phosphorylation proteomics 데이터는 널리고 널렸을 것입니다. 데이터 베이스 찾아서 매칭해보심이 어떨까요

답변 감사드립니다. 사실 molecular base가 아니라 phosphorylation proteomics도 생소한 개념이긴 하지만, 공부해서 찾아보겠습니다!

Kinase가 인산화 하는 motif의 서열은 일반적으로 공통적인 서열로 나타납니다. 이를 consensus motif라고 하는데, kinase의 알려진 기질 부위의 서열들을 중첩해서 공통된 서열을 뽑아내는 식으로 예측합니다.

이렇게 도출된 consensus motif를 가지고, 모르는 단백질에 해당 consensus motif 서열이 존재하는 지 여부를 가지고, 그 단백질이 어떤 kinase에 의해서 인산화 될 가능성이나 인산화될 수 있는 부위를 예측해볼 수 있습니다.

귀납적으로 분석하는 식이므로 이런 예측이 실제 실험결과와 완전히 일치하지는 않습니다. 알려진 기질부위가 많은 kinase일 수록 예측의 정확도가 높습니다.

이런 분석을 제공하는 web tool들은 phosphorylation, consensus motif 등의 키워드로 googling 해보시면 엄청나게 많이 나올 겁니다.

TPD님 답변 감사합니다. 저는 serine/tyrosine kinase와 pY(phospho-Y)에 관심이 있어서 찾아보았더니, SH2 도메인이 pY-X-X-M motif를 통해 pY를 특이적으로 인식한다고 하더라구요. 실제로 전체 프로틴 시퀀스에 이런서열이 하나 있어서, 이 서열에 있는 Y가 인산화되는 부분인가 예측하고 있습니다.