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無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè) ?無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè) ?健明迪

賽默飛中國(guó):腸炎沙門氏菌、單增李斯特菌及大腸桿菌DH5α的拉曼光譜及峰結(jié)構(gòu)歸屬 單個(gè)細(xì)菌檢測(cè) 通常細(xì)菌的體積較小,信號(hào)較弱,溶液中細(xì)菌濃度...

無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè)??無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè)??健明迪

陰道微生態(tài)檢測(cè),究竟檢測(cè)什么呢?

陰道微生態(tài)檢測(cè)是陰道炎癥診斷的搶手新詞,如今很多大醫(yī)院也都有了陰道微生態(tài)檢測(cè)這個(gè)項(xiàng)目。那么陰道微生態(tài)檢測(cè)究竟檢測(cè)什么呢?

普通來(lái)說(shuō)陰道微生態(tài)檢測(cè)分為形狀學(xué)檢測(cè)和功用學(xué)檢測(cè)。

形狀學(xué)檢測(cè):包括菌群密集度、菌群多樣性、優(yōu)勢(shì)菌、滴蟲(chóng)、真菌等。

功用學(xué)檢測(cè):包括PH值、過(guò)氧化氫、唾液酸苷酶、白細(xì)胞酯酶、?-葡萄糖醛酸苷酶、乙酰氨基糖苷酶等。

陰道微生態(tài)診斷方案為形狀學(xué)結(jié)合功用學(xué)檢測(cè),形狀學(xué)檢測(cè)為主,功用學(xué)檢測(cè)為輔。若形狀學(xué)檢測(cè)與功用學(xué)檢測(cè)結(jié)果不分歧時(shí),目前以形狀學(xué)檢測(cè)為主要參考目的。

VVC和TV診斷相對(duì)比擬復(fù)雜,普統(tǒng)統(tǒng)過(guò)對(duì)白帶的顯微鏡觀察,找到病原可以診斷,但AV、BV、CV、DV則復(fù)雜得多,單純從形狀上很難找到病原,更多的是從白帶的一些功用反省來(lái)確診。

1、形 態(tài) 學(xué) 檢 測(cè)

檢測(cè)方法:鏡檢法,油鏡下反省陰道菌群。

菌群密集度:

依據(jù)100倍油鏡下每個(gè)視野的平均細(xì)菌數(shù)分為Ⅰ~Ⅳ級(jí)。Ⅰ級(jí):1~10個(gè)菌/油鏡;Ⅱ級(jí):10~100個(gè)菌/油鏡;Ⅲ級(jí):100~1000個(gè)菌/油鏡;Ⅳ級(jí):1000以上/油鏡。

正常為Ⅱ~Ⅲ級(jí),Ⅳ級(jí)為菌群增殖過(guò)度。

菌群多樣性:

依據(jù)100倍油鏡下視野區(qū)分出的細(xì)菌菌群數(shù)目可分為Ⅰ~Ⅳ級(jí)。Ⅰ級(jí):1~3種菌群/油鏡;Ⅱ級(jí):4~6種菌群/油鏡視野;Ⅲ級(jí):7~9種菌群/油鏡;Ⅳ級(jí):10種以上菌群/油鏡。

正常為Ⅱ~Ⅲ級(jí)。

優(yōu)勢(shì)菌:

油鏡下所見(jiàn)*多的微生物可以定義為優(yōu)勢(shì)菌, 正常應(yīng)檢出革蘭陽(yáng)性桿菌。

菌群抑制:缺少優(yōu)勢(shì)菌, 陰道菌群多樣性≤Ⅰ級(jí)。

菌群增殖過(guò)度:優(yōu)勢(shì)菌為乳酸桿菌, 但菌群密集度出現(xiàn)增高, 為Ⅳ級(jí)。

病原微生物:

