R语言 seqinr包 pK()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pK(seqinr)
pK()所属R语言包：seqinr

                                        pK values for the side chain of charged amino acids from various sources
                                         从各种来源的带电荷的氨基酸的侧链上的pK值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This compilation of pK values is from Joanna Kiraga (2008).
这本汇编的pK值是从乔安娜Kiraga（2008年）。


用法----------Usage----------


data(pK)



格式----------Format----------

A data frame with the seven charged amino-acid in row and six sources in column. The rownames are the one-letter code for amino-acids.
一个数据框的七个电荷的氨基酸的行和列中的六个来源。行名是氨基酸的单字母代码。


源----------Source----------

Table 2 in Kiraga (2008).
在Kiraga（2008）表2。


参考文献----------References----------

isoelectric point of proteins in the proteomes. PhD thesis, University of Wroclaw, Poland.
Frutige,r S., Hochstrasser D. (1993) The focusing positions of polypeptides in immobilized pH gradients can be predicted from their amino acid sequences. Electrophoresis, 14:1023-1031.

Harper's illustrated Biochemistry. 27th edition. Published by The McGraw-Hill Companies.
and other macromolecules: oscillating method.  Comput Biol Med., 36:157-166.
Published by Wiley.



实例----------Examples----------


data(pK)
data(SEQINR.UTIL) # for N and C terminal pK values[N和C末端pK值]
prot <- s2c("ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY")
compoAA <- table(factor(prot, levels = LETTERS))
nTermR <- which(LETTERS == prot[1])
cTermR <- which(LETTERS == prot[length(seq)])

computeCharge <- function(pH, compoAA, pK, nTermResidue, cTermResidue){
  cter <- 10^(-SEQINR.UTIL$pk[cTermResidue,1]) /
     (10^(-SEQINR.UTIL$pk[cTermResidue,1]) + 10^(-pH))
  nter <- 10^(-pH) / (10^(-SEQINR.UTIL$pk[nTermResidue,2]) + 10^(-pH))
  carg <- as.vector(compoAA['R'] * 10^(-pH) / (10^(-pK['R']) + 10^(-pH)))
  chis <- as.vector(compoAA['H'] * 10^(-pH) / (10^(-pK['H']) + 10^(-pH)))
  clys <- as.vector(compoAA['K'] * 10^(-pH) / (10^(-pK['K']) + 10^(-pH)))
  casp <- as.vector(compoAA['D'] * 10^(-pK['D']) /(10^(-pK['D']) + 10^(-pH)))
  cglu <- as.vector(compoAA['E'] * 10^(-pK['E']) / (10^(-pK['E']) + 10^(-pH)))
  ccys <- as.vector(compoAA['C'] * 10^(-pK['C']) / (10^(-pK['C']) + 10^(-pH)))
  ctyr <- as.vector(compoAA['Y'] * 10^(-pK['Y']) / (10^(-pK['Y']) + 10^(-pH)))
  charge <- carg + clys + chis + nter - (casp + cglu + ctyr + ccys + cter)
  return(charge)
}

pHseq <- seq(from = 0, to = 14, by = 0.1)
Bje <- pK$Bjellqvist
names(Bje) <- rownames(pK)
res <- computeCharge(pHseq, compoAA, Bje, nTermR, cTermR)
plot(pHseq, res, type = "l", ylab = "Charge", las = 1,
  main = paste("Charge of protein\n",c2s(prot)),
  xlab = "pH")
for(j in 2:ncol(pK)){
  src <- pK[,j]
  names(src) <- rownames(pK)
  res <- computeCharge(pHseq, compoAA, src, nTermR, cTermR)
  lines(pHseq, res, lty = j, col = rainbow(5)[j])
}

abline(h=0)
abline(v=computePI(prot))
legend("bottomleft", inset = 0.01, colnames(pK), lty = 1:6, col = c("black", rainbow(5)))

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