Место, где хранится информация о первичной структуре белка, это генетический код, закодированный в геноме организма. Белки хранят информацию. Определить трехмерную структуру белка можно несколькими способами. Один из методов — рентгеновская кристаллография. При таком подходе выделяется очень большое количество белка, затем он очищается, и белок образовывает кристалл. Многие другие базы данных используют белковые структуры, хранящиеся в PDB. Например, SCOP и CATH классифицируют структуры белка, в то время как PDBsum предоставляет графический обзор записей PDB с использованием информации из других источников. Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков.
Остались вопросы?
RMSD измеряет среднеквадратичное отклонение между атомами предсказанной структуры и реальной структуры белка. Чем меньше значение RMSD, тем более точное предсказание структуры белка. GDT измеряет сходство между предсказанной и реальной структурами белка, учитывая не только RMSD, но и другие факторы, такие как количество совпадающих атомов и их расстояние друг от друга. Высокое значение GDT указывает на более точное предсказание структуры белка. Методы оценки качества Для оценки качества предсказания структуры белков используются различные методы. Один из таких методов — сравнение предсказанной структуры с экспериментально определенной структурой белка. Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Другой метод — сравнение предсказанной структуры с другими предсказанными структурами. Если предсказанная структура белка близка к другим предсказанным структурам, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Ограничения оценки качества Оценка качества предсказания структуры белков имеет свои ограничения. Во-первых, она зависит от доступности экспериментально определенных структур белков.
Если таких структур недостаточно, то оценка качества может быть неполной или неточной. Во-вторых, оценка качества может быть влияна различными факторами, такими как размер белка, наличие гибких областей и наличие посттрансляционных модификаций. Эти факторы могут вносить дополнительные сложности в оценку качества предсказания структуры белков. В целом, оценка качества предсказания структуры белков является важным инструментом в биоинформатике. Она позволяет определить, насколько точно предсказанная структура соответствует реальной структуре белка и помогает улучшить методы предсказания структуры белков. Применение предсказания структуры белков Предсказание структуры белков имеет широкий спектр применений в биоинформатике и молекулярной биологии. Вот некоторые из них: Понимание функции белков Структура белка тесно связана с его функцией. Предсказание структуры белка позволяет узнать, какие регионы белка могут быть вовлечены в связывание с другими молекулами, какие активные сайты могут быть ответственны за каталитическую активность, и какие домены могут выполнять различные функции. Это помогает исследователям понять, как работает белок и как он взаимодействует с другими молекулами в клетке. Дизайн лекарственных препаратов Предсказание структуры белков играет важную роль в разработке новых лекарственных препаратов.
Знание структуры целевого белка позволяет исследователям разработать молекулы-ингибиторы, которые могут связываться с активными сайтами белка и блокировать его функцию. Это может быть полезно при лечении различных заболеваний, таких как рак, инфекции и неврологические расстройства. Инженерия белков Предсказание структуры белков также может быть использовано для инженерии новых белков с желаемыми свойствами. Исследователи могут изменять аминокислотную последовательность белка, чтобы изменить его структуру и функцию. Предсказание структуры белка помогает оценить, какие изменения в последовательности могут привести к желаемым изменениям в структуре и функции белка. Эволюционные исследования Предсказание структуры белков также может быть использовано для изучения эволюции белков. Сравнение структур белков разных организмов позволяет исследователям определить, какие структурные элементы белка сохраняются в течение эволюции и какие изменения в структуре могут быть связаны с адаптацией к различным условиям среды. В целом, предсказание структуры белков имеет множество применений и играет важную роль в понимании биологических процессов, разработке лекарственных препаратов и инженерии белков.
Одна из трудностей диагностики болезни Альцгеймера заключается в том, что у нас нет надежного и точного способа измерения этих белковых накоплений на ранних стадиях заболевания. AlphaFold 2 поможет диагностировать болезнь Альцгеймера на более ранних стадиях и даст возможность для создания нужного лекарства. Это важнейшее открытие за последние 50 лет, — говорит Джон Моулт, биолог из Университета Мэриленда, который стал соучредителем CASP в 1994 году с целью разработки вычислительных методов для точного предсказания структур белков. Возможность точно предсказать структуру белков по их аминокислотной последовательности станет огромным благом для медицины. Это значительно ускорит исследования по пониманию строительных блоков клеток и позволит быстрее и эффективнее открывать новые лекарства. Подпишитесь на нас в Яндекс. Дзен , чтобы получить доступ к закрытым материалам, которые не публикуются даже на сайте. Как еще может использоваться AlphaFold 2 AlphaFold 2 вряд ли сделает ненужными лаборатории, которые используют экспериментальные методы для определения структуры белков. Но алгоритм показал, что менее качественные и простые для сбора экспериментальные данные — это все, что нужно для создания хорошей структуры белка. Я думала, что эта проблема не будет решена при моей жизни, — говорит Джанет Торнтон, биолог из Европейской лаборатории молекулярной биологии. Она надеется, что этот подход поможет пролить свет на функцию тысяч неизвестных белков в геноме человека и разобраться в вариациях генов, вызывающих болезни, которые бывают у разных людей. Создание AlphaFold 2 также знаменует собой поворотный момент для DeepMind. Компания наиболее известна тем, что использует ИИ для освоения таких игр, как го , но ее долгосрочная цель — разработать программы, способные превосходить возможности человеческого интеллекта.