主要是經(jīng)過(guò)觀察真菌菌絲和 (或) 滴蟲(chóng),顯微鏡鏡檢陰道分泌物中能否存在滴蟲(chóng)或真菌假菌絲、芽生孢子、孢子等。

①真菌檢測(cè):油鏡下可發(fā)現(xiàn)真菌卵圓形孢子、芽生孢子或管狀的假菌絲,革蘭染色陽(yáng)性。當(dāng)鏡檢發(fā)現(xiàn)芽生孢子或假菌絲時(shí),應(yīng)報(bào)告為外陰陰道假絲酵母菌?。╒VC)。

②滴蟲(chóng)檢測(cè):革蘭染色陽(yáng)性,較白細(xì)胞略大,形狀不規(guī)則,內(nèi)有食物泡,周邊有少量的白細(xì)胞或上皮細(xì)胞碎片,發(fā)現(xiàn)滴蟲(chóng),可診斷為滴蟲(chóng)陰道炎。

2、功 能 學(xué) 檢 測(cè)

檢測(cè)方法:檢測(cè)需氧菌、厭氧菌、真菌、滴蟲(chóng)等的代謝產(chǎn)物、酶的活性及pH值。

pH值:

正常狀況下由于乳酸桿菌產(chǎn)酸,正常陰道內(nèi)的pH≤4.5,多在3.8~4.4,細(xì)菌性陰道病患者的陰道pH值普通大于4.5。

過(guò)氧化氫:

陽(yáng)性代表乳酸桿菌發(fā)生的過(guò)氧化氫濃度降低,陰道內(nèi)乳酸桿菌增加,陰性代表乳酸桿菌正常。

唾液酸苷酶:

這是惹起細(xì)菌性陰道病的主要厭氧菌釋放的,唾液酸酐酶呈陽(yáng)性,意味著厭氧菌感染。是細(xì)菌性陰道病的表現(xiàn)。

白細(xì)胞酯酶:

以前僅僅依據(jù)白細(xì)胞數(shù)量判別炎癥,目前要看白細(xì)胞吞噬細(xì)菌的功用。陰道內(nèi)有炎癥時(shí),白細(xì)胞釋放白細(xì)胞酯酶,白細(xì)胞酯酶增高,化驗(yàn)單上就標(biāo)注為陽(yáng)性。白細(xì)胞酯酶陽(yáng)性才代表陰道炎,而白細(xì)胞增多,白帶清潔度Ⅲ~Ⅳ度并不能診斷炎癥。

凝結(jié)酶、?-葡萄糖醛酸苷酶:

這是需氧菌釋放的,這兩個(gè)目的之一陽(yáng)性,意味著需氧菌性陰道炎。

乙酰氨基糖苷酶:

是白色念珠菌的特異性酶,一旦其水平出現(xiàn)降低,提示患者存在陰道內(nèi)膜損傷。

陰道微生態(tài)是經(jīng)過(guò)這些復(fù)雜的目的反省,*后經(jīng)過(guò)軟件剖析停止診斷。

3、分 子 檢 測(cè)

慣例鏡檢法是臨床診斷陰道炎病原體的常用手腕,但診斷結(jié)果會(huì)遭到諸多要素影響,如分泌物涂片質(zhì)量、氣溫、判別規(guī)范和檢測(cè)人員閱歷不分歧等,影響診斷準(zhǔn)確性,容易漏檢,誤判。

而微生物的代謝酶數(shù)量眾多, 酶學(xué)檢測(cè)的效果在于, 酶的陽(yáng)性與否并不是陰道炎診斷的必要要素, 以BV為例, 大約90%的BV患者會(huì)出現(xiàn)唾液酸酶陽(yáng)性, 但是唾液酸酶陽(yáng)性的患者并不一定都是BV。因此, 酶學(xué)檢驗(yàn)只能作為形狀學(xué)檢驗(yàn)的重要補(bǔ)充, 有助于我們判別感染的嚴(yán)重水平以及混合感染等特殊狀況。

牢靠的檢測(cè)技術(shù)在婦科感染疾病診治中占有十分重要的位置,分子生物學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時(shí)代的到來(lái),為臨床上這些診治困難的感染性疾病帶來(lái)了新曙光、在微生物研討范圍中具有里程碑式的意義。

經(jīng)過(guò)對(duì)30種相關(guān)生殖道有益/致病微生物的精準(zhǔn)基因檢測(cè),一次性更精準(zhǔn)、片面的了解陰道微生態(tài),對(duì)陰道菌群停止生態(tài)分型評(píng)價(jià)。其高特異性、高靈敏度是替代傳統(tǒng)鏡檢/培育法的有效提高。微生物鑒定與定量檢驗(yàn)并行,提醒生殖道感染治病機(jī)理,協(xié)助女性更精準(zhǔn)的了解陰道菌群結(jié)構(gòu)。

發(fā)布于 2022-03-03 16:28

無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè)?

