномика". - 2005 - Т. 1 - С. 16-17.

5. Sadovskaya N.S. Analysis of a method HMM-B2TMR using a protein FadL and its orthologs. Comparative genomics of the fatty acids biosynthesis in gamma-proteobacteria // Proc. of the International Moscow Conference on Computational Molecular Biology. - 2005 -P. 324-327.

6. Садовская H.C. Сравнительный анализ программ, предсказывающих положение трансмембранных сегментов в белках типа бета-бочонок // Сборник трудов 30-й конференции молодых ученых и специалистов ИППИ РАН "Информационные технологии и системы ИТИС'07". - 2007 - С. 316-320.

7. Sadovskaya N.S. Benchmarking of internet servers for recognition of transmembrane segments in beta-barrel proteins from gram-negative bacteria // Proc. of the International Moscow Conference on Computational Molecular Biology. - 2007 - P. 268-270.

8. Sadovskaya N.S. Comparative genomics of the fatty acids biosynthesis in gamma-proteobacteria // Proc. of the International Moscow Conference on Computational Molecular Biology. - 2009 - P. 319.

БЛАГОДАРНОСТИ

Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю профессору, доктору биологических наук Михаилу Сергеевичу Гельфанду за чуткое научное руководство, помощь и поддержку в ходе выполнения научной работы; Всеволоду Юрьевичу Макееву за предоставленную возможность выполнить работу в лаборатории "Биоинформатика" Государственного научного центра "ГосНИИгенетика"; Андрею Александровичу Миронову, Александре Борисовне Рахманиновой, Роману Александровичу Сутормину, Алексею Евгеньевичу Казакову, Сергею Владимировичу Ковниру, Александру Владимировичу Фаворову, Дмитрию Александровичу Родионову, Илье Алексеевичу Жарову, Алексею Сергеевичу Шарыкину и Ольге Александровне Шарыкиной за участие, неоценимую помощь в работе, ценные советы и продуктивное обсуждение; всем сотрудникам, аспирантам, стажерам и студентам УНЦ "Биоинформатика" ИППИ РАН за поддержку и дружеское понимание. Автор выражает огромную благодарность своей семье и друзьям за любовь, поддержку, терпение, понимание и доброту при выполнении диссертации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Садовская, Наталия Сергеевна, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ченцов Ю.С. Клеточная теория. / В книге "Введение в клеточную биологию". -Москва, ИКЦ "Академкнига" - 2004 - С. 7-23.

2. Singer S.J., Nicolson G.L. The fluid mosaic model of the structure of cell membranes. // Science. - 1972 - V. 175 - N. 23 - P. 720-731.

3. Ченцов Ю.С. Общие свойства биологических мембран - липопротеидных комплексов. / В книге "Введение в клеточную биологию". - Москва, ИКЦ "Академкнига"- 2004 - С. 219-231.

4. Лось Д.А. Восприятие сигналов биологическими мембранами: сенсорные белки и экспрессия генов. // Соросовский образовательный журнал. - 2001 - Т. 7 - №. 9 -С. 14-22.

5. Kamaly N., Miller A.D. Paramagnetic liposome nanoparticles for cellular and tumour imaging. // Int J Mol Sci. - 2010 - V. 11 - N. 4 - P. 1759-1776.

6. Marrakchi H., Zhang Y.M., Rock C.O. Mechanistic diversity and regulation of Type II fatty acid synthesis. // Biochem Soc Trans. - 2002 - V. 30 - N. Pt 6 - P. 1050-1055.

7. Ленинджер А. Биосинтез липидов. / В книге "Основы биохимии". - Москва "Мир" - 1985-Т. 2-С. 621-652.

8. Cronan J.E. Jr., Rock C.O. Biosynthesis of Membrane Lipids. / In "Escherichia coli and Salmonella. Cellular and molecular biology". Ed. F.C. Neidhart - Washington, ASM Press - 1996 - V. 1 - P. 612-636.

9. Rock C.O., Cronan J.E. Escherichia coli as a model for the regulation of dissociable (type II) fatty acid biosynthesis. // Biochim Biophys Acta. - 1996 - V. 1302 - N. 1 -P. 1-16.

10. Heath R.J., Yu Y.T., Shapiro M.A., Olson E., Rock C.O. Broad spectrum antimicrobial biocides target the FabI component of fatty acid synthesis. // J Biol Chem. - 1998 -V. 273 -N. 46 - P. 30316-30320.

11. Heath R.J., Rubin J.R., Holland D.R., Zhang E., Snow M.E., Rock C.O. Mechanism of triclosan inhibition of bacterial fatty acid synthesis. // J Biol Chem. - 1999 - V. 274 -N. 16-P. 11110-11114.

12. Guzman P. Implicaciones de los fosfolipidos en respuesta a estreses abioticos en Pseudomonasputida. // Tesis Doctoral. - Universidad de Granada. - 2007 - P. 27.

13. Cronan J.E. Jr., Birge C.H., Vagelos P.R. Evidence for two genes specifically involved in unsaturated fatty acid biosynthesis in Escherichia coli. II J Bacteriol. - 1969 -V. 100-N. 2-P. 601-604.

14. Clark D.P., DeMendoza D., Polacco M.L., Cronan J.E. Jr. Beta-hydroxydecanoyl thio ester dehydrase does not catalyze a rate-limiting step in Escherichia coli unsaturated fatty acid synthesis. // Biochemistry. - 1983 - V. 22 - N. 25 - P. 5897-5902.

15. Hoang T.T., Schweizer H.P. Fatty acid biosynthesis in Pseudomonas aeruginosa: cloning and characterization of the fabAB operon encoding beta-hydroxyacyl-acyl carrier protein dehydratase (FabA) and beta-ketoacyl-acyl carrier protein synthase I (FabB). // J Bacteriol. - 1997 - V. 179 -N. 17 - P. 5326-5332.

16. Ленинджер А. Окисление жирных кислот в тканях животных. / В книге "Основы биохимии". Под ред. В.А. Энгельгарда и Я.М. Варшавского - Москва, "Мир" -1985-С. 551-570.

17. Gui L., Sunnarborg A., LaPorte D.C. Regulated expression of a repressor protein: FadR activates iclR. IIJ Bacteriol. - 1996 - V. 178 - N. 15 - P. 4704-4709.

18. Kazakov A.E., Rodionov D.A., Aim E., Arkin A.P., Dubchak I., Gelfand M.S. Comparative genomics of regulation of fatty acid and branched-chain amino acid utilization in proteobacteria. // J Bacteriol. - 2009 - V. 191 - N. 1 - P. 52-64.