作為微生物中一個(gè)重要的研討范圍,細(xì)菌,與我們的安康和生活親密相關(guān),其菌種類單一,體積龐大,結(jié)構(gòu)不同。在環(huán)境范圍、食品范圍、臨床醫(yī)學(xué)等,經(jīng)常需求對(duì)細(xì)菌種類、細(xì)菌數(shù)量、細(xì)菌中活性物質(zhì)、細(xì)菌作為媒介分解化合物、單個(gè)活性菌體等停止快速檢測(cè)和剖析。

與慣例檢測(cè)技術(shù)相比,顯微拉曼光譜是一種快速、無(wú)損、無(wú)懼水、微區(qū)分辨、非接觸式檢測(cè)的分子光譜技術(shù),十分適宜用于微生物的檢測(cè)和剖析,成像功用還可以完成細(xì)菌微區(qū)成分散布的剖析。

儀器和軟件

Thermo Scientific? DXR?3xi 顯微拉曼成像光譜儀
Thermo Scientific? DXR?3顯微拉曼光譜儀

Thermo Scientific ? DXR? 3系列顯微拉曼技術(shù)在微生物檢測(cè)和剖析范圍具有共同的技術(shù)和運(yùn)用優(yōu)勢(shì):

先進(jìn)的自動(dòng)化和智能化光學(xué)控制系統(tǒng)

超高的檢測(cè)靈敏度和空間分辨率

軟件控制、實(shí)時(shí)到樣品的激光功率精細(xì)調(diào)理專利技術(shù)

“一鍵式”操作,無(wú)需專業(yè)背景

功用弱小、界面友好的剖析軟件

集成數(shù)學(xué)模型算法、導(dǎo)游操作的TQ Analyst建模軟件

光鑷-微流控聯(lián)用技術(shù)完成流體中微生物的快速剖析

運(yùn)用案例

細(xì)菌結(jié)構(gòu)剖析

細(xì)菌種類不同,其活性物質(zhì)如氨基酸、蛋白質(zhì)等表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)和量的差異,拉曼光譜的特征結(jié)構(gòu)峰可以很好的表現(xiàn)活性物質(zhì)和含量的差異,依據(jù)這些差異可以快速無(wú)損的停止細(xì)菌種類的鑒別和剖析。

腸炎沙門氏菌、單增李斯特菌及大腸桿菌DH5α的拉曼光譜及峰結(jié)構(gòu)歸屬

單個(gè)細(xì)菌檢測(cè)

通常細(xì)菌的體積較小,信號(hào)較弱,溶液中細(xì)菌濃度較低時(shí),很難檢測(cè)到有效的化學(xué)結(jié)構(gòu)信息,尤其是需求對(duì)單個(gè)細(xì)菌的化學(xué)結(jié)構(gòu)停止檢測(cè)和剖析。在停止分子結(jié)構(gòu)剖析時(shí),需求高靈敏度和空中間分辨率的拉曼技術(shù)。

采用超高靈敏和空中間分辨的DXRxi顯微拉曼成像光譜儀,應(yīng)用研討者[1]分解的磁性富集高活性SERS傳感器,經(jīng)過(guò)適配子識(shí)別細(xì)菌,完成低濃度和單個(gè)金黃色葡萄球菌的檢測(cè)和剖析。

不同細(xì)菌濃度的SERS光譜及定量曲線
SERS傳感器包覆的單個(gè)細(xì)菌:SEM圖(a),拉曼白光圖像(b),拉曼成像(c),對(duì)應(yīng)拉曼成像區(qū)域的拉曼光譜(d)