19. Clark D.P., Cronan J.E. Jr. Two-Carbon Compounds and Fatty Acids as Carbon Sources. / In "Escherichia coli and Salmonella. Cellular and molecular biology". Ed. F.C. Neidhart - Washington, ASM Press - 1996 - V. 1. - P. 343-357.

20. Black P.N., DiRusso C.C., Metzger A.K., Heimert T.L. Cloning, sequencing, and expression of the fadD gene of Escherichia coli encoding acyl coenzyme A synthetase. // J Biol Chem. - 1992 -V. 267 -N. 35 - P. 25513-25520.

21. Overath P., Pauli G., Schairer H.U. Fatty acid degradation in Escherichia coli. An inducible acyl-CoA synthetase, the mapping of old-mutations, and the isolation of regulatory mutants. // Eur J Biochem. - 1969 - V. 7 - N. 4 - P. 559-574.

22. Kameda K., Nunn W.D. Purification and characterization of acyl coenzyme A synthetase from Escherichia coli. II J Biol Chem. - 1981 - V. 256 - N. 11 -P. 5702-5707.

23. Садовская H.C., Лайкова O.H., Миронов A.A., Гельфанд M.C. Изучение регуляции метаболизма длинноцепочечных жирных кислот с использованием компьютерного анализа полных бактериальных геномов. // Молекулярная биология - 2001 -Т. 35 - № 6 - С. 1010-1014.

24. Campbell J.W., Cronan J.E. Jr. The enigmatic Escherichia coli fadE gene is yafH. II J Bacteriol. -2002 - V. 184-N. 13-P. 3759-3764.

25. Pramanik A., Pawar S., Antonian E., Schulz H. Five different enzymatic activities are associated with the multienzyme complex of fatty acid oxidation from Escherichia coli. И J Bacteriol. - 1979 - V. 137 -N. 1 - P. 469-473.

26. Campbell J.W., Morgan-Kiss R.M., Cronan J.E. Jr. A new Escherichia coli metabolic competency: growth on fatty acids by a novel anaerobic beta-oxidation pathway. // Mol Microbiol. - 2003 - V. 47 - N. 3 - P. 793-805.

27. Overath, P., Raufuss E.M. The induction of the enzymes of fatty acid degradation of Escherichia coli. II Biochem. Biophys. Res. Commun. - 1967 - V. 29 - N. 1 - P. 28-33.

28. Clark D.P. The fermentation pathways of Escherichia coli. II FEMS Microbiol Rev. — 1989-V. 5-N.3-P. 223-234.

29. You S.Y., Cosloy S., Schulz H. Evidence for the essential function of 2,4-dienoyl-coenzyme A reductase in the beta-oxidation of unsaturated fatty acids in vivo. Isolation and characterization of an Escherichia coli mutant with a defective 2,4-dienoyl-coenzyme A reductase. // J Biol Chem. - 1989 - V. 264 -N. 28 - P. 16489-16495.

30. Rigali S., Derouaux A., Giannotta F., Dusart J. Subdivision of the helix-turn-helix GntR family of bacterial regulators in the FadR, HutC, MocR, and YtrA subfamilies. // J Biol Chem. - 2002-V. 277-N. 15-P. 12507-12515.

31. DiRusso C.C., Heimert T.L., Metzger A.K. Characterization of FadR, a global transcriptional regulator of fatty acid metabolism in Escherichia coli. Interaction with thefadB promoter is prevented by long chain fatty acyl coenzyme A. // J Biol Chem. -1992-V. 267-N. 12-P. 8685-8691.

32. DiRusso C.C., Tsvetnitsky V., Hojrup P., Knudsen J. Fatty acyl-CoA binding domain of the transcription factor FadR. Characterization by deletion, affinity labeling, and isothermal titration calorimetry. // J Biol Chem. - 1998 - Y. 273 - N. 50 -P. 33652-33659.

33. Henry M.F., Cronan J.E. Jr. Escherichia coli transcription factor that both activates fatty acid synthesis and represses fatty acid degradation. // J Mol Biol. - 1991 - V. 222 -N. 4-P. 843-849.

34. Henry M.F., Cronan J.E. Jr. A new mechanism of transcriptional regulation: release of an activator triggered by small molecule binding. // Cell. - 1992 - V. 70 - N. 4 -P. 671-679.

35. Collado-Vides J., Magasanik B., Gralla J.D. Control site location and transcriptional regulation in Escherichia coli. II Microbiol Rev. - 1991 - V. 55 - N. 3 - P. 371-394.

36. Cronan J.E. Jr., Subrahmanyam S. FadR, transcriptional co-ordination of metabolic expediency. // Mol Microbiol. - 1998 - V. 29 - N. 4 - P. 937-943.

37. Campbell J.W., Cronan J.E. Jr. Escherichia coli FadR positively regulates transcription of the fabB fatty acid biosynthetic gene. // J Bacteriol. - 2001 - V. 183 - N. 20 -P. 5982-5990.

38. van Aalten D.M., Knudsen J., DiRusso C.C., Kokko T., Wierenga R.K. Crystallization and X-ray diffraction studies of the fatty-acid responsive transcription factor FadR from Escherichia coli. II Acta Crystallogr D Biol Crystallogr. - 2000 - V. 56 - N. Pt 4 -P. 469-471.

39. Xu Y., Heath R.J., Li Z., Rock C.O., White S.W. The FadR-DNA complex. Transcriptional control of fatty acid metabolism in Escherichia coli. II J Biol Chem. -2001 -V. 276-N. 20-P. 17373-17379.

40. van Aalten D.M., DiRusso C.C., Knudsen J. The structural basis of acyl coenzyme A-dependent regulation of the transcription factor FadR. // Embo J. - 2001 - V. 20 - N. 8 -P. 2041-2050.

41. Zhang Y.M., Marrakchi H., Rock C.O. The FabR (YijC) transcription factor regulates unsaturated fatty acid biosynthesis in Escherichia coli. IIJ Biol Chem. - 2002 - V. 277 -N. 18-P. 15558-15565.

42. Lodish H., Berk A., Kaiser C.A., Krieger M., Scott M.P., Bretscher A., Ploegh H., Matsudaira P. Moving proteins into membranes and organelles. // Molecular Cell Biology. - 2009 - V. 1 - P. 533-578.

43. Casadio R., Fariselli P., Martelli P.L., Pierleoni A., Rossi I., von Heijne G. The state of the art of membrane protein structure prediction: from sequence to 3D structure. // Modern Genome Annotation: the Biosapiens Network. - 2009 - P. 309-326.