單個(gè)細(xì)菌體內(nèi)分解物的鑒別與剖析

酵母菌是一些單細(xì)胞真菌,其結(jié)構(gòu)與初等植物的細(xì)胞一樣,比擬復(fù)雜,體積小的約2-6um,大的約5-30um。在一定適宜的培育條件下,酵母菌菌體可以作為微型“反響器”,在體內(nèi)分解一些目的化合物,在剖析目的化合物時(shí),需求空中間分辨率的顯微拉曼光譜儀才干實(shí)如今菌體微區(qū)的剖析,同時(shí)要求快速測(cè)試以堅(jiān)持細(xì)菌的活性。而賽默飛的DXR3xi拉曼成像光譜儀因其超高靈敏度、空中間分辨率和超快速成像功用,是一款十分適宜用于這些范圍的研討。

細(xì)菌空白組和實(shí)驗(yàn)組(體內(nèi)內(nèi)有分解物,白色光譜)的拉曼光譜:目的物質(zhì)特征峰202和408cm-1
不同物質(zhì)在細(xì)菌內(nèi)的特征峰散布:細(xì)菌空白組和實(shí)驗(yàn)組(樣品來(lái)自某高校)

Thermo Scientific ?DXR?系列顯微拉曼光譜儀,經(jīng)過(guò)蛋白質(zhì)、氨基酸等生物活性物質(zhì)的拉曼光譜特征性,可以輕松完成幾微米甚至幾百納米大小細(xì)菌種類的檢測(cè)與剖析。應(yīng)用超高靈敏度和超空中間分辨的DXR3xi成像技術(shù)有助于快速研討單個(gè)活性細(xì)菌體內(nèi)物質(zhì)的散布,完成微生物的活體剖析。為微生物的研討提供了一種無(wú)損、快速、無(wú)懼水的研討工具。

參考文獻(xiàn)

1,Junfeng Wang et al, ACS Appl. Mater. Interfaces 2015, 7, 20919?20929

發(fā)布于 2022-02-23 12:00

無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè)??無(wú)處不在的細(xì)菌如何被檢測(cè)??健明迪

SignalP+TMHMM預(yù)測(cè)微生物分泌蛋白

Secretory Protein是指在細(xì)胞內(nèi)分解后,分泌到細(xì)胞外起作用的蛋白質(zhì)。分泌蛋白的N 端有普通由15~30 個(gè)氨基酸組成的信號(hào)肽。信號(hào)肽是引導(dǎo)新分解的蛋白質(zhì)向分泌通路轉(zhuǎn)移的短(長(zhǎng)度5-30個(gè)氨基酸)肽鏈。常指新分解多肽鏈中用于指點(diǎn)蛋白質(zhì)的跨膜轉(zhuǎn)移(定位)的N-末端的氨基酸序列(有時(shí)不一定在N端)。運(yùn)用SignalP 注釋蛋白序列能否含有信號(hào)肽結(jié)構(gòu),運(yùn)用TMHMM注釋蛋白序列能否含有跨膜結(jié)構(gòu),*終挑選出含有信號(hào)肽結(jié)構(gòu)并且不含跨膜結(jié)構(gòu)的蛋白為分泌蛋白。