44. Schulz G.E. beta-Barrel membrane proteins. // Curr Opin Struct Biol. - 2000 - V. 10 -N. 4 - P. 443-447.

45. Ruiz N., Kahne D., Silhavy T.J. Advances in understanding bacterial outer-membrane biogenesis. // Nat Rev Microbiol. - 2006 - V. 4 - N. 1 - P. 57-66.

46. Miller C. 1990: annus mirabilis of potassium channels. // Science. - 1991 - V. 252 -N. 5010-P. 1092-1096.

47. Barnard E.A. Receptor classes and the transmitter-gated ion channels. // Trends Biochem Sci. - 1992 - V. 17 - N. 10 - P. 368-374.

48. Savarese T.M., Fraser C.M. In vitro mutagenesis and the search for structure-function relationships among G protein-coupled receptors. // Biochem J. - 1992 - V. 283 -N. Ptl-P. 1-19.

49. Eisenhauer H.A., Shames S., Pawelek P.D., Coulton J.W. Siderophore transport through Escherichia coli outer membrane receptor FhuA with disulfide-tethered cork and barrel domains. //J Biol Chem. - 2005 - V. 280 - N. 34 - P. 30574-30580.

50. Capaldi R.A. Structural features of the mitochondrial electron-transfer chain. // Curr Opin Struct Biol. - 1991 - V. 2 -N. 4 - P. 562-568.

51. Bishop R.E. Structural biology of membrane-intrinsic beta-barrel enzymes: sentinels of the bacterial outer membrane. // Biochim Biophys Acta. - 2008 - V. 1778 - N. 9 -P.1881-1896.

52. Vogt J., Schulz G.E. The structure of the outer membrane protein OmpX from Escherichia coli reveals possible mechanisms of virulence. // Structure. - 1999 - V. 7 -N. 10-P. 1301-1309.

53. Schirmer T., Keller T.A., Wang Y.F., Rosenbusch J.P. Structural basis for sugar translocation through maltoporin channels at 3.1 A resolution. // Science. - 1995 -V. 267-N. 5197-P. 512-514.

54. Saier M.H., Jr. A functional-phylogenetic system for the classification of transport proteins. // J Cell Biochem. - 1999 - Suppl. 32-33 - P. 84-94.

55. Sharom F.J. The P-glycoprotein multidrug transporter. // Essays Biochem. - 2011 -V. 50-N. 1 -P. 161-178.

56. Bay D.C., Rommens K.L., Turner R.J. Small multidrug resistance proteins: a multidrug transporter family that continues to grow. // Biochim Biophys Acta. - 2008 - V. 1778 -N. 9-P. 1814-1838.

57. Brok R.G., Belandia I.U., Dekker N., Tommassen J., Yerheij H.M. Escherichia coli outer membrane phospholipase A: role of two serines in enzymatic activity. // Biochemistry. - 1996 - V. 35 -N. 24 - P. 7787-7793.

58. Dekker N. Outer-membrane phospholipase A: known structure, unknown biological function. // Mol Microbiol. - 2000 - V. 35 - N. 4 - P. 711-717.

59. Pal A., Srivastava S.K., Singh V.P. Heat modifiability of outer membrane protein of Pasteurella multocida serotype B:2. // Indian J Exp Biol. - 2002 - V. 40 - N. 1 -P. 106-108.

60. Szekely R., Waczek F., Szabadkai I., Nemeth G., Hegymegi-Barakonyi B., Eros D., Szokol B., Pato J., Hafenbradl D„ Satchell J., Saint-Joanis B., Cole S.T., Orfi L., Klebl B.M., Keri G. A novel drug discovery concept for tuberculosis: inhibition of bacterial and host cell signalling. // Immunol Lett. - 2008 - V. 116 - N. 2 - P. 225-231.

61. Vishnevetsky D., Kiyanista V.A., Gandhi P.J. CD40 ligand: a novel target in the fight against cardiovascular disease. // Ann Pharmacother. - 2004 - V. 38 - N. 9 -P. 1500-1508.

62. Adair B., Nunn R., Lewis S., Dukes I., Philipson L., Yeager M. Single particle image reconstruction of the human recombinant Kv2.1 channel. // Biophys J. - 2008 - V. 94 -N. 6-P. 2106-2114.

63. Jacobsen J., Wewer U.M. Targeting ADAM 12 in human disease: head, body or tail? // Curr Pharm Des. - 2009 - V. 15 - N. 20 - P. 2300-2310.

64. Crawford H.C., Dempsey P. J., Brown G., Adam L., Moss M.L. AD AMI 0 as a therapeutic target for cancer and inflammation. // Curr Pharm Des. - 2009 - V. 15 -N. 20 - P. 2288-2299.

65. Ma P., Zemmel R. Value of novelty? // Nat Rev Drug Disco v. - 2002 - V. 1 - N. 8 -P. 571-572.

66. Liu J., Rost B. Comparing function and structure between entire proteomes. // Protein Sci. -2001 - V. 10-N. 10-P. 1970-1979.

67. Wallin E., von Heijne G. Genome-wide analysis of integral membrane proteins from eubacterial, archaean, and eukaryotic organisms. // Protein Sci. - 1998 - V. 7 - N. 4 -P. 1029-1038.

68. Heijne G. The distribution of positively charged residues in bacterial inner membrane proteins correlates with the trans-membrane topology. // Embo J. - 1986 - V. 5 -N. 11-P. 3021-3027.

69. Kaback H.R., Sahin-Toth M., Weinglass A.B. The kamikaze approach to membrane transport. // Nat Rev Mol Cell Biol. - 2001 - V. 2 - N. 8 - P. 610-620.

70. Bogdanov M., Heacock P.N., Dowhan W. A polytopic membrane protein displays a reversible topology dependent on membrane lipid composition. // Embo J. - 2002 -V. 21-N. 9-P. 2107-2116.

71. Wang X., Bogdanov M., Dowhan W. Topology of polytopic membrane protein subdomains is dictated by membrane phospholipid composition. // Embo J. - 2002 -V.21-N. 21-P. 5673-5681.

72. Zhang W., Bogdanov M., Pi J., Pittard A.J., Dowhan W. Reversible topological organization within a polytopic membrane protein is governed by a change in membrane phospholipid composition. // J Biol Chem. - 2003 - V. 278 -N. 50 - P. 50128-50135.

73. Schulz G.E. The structure of bacterial outer membrane proteins. // Biochim Biophys Acta. - 2002 - V. 1565 - N. 2 - P. 308-317.

74. Liu W.M. Shear numbers of protein beta-barrels: definition refinements and statistics. // J Mol Biol. - 1998 - V. 275 - N. 4 - P. 541-545.