軟件Software

  • SignalP V6.0
  • SignalP 6.0 預(yù)測(cè)來(lái)自古細(xì)菌、革蘭氏陽(yáng)性細(xì)菌、革蘭氏陰性細(xì)菌和真核生物的蛋白質(zhì)中存在的信號(hào)肽predicts signal peptides and the location of their cleavage sites in proteins from Archaea, Gram-positive Bacteria,及其切割位點(diǎn)的位置。Gram-negative Bacteria and Eukarya.在細(xì)菌和古細(xì)菌中,SignalP 6.0 可以區(qū)分五種類型的信號(hào)肽:In Bacteria and Archaea, SignalP 6.0 can discriminate between five types of signal peptides:
    • Sec/SPI:由 Sec 轉(zhuǎn)座轉(zhuǎn)運(yùn),并由信號(hào)肽酶 I (Lep) 切割的“規(guī)范”分泌信號(hào)肽;"Standard" secretory signal peptides transported by Sec translocon and cleaved by Signal Peptidase I (Lep).
    • Sec/SPII:由 Sec 轉(zhuǎn)座子運(yùn)輸,并由信號(hào)肽酶 II (Lsp) 切割的脂蛋白信號(hào)肽;lipoprotein signal peptides transported by the Sec translocon and cleaved by Signal Peptidase II (Lsp).
    • Tat/SPI:由 Tat 轉(zhuǎn)座子轉(zhuǎn)運(yùn),并由信號(hào)肽酶 I (Lep) 切割的 Tat 信號(hào)肽;Tat signal peptides transported by the Tat translocon and cleaved by Signal Peptidase I (Lep).
    • Tat/SPII:由 Tat 轉(zhuǎn)位子轉(zhuǎn)運(yùn),并由信號(hào)肽酶 II (Lsp) 切割的 Tat 脂蛋白信號(hào)肽;Tat lipoprotein signal peptides transported by Tat translocon & cleaved by Signal Peptidase II (Lsp).
    • Sec/SPIII:由 Sec 轉(zhuǎn)位子運(yùn)輸,并由信號(hào)肽酶 III (PilD/PibD) 切割的菌毛蛋白和菌毛蛋白樣信號(hào)肽。Pilin & pilin-like signal peptides transported by Sec translocon & cleaved by Signal Peptidase III (PilD/PibD).
    • 此外,SignalP 6.0 預(yù)測(cè)信號(hào)肽的區(qū)域。Additionally, SignalP 6.0 predicts the regions of signal peptides.依據(jù)類型,預(yù)測(cè) n、h 和 c 區(qū)域以及其他顯著特征的位置。Depending on the type, the positions of n-, h- and c-regions as well as of other distinctive features are predicted.

  • TMHMM V2.0c
    • 用于預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)中的跨膜螺旋。

  • Python

SignalP和TMHMM關(guān)于學(xué)術(shù)用戶收費(fèi),但是需求填寫相關(guān)信息和郵箱,以接納下載鏈接(4h有效時(shí)間)。

軟件裝置Installation of Softwares

裝置SignalP 6.0

  • 下載 訪問(wèn)SignalP V6.0網(wǎng)站,找到“Download”,填寫相關(guān)信息,獲取下載鏈接,下載失掉“signalp-6.0.fast.tar.gz”。有兩個(gè)形式可以選擇——“slow_sequential”和“fast"。前者runs the full model sequentially, taking the same amount of RAM as fast but being 6 times slower;后者uses a smaller model that approximates the performance of the full model, requiring a fraction of the resources and being significantly faste。本教程下載的是fast形式。
  • 裝置Installation
    • 裝置依賴Dependencies
      • Python
      • matplotlib>3.3.2
      • numpy>1.19.2
      • torch>1.7.0 pip install torch
      • tqdm>4.46.1

    • 裝置SignalP 6.0 # 解緊縮裝置文件 tar zxvf signalp-6.0.fast.tar.gz # 進(jìn)入解壓后的軟件目錄,在終端運(yùn)轉(zhuǎn) python setup.py install # 測(cè)試裝置 signalp6 --help

裝置TMHMM V2.0c

  • 下載 訪問(wèn)TMHMM V2.0c網(wǎng)站,找到“Download”,填寫相關(guān)信息,獲取下載鏈接,下載失掉“tmhmm-2.0c.Linux.tar.gz”。
  • 裝置 # 解緊縮 tar zxvf tmhmm-2.0c.Linux.tar.gz # 進(jìn)入解壓后的目錄 cd tmhmm-2.0c # 獲取以后途徑,我的是“/home/liu/tools/tmhmm-2.0c/bin” pwd # 將該途徑參與到系統(tǒng)的環(huán)境變量中,參考我之前的文章來(lái)(編輯~/.bashrc)liaochenlanruo.github.io # 修正bin目錄下的tmhmm和tmhmmformat.pl的首行為“#!/usr/bin/perl”
  • 運(yùn)轉(zhuǎn)錯(cuò)誤 運(yùn)轉(zhuǎn)軟件時(shí)總報(bào)Segmentation fault (core dumped)錯(cuò)誤,暫時(shí)無(wú)解。各位可以運(yùn)用其在線版。