75. Vandeputte-Rutten L., Bos M.P., Tommassen J., Gros P. Crystal structure of Neisserial surface protein A (NspA), a conserved outer membrane protein with vaccine potential. // J Biol Chem. - 2003 - V. 278 - N. 7 - P. 24825-24830.

76. Arora A., Abildgaard F., Bushweller J.H., Tamm L.K. Structure of outer membrane protein A transmembrane domain by NMR spectroscopy. // Nat Struct Biol. - 2001 -V. 8-N. 4-P. 334-338.

77. Pautsch A., Schulz G.E. High-resolution structure of the OmpA membrane domain. // J Mol Biol. - 2000 - V. 298 - N. 2 - P. 273-282.

78. Buchanan S.K., Smith B.S., Venkatramani L., Xia D., Esser L., Palnitkar M., Chakraborty R., van der Helm D., Deisenhofer J. Crystal structure of the outer membrane active transporter FepA from Escherichia coli. II Nat Struct Biol. - 1999 -V. 6-N. 1-P. 56-63.

79. Ferguson A.D., Hofmann E., Coulton J.W., Diederichs K., Welte W. Siderophore-mediated iron transport: crystal structure of FhuA with bound lipopolysaccharide. // Science. - 1998 - V. 282 - N. 5397 - P. 2215-2220.

80. Locher K.P., Rees B., Koebnik R., Mitschler A., Moulinier L., Rosenbusch J.P., Moras D. Transmembrane signaling across the ligand-gated FhuA receptor: crystal structures of free and ferrichrome-bound states reveal allosteric changes. // Cell. - 1998 - V. 95 -N. 6-P. 771-778.

81. Wimley W.C. Toward genomic identification of beta-barrel membrane proteins: composition and architecture of known structures. // Protein Sei. - 2002 - V. 11 - N. 2 -P. 301-312.

82. Gromiha M.M., Suwa M. Current developments on beta-barrel membrane proteins: sequence and structure analysis, discrimination and prediction. // Curr Protein Pept Sei. - 2007 - V. 8 - N. 6 - P. 580-599.

83. Gromiha M.M., Suwa M. A simple statistical method for discriminating outer membrane proteins with better accuracy. // Bioinformatics. - 2005 - V. 21 - N. 7 - P. 961-968.

84. Busch W., Saier M.H., Jr. The transporter classification (TC) system, 2002. // Crit Rev Biochem Mol Biol. - 2002 - V. 37 - N. 5 - P. 287-337.

85. Kendrew J.C., Dickerson R.E., Strandberg B.E., Hart R.G., Davies D.R., Phillips D.C., Shore V.C. Structure of myoglobin: A three-dimensional Fourier synthesis at 2 A. resolution. // Nature. - 1960 - V. 185 - N. 4711 - P. 422-427.

86. Deisenhofer J., Epp O., Miki K., Huber R., Michel H. X-ray structure analysis of a membrane protein complex. Electron density map at 3 A resolution and a model of the chromophores of the photosynthetic reaction center from Rhodopseudomonas viridis. II J Mol Biol. - 1984 - V. 180 - N. 2 - P. 385-398.

87. Weiss M.S., Schulz G.E. Structure of porin refined at 1.8 A resolution. // J Mol Biol. -1992 - V. 227 - N. 2 - P. 493-509.

88. McPherson A. Introduction to protein crystallization. // Methods. - 2004 - V. 34 -P. 254-265.

89. Columbus L., Lipfert J., Klock H., Millett I., Doniach S., Lesley S.A. Expression, purification, and characterization of Thermotoga maritima membrane proteins for structure determination. // Protein Sci. - 2006 - V. 15 -N. 5 - P. 961-975.

90. Mukherjee S., Guptasarma P. Direct proteoly sis-based purification of an over expressed hyperthermophile protein from Escherichia coli lysate: a novel exploitation of the link between structural stability and proteolytic resistance. // Protein Expr Purif. - 2005 -V. 40-N. 1-P. 71-76.

91. Derewenda Z.S. The use of recombinant methods and molecular engineering in protein crystallization. // Methods. - 2004 - V. 34 - N. 3 - P. 354-363.

92. Dessau M.A., Modis Y. Protein crystallization for X-ray crystallography. // J Vis Exp. -2011 -N. 47-Pii. 2285.

93. David R, Klein P.J. Reaction Crystallization. / In "Crystallization Technology Handbook". Ed. A. Mersmann - Marcel Dekker, Inc. - 2001 - P. 513-562.

94. Зубавичус Я.В., Словохотов Ю.Л. Рентгеновской синхротронное излучение в физико-химических исследованиях. // Успехи химии. - 2001 -Т. 70 -№ 5 -С. 429-463.

95. Wiener М.С., Snook C.F. The development of membrane protein crystallization screens based upon detergent solution properties. // Journal of Crystal Growth. - 2001 -V. 232-P. 426-431.

96. Speers A.E., Wu C.C. Proteomics of integral membrane proteins-theory and application. // Chem Rev. - 2007 - V. 107 - N. 8 - P. 3687-3714.

97. Torres J., Stevens T.J., Samso M. Membrane proteins: the 'Wild West' of structural biology. // Trends Biochem Sci. - 2003 - V. 28 - N. 3 - P. 137-144.

98. Grisshammer R., Tate C.G. Overexpression of integral membrane proteins for structural studies. // Q Rev Biophys. - 1995 - V. 28 - N. 3 - P. 315-422.

99. Lopez-Marques R.L., Perez-Castineira J.R., Buch-Pedersen M.J., Marco S., Rigaud J.L., Palmgren M.G., Serrano A. Large-scale purification of the proton pumping pyrophosphatase from Thermotoga maritima: a "Hot-Solve" method for isolation of recombinant thermophilic membrane proteins. // Biochim Biophys Acta. - 2005 -V. 1716-N. 1 -P. 69-76.

100. Qutub Y., Reviakine I., Maxwell C., Navarro J., Landau E.M., Vekilov P.G. Crystallization of transmembrane proteins in cubo: mechanisms of crystal growth and defect formation. // J Mol Biol. - 2004 - V. 343 -N. 5 - P. 1243-1254.

101. Seddon A.M., Curnow P., Booth P.J. Membrane proteins, lipids and detergents: not just a soap opera. // Biochim Biophys Acta. - 2004 - V. 1666 -N. 1-2 - P. 105-117.

102. Ujwal R., Abramson J. High-throughput crystallization of membrane proteins using the lipidic bicelle method. // J Vis Exp. - 2012 - N. 59 - P. e3383.