軟件用法Usage

SignalP 6.0

預(yù)測(cè)Prediction

A command takes the following form

signalp6 --fastafile /path/to/input.fasta --organism other --output_dir path/to/be/saved --format txt --mode fast

  • fastafile 輸入文件為FASTA格式的蛋白序列文件Specifies the fasta file with the sequences to be predicted.。
  • organism is either other or Eukarya. Specifying Eukarya triggers post-processing of the SP predictions to prevent spurious results (only predicts type Sec/SPI).
  • format can take the values txt, png, eps, all. It defines what output files are created for individual sequences. txtproduces a tabular .gff file with the per-position predictions for each sequence. png, eps, all additionally produce probability plots in the requested format. For larger prediction jobs, plotting will slow down the processing speed significantly.
  • mode is either fast, slow or slow-sequential. Default is fast, which uses a smaller model that approximates the performance of the full model, requiring a fraction of the resources and being significantly faster. slow runs the full model in parallel, which requires more than 14GB of RAM to be available. slow-sequential runs the full model sequentially, taking the same amount of RAM as fast but being 6 times slower. If the specified model is not installed, SignalP will abort with an error.

輸入Outputs

  • output_dir/output.gff3:僅包括含有信號(hào)肽的序列信息;

  • output_dir/prediction_results.txt:包括了輸入文件中的一切序列(不重要);
  • output_dir/region_output.gff3:包括一切的信號(hào)肽區(qū)域信息。
    • n-region: The n-terminal region of the signal peptide. Reported for Sec/SPI, Sec/SPII, Tat/SPI and Tat/SPII. Labeled as N
    • h-region: The center hydrophobic region of the signal peptide. Reported for Sec/SPI, Sec/SPII, Tat/SPI and Tat/SPII. Labeled as H
    • c-region: The c-terminal region of the signal peptide, reported for Sec/SPI and Tat/SPI.
    • Cysteine: The conserved cysteine in +1 of the cleavage site of Lipoproteins that is used for Lipidation. Labeled as c.
    • Twin-arginine motif: The twin-arginine motif at the end of the n-region that is characteristic for Tat signal peptides. Labeled as R.
    • Sec/SPIII: These signal peptides have no known region structure.

批處置與結(jié)果優(yōu)化

腳本名:run_SignalP.pl

#!/usr/bin/perl

use strict;

use warnings;

# Author: Liu Hualin

# Date: Oct 14, 2021

open IDNOSEQ, ">IDNOSEQ.txt" || die;

my @faa = glob("*.faa");

foreach (@faa) {

$_ =~ /(.+).faa/;

my $str = $1;

my $out = $1 . ".nodesc";

my $sigseq = $1 . ".sigseq";

my $outdir = $1 . "_signalp";

open IN, $_ || die;

open OUT, ">$out" || die;

while () {

chomp;

if (/^(>\S+)/) {

print OUT $1 . "\n";

}else {

print OUT $_ . "\n";

}

}

close IN;

close OUT;

my %hash = idseq($out);

system("signalp6 --fastafile $out --organism other --output_dir $outdir --format txt --mode fast");

my $gff = $outdir . "/output.gff3";

if (! -z $gff) {

open IN, "$gff" || die;

;

open OUT, ">$sigseq" || die;

while () {

chomp;

my @lines = split /\t/;

if (exists $hash{$lines[0]}) {

print OUT ">$lines[0]\n$hash{$lines[0]}\n";

}else {

print IDNOSEQ $str . "\t" . "$lines[0]\n";

}

}

close IN;

close OUT;

}

system("rm $out");

system("mv $sigseq $outdir");

}

close IDNOSEQ;

sub idseq {

my ($fasta) = @_;

my %hash;

local $/ = ">";

open IN, $fasta || die;

;

while () {

chomp;

my ($header, $seq) = split (/\n/, $_, 2);