103. Martin-Galiano A.J., Smialowski P., Frishman D. Predicting experimental properties of integral membrane proteins by a naive Bayes approach. // Proteins. - 2008 - V. 70 -N.4-P. 1243-1256.

104. Smialowski P., Schmidt T., Cox J., Kirschner A., Frishman D. Will my protein crystallize? A sequence-based predictor. // Proteins. - 2006 - V. 62 - N. 2 - P. 343-355.

105. Mizianty M.J., Kurgan L. Sequence-based prediction of protein crystallization, purification and production propensity. // Bioinformatics. - 2011 - V. 27 - N. 13 -P.i24-33.

106. Hoffman C.S., Wright A. Fusions of secreted proteins to alkaline phosphatase: an approach for studying protein secretion. // Proc Natl Acad Sci U S A. - 1985 - V. 82 -N. 15-P. 5107-5111.

107. Manoil C., Beckwith J. TnphoA: a transposon probe for protein export signals. // Proc Natl Acad Sci U S A. - 1985 - V. 82 - N. 23 - P. 8129-8133.

108. Broome-Smith J.K., Tadayyon M., Zhang Y. Beta-lactamase as a probe of membrane protein assembly and protein export. // Mol Microbiol. - 1990 - V. 4 - N. 10 -P. 1637-1644.

109. Chang C.N., Kuang W.J., Chen E.Y. Nucleotide sequence of the alkaline phosphatase gene of Escherichia coli. II Gene. - 1986 - V. 44 -N. 1 - P. 121-125.

110. Akiyama Y., Ito K. Folding and assembly of bacterial alkaline phosphatase in vitro and in vivo. // J Biol Chem. - 1993 - V. 268 - N. 11 - P. 8146-8150.

111. Derman A.I., Prinz W.A., Belin D., Beckwith J. Mutations that allow disulfide bond formation in the cytoplasm of Escherichia coli. II Science. - 1993 - V. 262 - N. 5140 -

P. 1744-1747.

112. Manoil C. Analysis of membrane protein topology using alkaline phosphatase and beta-galactosidase gene fusions. // Methods Cell Biol. - 1991 - V. 34 - P. 61-75.

113. Shimomura O., Johnson F.H., Saiga Y. Extraction, purification and properties of aequorin, a bioluminescent protein from the luminous hydromedusan, Aequorea. // J Cell Comp Physiol. - 1962 - V. 59 - P. 223-239.

114. Chalfie M., Tu Y., Euskirchen G., Ward W.W., Prasher D.C. Green fluorescent protein as a marker for gene expression. // Science. - 1994 - V. 263 - N. 5148 - P. 802-805.

115. Chalfie M. Green fluorescent protein. // Photochem Photobiol. - 1995 - V. 62 - N. 4 -P.651-656.

116. Lee C., Li P., Inouye H., Brickman E.R., Beckwith J. Genetic studies on the inability of beta-galactosidase to be translocated across the Escherichia coli cytoplasmic membrane. // J Bacteriol. - 1989 - V. 171 - N. 9 - P. 4609-4616.

117. Snyder W.B., Silhavy T.J. Beta-galactosidase is inactivated by intermolecular disulfide bonds and is toxic when secreted to the periplasm of Escherichia coli. II J Bacteriol. -1995 - V. 177 -N. 4 - P. 953-963.

118. Feilmeier B.J., Iseminger G., Schroeder D., Webber H., Phillips G.J. Green fluorescent protein functions as a reporter for protein localization in Escherichia coli. II J Bacteriol. -2000 - V. 182-N. 14-P. 4068-4076.

119. Silhavy T.J., Benson S.A., Emr S.D. Mechanisms of protein localization. // Microbiol Rev.- 1983-V. 47-N. 3-P. 313-344.

120. Murphy C.K., Kalve V.l., Klebba P.E. Surface topology of the Escherichia coli K-12 ferric enterobactin receptor. // J Bacteriol. - 1990 - V. 172 - N. 5 - P. 2736-2746.

121. Charbit A., Ronco J., Michel V., Werts C., Hofnung M. Permissive sites and topology of an outer membrane protein with a reporter epitope. // J Bacteriol. - 1991 - V. 173 -N. 1-P. 262-275.

122. Jager H., Birkenhager R., Stalz W.D., Altendorf K., Deckers-Hebestreit G. Topology of subunit a of the Escherichia coli ATP synthase. // Eur J Biochem. - 1998 - V. 251 -N. 1-2-P. 122-132.

123. Akabas M.H., Stauffer D.A., Xu M., Karlin A. Acetylcholine receptor channel structure probed in cysteine-substitution mutants. // Science. - 1992 - V. 258- N. 5080 -P. 307-310.

124. Loo T.W., Clarke D.M. Membrane topology of a cysteine-less mutant of human P-glycoprotein. // J Biol Chem. - 1995 - V. 270 - N. 2 - P. 843-848.

125. Kimura T., Ohnuma M., Sawai T., Yamaguchi A. Membrane topology of the transposon 10-encoded metal-tetracycline/H+ antiporter as studied by site-directed chemical labeling.//J Biol Chem. - 1997 - V. 272-N. 1 - P. 580-585.

126. Karlin A., Akabas M.H. Substituted-cysteine accessibility method. // Methods Enzymol. - 1998 - V. 293-P. 123-145.

127. Bogdanov M., Zhang W., Xie J., Dowhan W. Transmembrane protein topology mapping by the substituted cysteine accessibility method (SCAM(TM)): application to lipid-specific membrane protein topogenesis. // Methods. - 2005 - V. 36 -N. 2 - P. 148-171.

128. Frillingos S., Sahin-Toth M., Wu J., Kaback H.R. Cys-scanning mutagenesis: a novel approach to structure function relationships in polytopic membrane proteins. // Faseb J. -1998-V. 12-N. 13 -P. 1281-1299.

129. Abramson J., Smirnova I., Kasho V., Verner G., Kaback H.R., Iwata S. Structure and mechanism of the lactose permease of Escherichia coli. II Science. - 2003 - V. 301 -N. 5633-P. 610-615.

130. White S.H. The progress of membrane protein structure determination. // Protein Sci. -2004-V. 13 -N. 7 — P. 1948-1949.

131. Berman H.M., Westbrook J., Feng Z., Gilliland G., Bhat T.N., Weissig H., Shindyalov I.N., Bourne P.E. The Protein Data Bank. // Nucleic Acids Res. - 2000 - V. 28 - N. 1 -P. 235-242.

132. Леек А. Архивы и извлечение информации. / В книге "Введение в биоинформатику". Под ред. А.А. Миронова, В.К. Швядаса - Москва, БИНОМ. Лаборатория знаний - 2009 - С. 135-183.

133. Bernstein F.C., Koetzle T.F., Williams G.J., Meyer E.F., Jr., Brice M.D., Rodgers J.R., Kennard O., Shimanouchi Т., Tasumi M. The Protein Data Bank: a computer-based archival file for macromolecular structures. // J Mol Biol. - 1977 - V. 112 - N. 3 -P. 535-542.

134. Tusnady G.E., Dosztanyi Z., Simon I. Transmembrane proteins in the Protein Data Bank: identification and classification. // Bioinformatics. - 2004 - V. 20 - N. 17-P. 2964-2972.

135. Tusnady G.E., Dosztanyi Z., Simon I. PDB_TM: selection and membrane localization of transmembrane proteins in the protein data bank. // Nucleic Acids Res. - 2005 - V. 33 -P. D275-278.

136. Tusnady G.E., Dosztanyi Z., Simon I. TMDET: web server for detecting transmembrane regions of proteins by using their 3D coordinates. // Bioinformatics. - 2005 - V. 21 -N. 7-P. 1276-1277.

137. Jayasinghe S., Hristova K., White S.H. MPtopo: A database of membrane protein topology. // Protein Sci. - 2001 - V. 10 - N. 2 - P. 455-458.

138. Argos P., Rao J.K., Hargrave P.A. Structural prediction of membrane-bound proteins. // Eur J Biochem. - 1982 - V. 128 - N. 2-3 - P. 565-575.

139. von Heijne G. Membrane proteins: the amino acid composition of membranepenetrating segments. // Eur J Biochem. - 1981 - V. 120 - N. 2 - P. 275-278.

140. Eisenberg D., Weiss R.M., Terwilliger T.C. The helical hydrophobic moment: a measure of the amphiphilicity of a helix. // Nature. - 1982 - V. 299 -N. 5881 - P. 371-374.

141. Kyte J., Doolittle R.F. A simple method for displaying the hydropathic character of a protein. // J Mol Biol. - 1982 - V. 157 - N. 1 - P. 105-132.

142. Hopp T.P., Woods K.R. Prediction of protein antigenic determinants from amino acid sequences. // Proc Natl Acad Sci USA.- 1981 - V. 78 -N. 6 - P. 3824-3828.

143. Jones D.T., Taylor W.R., Thornton J.M. A model recognition approach to the prediction of all-helical membrane protein structure and topology. // Biochemistry. - 1994 -V. 33-N. 10-P. 3038-3049.

144. Pasquier C., Promponas V.J., Palaios G.A., Hamodrakas J.S., Hamodrakas S.J. A novel method for predicting transmembrane segments in proteins based on a statistical analysis of the SwissProt database: the PRED-TMR algorithm. // Protein Eng. - 1999 - V. 12 -N. 5-P. 381-385.

145. Juretic D., Jeroncic A., Zucic D. Sequence analysis of membrane proteins with the web server SPLIT. // Croat Chem Acta. - 1999 - V. 74 - N. 4 - P. 975-997.

146. Hirokawa T., Boon-Chieng S., Mitaku S. SOSUI: classification and secondary structure prediction system for membrane proteins. // Bioinformatics. - 1998 - V. 14- N. 4 -P. 378-379.

147. Argos P., Rao J.K. Prediction of protein structure. // Methods Enzymol. - 1986 -V. 130 -P. 185-207.

148. Karchin R., Karplus K., Haussler D. Classifying G-protein coupled receptors with support vector machines. // Bioinformatics. - 2002 - V. 18 - N. 1 - P. 147-159.

149. Naveed M., Khan A.U. GPCR-MPredictor: multi-level prediction of G protein-coupled receptors using genetic ensemble. // Amino Acids. - 2011 - Epub ahead of print.

150. Durbin R., Eddy S.R., Krogh A., Mitchison G. Markov chains and hidden Markov models. // Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids.- 1998-P. 46-71.

151. Sadovskaya N.S., Sutormin R.A., Gelfand M.S. Recognition of transmembrane segments in proteins: review and consistency-based benchmarking of internet servers. // J Bioinform Comput Biol. - 2006 - V. 4 - N. 5 - P. 1033-1056.

152. Cserzo M., Wallin E., Simon I., von Heijne G., Elofsson A. Prediction of transmembrane alpha-helices in prokaryotic membrane proteins: the dense alignment surface method. // Protein Eng. - 1997 - V. 10 -N. 6 - P. 673-676.

153. Arai M., Mitsuke H., Ikeda M., Xia J.X., Kikuchi T., Satake M., Shimizu T. ConPred II: a consensus prediction method for obtaining transmembrane topology models with high reliability. // Nucleic Acids Res. - 2004 - V. 32 - P. W390-393.

154. Promponas V.J., Palaios G.A., Pasquier C.M., Hamodrakas J.S., Hamodrakas S.J. CoPreTHi: a Web tool which combines transmembrane protein segment prediction methods. // In Silico Biol. - 1999 - V. 1 -N. 3 - P. 159-162.

155. Tusnady G.E., Simon I. Principles governing amino acid composition of integral membrane proteins: application to topology prediction. // J Mol Biol. - 1998 - V. 283 -N. 2 - P. 489-506.

156. Tusnady G.E., Simon I. The HMMTOP transmembrane topology prediction server. // Bioinformatics. - 2001 - V. 17 -N. 9 - P. 849-850.

157. Liakopoulos T.D., Pasquier C., Hamodrakas S.J. A novel tool for the prediction of transmembrane protein topology based on a statistical analysis of the SwissProt database: the OrienTM algorithm. // Protein Eng. - 2001 - V. 14 - N. 6 - P. 387-390.

158. Rost B., Casadio R., Fariselli P., Sander C. Transmembrane helices predicted at 95% accuracy. // Protein Sci. - 1995 - V. 4 - N. 3 - P. 521-533.

159. Rost B., Fariselli P., Casadio R. Topology prediction for helical transmembrane proteins at 86% accuracy. // Protein Sci. - 1996 - V. 5 -N. 8 - P. 1704-1718.

160. Nakai K., Kanehisa M. Expert system for predicting protein localization sites in gramnegative bacteria. // Proteins. - 1991 - V. 11 - N. 2 - P. 95-110.

161. Nakai K., Horton P. PSORT: a program for detecting sorting signals in proteins and predicting their subcellular localization. // Trends Biochem Sci. - 1999 - V. 24 - N. 1 -P. 34-36.