$header =~ /(\S+)/;

my $id = $1;

$hash{$id} = $seq;

}

close IN;

return (%hash);

}

將run_SignalP.pl與后綴名為“.faa”的FASTA格式文件放在同一目錄下,在終端中運(yùn)轉(zhuǎn)如下代碼:

perl run_SignalP.pl

結(jié)果解讀Output interpretation

*代表輸入文件的名字。

  • *_signalp/output.gff3:僅包括含有信號(hào)肽的序列信息;
  • *_signalp/prediction_results.txt:包括了輸入文件中的一切序列(不重要);
  • *_signalp/region_output.gff3:包括一切的信號(hào)肽區(qū)域信息;
  • *_signalp/*.sigseq:存儲(chǔ)一切信號(hào)肽的氨基酸序列文件,可用作TMHMM的輸入文件。

TMHMM

預(yù)測(cè)

離線版總是報(bào)錯(cuò),找不出緣由,因此運(yùn)用網(wǎng)頁(yè)效勞器停止,輸入文件為上述生成的“*_signalp/*.sigseq”,將其上傳至網(wǎng)頁(yè)版TMHMM,提交義務(wù),等候結(jié)果即可。

結(jié)果展現(xiàn)

TMHMM可以輸入多種格式的結(jié)果文件,詳細(xì)請(qǐng)參考其官方說(shuō)明。

在TMHMM網(wǎng)站提交義務(wù)

  • Long output format
    • Length: 蛋白序列的長(zhǎng)度。The length of the protein sequence.
    • Number of predicted TMHs:預(yù)測(cè)到的跨膜螺旋的數(shù)量。The number of predicted transmembrane helices.
    • Exp number of AAs in TMHs:跨膜螺旋中氨基酸的預(yù)期數(shù)量。The expected number of amino acids intransmembrane helices. 假設(shè)此數(shù)字大于 18,則很能夠是跨膜蛋白(或具有信號(hào)肽)。If this number is larger than 18 it is very likely to be a transmembrane protein (OR have a signal peptide).
    • Exp number, first 60 AAs:在蛋白的前60個(gè)氨基酸中跨膜螺旋中氨基酸的預(yù)期數(shù)量。The expected number of amino acids in transmembrane helices in the first 60 amino acids of the protein.假設(shè)該數(shù)字超越幾個(gè),你應(yīng)該被正告在 N 端預(yù)測(cè)的跨膜螺旋能夠是一個(gè)信號(hào)肽。If it more than a few, you are warned that a predicted transmembrane helix in the N-term could be a signal peptide.
    • Total prob of N-in:N端在膜的細(xì)胞質(zhì)一側(cè)的總概率。The total probability that the N-term is on the cytoplasmic side of the membrane.
    • POSSIBLE N-term signal sequence:當(dāng)“Exp number, first 60 AAs”大于 10 時(shí)發(fā)生的正告。A warning that is produced when "Exp number, first 60 AAs" is larger than 10.

  • 蛋白F01_bin.1_00110合計(jì)436個(gè)氨基酸,有5個(gè)跨膜螺旋結(jié)構(gòu)。

  • 蛋白F01_bin.1_00142合計(jì)557個(gè)氨基酸,一切序列均在膜外,即該序列編碼的是分泌蛋白。

  • Short output format
    • "len=": 蛋白序列的長(zhǎng)度。The length of the protein sequence.
    • "ExpAA=":跨膜螺旋中氨基酸的預(yù)期數(shù)量。The expected number of amino acids intransmembrane helices.假設(shè)此數(shù)字大于 18,則很能夠是跨膜蛋白(或具有信號(hào)肽)。If this number is larger than 18 it is very likely to be a transmembrane protein (OR have a signal peptide).
    • "First60=":在蛋白的前60個(gè)氨基酸中跨膜螺旋中氨基酸的預(yù)期數(shù)量。The expected number of amino acids in transmembrane helices in the first 60 amino acids of the protein.假設(shè)該數(shù)字超越幾個(gè),你應(yīng)該被正告在 N 端預(yù)測(cè)的跨膜螺旋能夠是一個(gè)信號(hào)肽。If it more than a few, you are warned that a predicted transmembrane helix in the N-term could be a signal peptide.
    • "PredHel=":預(yù)測(cè)到的跨膜螺旋的數(shù)量。The number of predicted transmembrane helices by N-best.
    • "Topology=":N-best 預(yù)測(cè)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。The topology predicted by N-best.拓?fù)涫怯煽缒ぢ菪奈恢媒o出的,假設(shè)螺旋在外部,則由“i”分隔,假設(shè)螺旋在外部,則由“o”分隔。'i7-29o44-66i87-109o'意味著它從膜內(nèi)末尾,在位置7到29有一個(gè)預(yù)測(cè)的TMH,30-43在膜外,然后是位置44-66的TMH。