162. Horton P., Nakai K. Better prediction of protein cellular localization sites with the k nearest neighbors classifier. // Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol. - 1997 - V. 5 -P. 147-152.

163. Bannai H., Tamada Y., Maruyama O., Nakai K., Miyano S. Extensive feature detection of N-terminal protein sorting signals. // Bioinformatics. - 2002 - V. 18 - N. 2 -P. 298-305.

164. Gardy J.L., Spencer C., Wang K., Ester M., Tusnady G.E., Simon I., Hua S., deFays K., Lambert C., Nakai K., Brinkman F.S. PSORT-B: Improving protein subcellular localization prediction for Gram-negative bacteria. // Nucleic Acids Res. - 2003 -V. 31-N. 13-P. 3613-3617.

165. Gardy J.L., Laird M.R., Chen F., Rey S., Walsh C.J., Ester M., Brinkman F.S. PSORTb v.2.0: expanded prediction of bacterial protein subcellular localization and insights gained from comparative proteome analysis. // Bioinformatics. - 2005 - V. 21 - N. 5 -P. 617-623.

166. Mitaku S., Hirokawa T., Tsuji T. Amphiphilicity index of polar amino acids as an aid in the characterization of amino acid preference at membrane-water interfaces. // Bioinformatics. - 2002 - V. 18-N.4-P. 608-616.

167. Juretic D., Zoranic L., Zucic D. Basic charge clusters and predictions of membrane protein topology. // J Chem Inf Comput Sci. - 2002 - V. 42 - N. 3 - P. 620-632.

168. Krogh A., Larsson B., von Heijne G., Sonnhammer E.L. Predicting transmembrane protein topology with a hidden Markov model: application to complete genomes. // J Mol Biol. - 2001 - V. 305 - N. 3 - P. 567-580.

169. Sonnhammer E.L., von Heijne G., Krogh A. A hidden Markov model for predicting transmembrane helices in protein sequences. // Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol. -1998-V. 6-P. 175-182.

170. Milpetz F., Argos P., Persson B. TMAP: a new email and WWW service for membraneprotein structural predictions. // Trends Biochem Sci. - 1995 - V. 20 - N. 5 -P. 204-205.

171. Persson B., Argos P. Prediction of membrane protein topology utilizing multiple sequence alignments. // J Protein Chem. - 1997 -V. 16 -N. 5 - P. 453-457.

172. Hofmann K., Stoffel W. TMBASE - a database of membrane spanning protein segments. // Biol Chem Hoppe Seyler. - 1993 - V. 374 - P. 166.

173. Claros M.G., von Heijne G. TopPred II: an improved software for membrane protein structure predictions. // Comput Appl Biosci. - 1994 - V. 10 - N. 6 - P. 685-686.

174. Bernsel A., Viklund H., Hennerdal A., Elofsson A. TOPCONS: consensus prediction of membrane protein topology. // Nucleic Acids Res. - 2009 - V. 37 - P. W465-468.

175. Jacoboni I., Martelli P.L., Fariselli P., De Pinto V., Casadio R. Prediction of the transmembrane regions of beta-barrel membrane proteins with a neural network-based predictor. // Protein Sci. - 2001 - V. 10 - N. 4 - P. 779-787.

176. Bagos P.G., Liakopoulos T.D., Hamodrakas S.J. Evaluation of methods for predicting the topology of beta-barrel outer membrane proteins and a consensus prediction method. // BMC Bioinformatics. - 2005 - V. 6 - P. 7.

177. Martelli P.L., Fariselli P., Krogh A., Casadio R. A sequence-profile-based HMM for predicting and discriminating beta barrel membrane proteins. // Bioinformatics. - 2002 -P. S46-53.

178. Diederichs K., Freigang J., Umhau S., Zeth K., Breed J. Prediction by a neural network of outer membrane beta-strand protein topology. // Protein Sci. - 1998 - V. 7 - N. 11-P. 2413-2420.

179. Bagos P.G., Liakopoulos T.D., Spyropoulos I.C., Hamodrakas S.J. PRED-TMBB: a web server for predicting the topology of beta-barrel outer membrane proteins. // Nucleic Acids Res. - 2004 - V. 32 - P. W400-404.

180. Bigelow H.R., Petrey D.S., Liu J., Przybylski D., Rost B. Predicting transmembrane beta-barrels in proteomes. // Nucleic Acids Res. - 2004 - V. 32 - N. 8 - P. 2566-2577.

181. Natt N.K., Kaur H., Raghava G.P. Prediction of transmembrane regions of beta-barrel proteins using ANN- and SVM-based methods. // Proteins. - 2004 - V. 56 - N. 1 -P. 11-18.

182. Gromiha M.M., Ahmad S., Suwa M. Neural network-based prediction of transmembrane beta-strand segments in outer membrane proteins. // J Comput Chem. - 2004 - V. 25 -N. 5 - P. 762-767.

183. Gromiha M.M., Ahmad S., Suwa M. Application of residue distribution along the sequence for discriminating outer membrane proteins. // Comput Biol Chem. - 2005 -V. 29-N.2-P. 135-142.

184. Park K.J., Gromiha M.M., Horton P., Suwa M. Discrimination of outer membrane proteins using support vector machines. // Bioinformatics. - 2005 - V. 21 - N. 23 -P. 4223-4229.

185. Casadio R., Fariselli P., Martelli P.L., Tasco G. Thinking the impossible: how to solve the protein folding problem with and without homologous structures and more. // Methods Mol Biol. - 2007 - V. 350 - P. 305-320.

186. Casadio R., Jacoboni I., Messina A., De Pinto V. A 3D model of the voltage-dependent anion channel (VDAC). // FEBS Lett. - 2002 - V. 520 - N. 1 -3 - P. 1 -7.

187. Aiello R, Messina A., Schiffler B., Benz R, Tasco G., Casadio R, De Pinto V. Functional characterization of a second porin isoform in Drosophila melanogaster. DmPorin2 forms voltage-independent cation-selective pores. // J Biol Chem. - 2004 -V. 279-N. 24 - P. 25364-25373.

188. Morozzo Delia Rocca B., Miniero D.V., Tasco G., Dolce V., Falconi M., Ludovico A., Cappello A.R., Sanchez P., Stipani I., Casadio R., Desideri A., Palmieri F. Substrate-induced conformational changes of the mitochondrial oxoglutarate carrier: a

spectroscopic and molecular modelling study. // Mol Membr Biol. - 2005 - V. 22 -N. 5-P. 443-452.

189. Benson D.A., Karsch-Mizrachi I., Lipman D.J., Ostell J., Wheeler D.L. GenBank. // Nucleic Acids Res. - 2003 - V. 31 - N. 1 - P. 23-27.

190. Overbeek R, Larsen N., Walunas Т., D'Souza M., Pusch G., Seikov E. Jr., Liolios K., Joukov V., Kaznadzey D., Anderson I., Bhattacharyya A., Burd H., Gardner W., Hanke P., Kapatral V., Mikhailova N., Vasieva O., Osterman A., Vonstein V., Fonstein M., Ivanova N., Kyrpides N. The ERGO genome analysis and discovery system. // Nucleic Acids Res. - 2003 - V. 31 -N. 1 - P. 164-171.

191. Миронов A.A., Винокурова Н.П., Гельфанд M.C. Программное обеспечение анализа бактериальных геномов. // Мол. Биол. - 2000 - Т. 34 - С. 253-262.

192. Tatusov R.L., Natale D.A., Garkavtsev I.V., Tatusova Т.A., Shankavaram U.T., Rao B.S., Kiryutin В., Galperin M.Y., Fedorova N.D., Koonin E.V. The COG database: new developments in phylogenetic classification of proteins from complete genomes. // Nucleic Acids Res. - 2001 - V. 29 - N. 1 - P. 22-28.

193. Altschul S.F., Madden T.L., Schaffer A.A., Zhang J., Zhang Z., Miller W., Lipman D.J. Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs. // Nucleic Acids Res. - 1997 - V. 25 - N. 17 - P. 3389-3402.

194. Thompson J.D., Gibson T.J., Plewniak F., Jeanmougin F., Higgins D.G. The CLUSTALX windows interface: flexible strategies for multiple sequence alignment aided by quality analysis tools. // Nucleic Acids Res. - 1997 - V. 25 - N. 24 -P. 4876-4882.

195. Edgar R.C. MUSCLE: multiple sequence alignment with high accuracy and high throughput. // Nucleic Acids Res. - 2004 - V. 32 - N. 5 - P. 1792-1797.

196. Felsenstein J. Evolutionary trees from DNA sequences: a maximum likelihood approach. //JMolEvol-1981-V. 17-N. 6-P. 368-376.

197. Schneider T.D., Stephens R.M. Sequence logos: a new way to display consensus sequences. // Nucleic Acids Res. - 1990 - V. 18 - N. 20 - P. 6097-6100.

198. Rodionov D.A. Comparative genomic reconstruction of transcriptional regulatory networks in bacteria. // Chem Rev. - 2007 - V. 107 - N. 8 - P. 3467-3497.

199. Gelfand M.S., Novichkov P.S., Novichkova E.S., Mironov A.A. Comparative analysis of regulatory patterns in bacterial genomes. // Brief Bioinform. - 2000 - V. 1 - N. 4 -P. 357-371.

200. Busch W., Saier M.H., Jr. The IUBMB-endorsed transporter classification system. // Mol Biotechnol. - 2004 - V. 27 - N. 3 - P. 253-262.

201. Ren Q., Chen K., Paulsen I.T. TransportDB: a comprehensive database resource for cytoplasmic membrane transport systems and outer membrane channels. // Nucleic Acids Res. - 2007 - V. 35 - P. D274-279.

202. Overbeek R., Larsen N., Pusch G.D., D'Souza M., Selkov E., Jr., Kyrpides N., Fonstein M., Maltsev N., Selkov E. WIT: integrated system for high-throughput genome sequence analysis and metabolic reconstruction. // Nucleic Acids Res. - 2000 - V. 28 - N. 1 -P. 123-125.

203. Bagos P.G., Liakopoulos T.D., Spyropoulos I.C., Hamodrakas S.J. A Hidden Markov Model method, capable of predicting and discriminating beta-barrel outer membrane proteins. // BMC Bioinformatics. - 2004 - V. 5 - P. 29.

204. Altschul S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., Lipman D.J. Basic local alignment search tool. // J Mol Biol. - 1990 - V. 215 -N. 3 - P. 403-410.

205. Thompson J.D., Higgins D.G., Gibson T.J. CLUSTAL W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight matrix choice. // Nucleic Acids Res. - 1994 - V. 22 - N. 22 -P. 4673-4680.

206. Raman N., Black P.N., DiRusso C.C. Characterization of the fatty acid-responsive transcription factor FadR. Biochemical and genetic analyses of the native conformation and functional domains. // J Biol Chem. - 1997 - V. 272 - N. 49 - P. 30645-30650.

207. McCue L., Thompson W., Carmack C., Ryan M.P., Liu J.S., Derbyshire V., Lawrence C.E. Phylogenetic footprinting of transcription factor binding sites in proteobacterial genomes. // Nucleic Acids Res. - 2001 - V. 29 - N. 3 - P. 774-782.

208. He X.Y., Yang S.Y., Schulz H. Cloning and expression of the fadH gene and characterization of the gene product 2,4-dienoyl coenzyme A reductase from Escherichia coli. II Eur J Biochem. - 1997 - V. 248 - N. 2 - P. 516-520.

209. Cho B.K., Knight E.M., Palsson B.O. Transcriptional regulation of the fad regulon genes of Escherichia coli by ArcA. // Microbiology. - 2006 - V. 152 - P. 2207-2219.

210. Feng Y., Cronan J.E. Overlapping repressor binding sites result in additive regulation of Escherichia coli FadH by FadR and ArcA. // J Bacteriol. - 2010 - V. 192 - N. 17 -P. 4289-4299.

211. Feng Y., Cronan J.E. A new member of the Escherichia coli fad regulon: transcriptional regulation oifadM(ybaW). IIJ Bacteriol. - 2009 - V. 191 - N. 20 - P. 6320-6328.

212. Zhu L., Cheng J., Luo B., Feng S., Lin J., Wang S., Cronan J.E., Wang H. Functions of the Clostridium acetobutylicium FabF and FabZ proteins in unsaturated fatty acid biosynthesis. // BMC Microbiol. - 2009 - V. 9 - P. 119.

213. Moller S., Croning M.D., Apweiler R. Evaluation of methods for the prediction of membrane spanning regions. // Bioinformatics. - 2001 - V. 17 - N. 7 - P. 646-653.

214. Chen C.P., Kernytsky A., Rost B. Transmembrane helix predictions revisited. // Protein Sci. -2002- V. 11 -N. 12-P. 2774-2791.

215. Cuthbertson J.M., Doyle D.A., Sansom M.S. Transmembrane helix prediction: a comparative evaluation and analysis. // Protein Eng Des Sel. - 2005 - V. 18 - N. 6 -P. 295-308.