結(jié)果匯總

經(jīng)過(guò)網(wǎng)頁(yè)版預(yù)測(cè)我們僅失掉了一個(gè)列表文件(Short output format),該文件需求自己復(fù)制網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容粘貼到新文件中,我將其命名為*_TMHMM_SHORT.txt,并將其寄存在*_signalp目錄中,該目錄是由run_SignalP.pl生成的。下面我將會(huì)統(tǒng)計(jì)各個(gè)基因組中信號(hào)肽蛋白的總數(shù)量、分泌蛋白數(shù)量和跨膜蛋白數(shù)量到文件Statistics.txt中,并區(qū)分提取每個(gè)基因組的分泌蛋白序列到*_signalp/*.secretory.faa文件中,提取跨膜蛋白序列到*_signalp/*.membrane.faa文件中。該進(jìn)程將經(jīng)過(guò)tmhmm_parser.pl完成。

#!/usr/bin/perl use strict; use warnings; # Author: Liu Hualin # Date: Oct 15, 2021 open OUT, ">Statistics.txt" || die; print OUT "Strain name\tSignal peptide numbers\tSecretory protein numbers\tMembrane protein numbers\n"; my @sig = glob("*_signalp"); foreach my $sig (@sig) { $sig=~/(.+)_signalp/; my $str = $1; my $tmhmm = $sig . "/$str" . "_TMHMM_SHORT.txt"; my $fasta = $sig . "/$str" . ".sigseq"; my $secretory = $str . ".secretory.faa"; my $membrane = $str . ".membrane.faa"; open SEC, ">$secretory" || die; open MEM, ">$membrane" || die; my $out = 0; my $on = 0; my %hash = idseq($fasta); open IN, $tmhmm || die; while () { chomp; $_=~s/[\r\n]+//g; # print $_ . "\n"; my @lines = split /\t/; if ($lines[5] eq "Topology=o") { $out++; print SEC ">$lines[0]\n$hash{$lines[0]}\n"; }else { $on++; print MEM ">$lines[0]\n$hash{$lines[0]}\n"; } } close IN; close SEC; close MEM; system("mv $secretory $membrane $sig"); my $total = $out + $on; print OUT "$str\t$total\t$out\t$on\n"; } close OUT; sub idseq { my ($fasta) = @_; my %hash; local $/ = ">"; open IN, $fasta || die; ; while () { chomp; my ($header, $seq) = split (/\n/, $_, 2); $header =~ /(\S+)/; my $id = $1; $hash{$id} = $seq; } close IN; return (%hash); }

運(yùn)轉(zhuǎn)方法:將tmhmm_parser.pl放在*_signalp的上一級(jí)目錄下,*_signalp目錄中必需包括*_TMHMM_SHORT.txt文件和*.sigseq文件。在終端運(yùn)轉(zhuǎn)如下代碼:

perl tmhmm_parser.pl

腳本獲取

本文腳本見(jiàn)GitHub。

敬告:運(yùn)用文中腳本請(qǐng)?jiān)帽疚木W(wǎng)址,請(qǐng)尊重自己的休息效果,謝謝!Notice: When you use the scripts in this article, please cite the link of this webpage. Thank you!

參考

原文鏈接:SignalP+TMHMM預(yù)測(cè)微生物分泌蛋白 | liaochenlanruo

轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處!

編輯于 2021-12-28 09:33
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