Улучшение существующих методов лечения Предсказание структуры белков также может помочь улучшить существующие методы лечения. Знание структуры белка позволяет исследователям оптимизировать действие лекарственных препаратов, улучшить их специфичность и снизить побочные эффекты. Это может привести к более эффективному лечению и улучшению качества жизни пациентов. Понимание эффектов генетических мутаций Предсказание структуры белков также может помочь исследователям понять эффекты генетических мутаций на структуру и функцию белков. Знание структуры белка позволяет предсказать, какие изменения в последовательности аминокислот могут привести к изменению его структуры и функции. Это может помочь в диагностике генетических заболеваний и разработке персонализированного подхода к лечению. В целом, предсказание структуры белков имеет огромное значение для понимания и применения в биологических и медицинских исследованиях. Оно открывает новые возможности для разработки лекарственных препаратов, улучшения существующих методов лечения и понимания генетических механизмов заболеваний. Методы предсказания структуры белков Предсказание структуры белков является сложной задачей, так как она основана на предсказании трехмерной конформации белка на основе его аминокислотной последовательности. Существует несколько методов, которые используются для предсказания структуры белков: Методы гомологии Методы гомологии основаны на предположении, что белки, имеющие схожие аминокислотные последовательности, имеют схожие структуры. Эти методы используют базу данных известных структур белков и сравнивают последовательность аминокислот с уже известными структурами. Если найдено сходство, то структура белка может быть предсказана на основе структуры гомологичного белка. Методы аб иницио Методы аб иницио, или методы первопринципного моделирования, основаны на физических принципах и математических моделях. Они используют знание о физических силовых полях и взаимодействиях между атомами и молекулами для предсказания структуры белка. Эти методы требуют большого вычислительного ресурса и времени, но могут предсказывать структуру белка с высокой точностью. Методы комбинированного подхода Методы комбинированного подхода объединяют различные методы предсказания структуры белков для достижения более точных результатов. Они могут использовать как методы гомологии, так и методы аб иницио, а также другие методы, такие как машинное обучение и искусственные нейронные сети. Эти методы позволяют учитывать различные аспекты структуры белка и повышают точность предсказания. Экспериментальные методы Помимо вычислительных методов, существуют также экспериментальные методы предсказания структуры белков. Они включают в себя методы рентгеноструктурного анализа, ядерного магнитного резонанса ЯМР , криоэлектронной микроскопии и другие. Эти методы позволяют непосредственно определить структуру белка, но они требуют сложной лабораторной работы и специального оборудования. Все эти методы имеют свои преимущества и ограничения, и часто используются в комбинации для достижения наилучших результатов предсказания структуры белков. Алгоритмы предсказания структуры белков Метод гомологии Метод гомологии основан на предположении, что белки, имеющие схожую последовательность аминокислот, обычно имеют схожую структуру. Этот метод использует базу данных известных структур белков и сравнивает последовательность аминокислот целевого белка с последовательностями из базы данных. Если найдется схожая последовательность, то можно предсказать, что структура целевого белка будет схожей с известной структурой. Метод аб и итерационный метод Метод аб и итерационный метод основаны на моделировании структуры белка на основе физических и химических принципов. Эти методы используют математические алгоритмы и компьютерные модели для предсказания структуры белка. Они учитывают взаимодействия между атомами и энергетические параметры, чтобы определить наиболее стабильную конформацию белка. Методы молекулярной динамики Методы молекулярной динамики используют компьютерные симуляции для моделирования движения и взаимодействия атомов в белке.
Это происходит за счет работы рибосом, которые считывают мРНК и связывают аминокислоты в цепочку. Масс-спектрометрия: для определения точной последовательности аминокислот в белке используется масс-спектрометрия. Этот метод позволяет определить массу аминокислоты и последовательность их расположения в белке. Биоинформатический анализ: после получения данных о последовательности аминокислот, следует провести биоинформатический анализ. Он включает в себя поиск сходств с уже известными белками, предсказание вторичной структуры и функции белка. Хранение и доступ к данным: информация о первичной структуре белка хранится в специализированных базах данных, таких как UniProt. Эти данные доступны для скачивания или поиска через веб-интерфейс. Изучение первичной структуры белка является основой для дальнейших исследований, таких как изучение вторичной и третичной структуры, а также функции белка. Это позволяет расширить наше понимание об организации и функционировании живых систем. Образцы для анализа первичной структуры белка Тип образца Описание Изолированные белки Это белки, которые были выделены из определенного организма или тканей с использованием различных методов.
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
старения у животных. Структура человеческого белка интерлейкина-12, связанного с его рецептором / UW Medicine Institute for Protein Design. Предмет: Биология, автор: analporoshok. где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Многие другие базы данных используют белковые структуры, хранящиеся в PDB. Например, SCOP и CATH классифицируют структуры белка, в то время как PDBsum предоставляет графический обзор записей PDB с использованием информации из других источников. Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
Информация о структуре белков «записана» в ДНК в виде последовательности нуклеотидов. В процессе транскрипции она переписывается на синтезирующуюся молекулу мРНК, которая выступает в качестве матрицы в процессе биосинтеза белка. Новости Новости. Эта информация получила название генетической информации, а участок ДНК, в котором закодирована информация о первичной структуре какого-либо белка, называется геном. Свойства белков определяются ихпервичной структурой, т. е. последовательностью аминокислот в их молекулах.В свою очередь наследственная информация о первичной структуре белка заключена в последовательности нуклеотидов в молекуле ДНК.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
В первом трансмембранном сегменте наложенных структур модели и шаблона показаны боковые цепи остатков, «подсвеченных» на выравнивании. Моделирование проводят с помощью программы Modeller и аналогичных ей или сервера Swiss-Model и ему подобных. В онлайн-базах ModBase и Swiss-Model Repository содержатся автоматически построенные модели для всех белков из базы Swiss-Prot, для которых удаётся найти структурный шаблон; Оценка качества, оптимизация и использование модели. Самый сложный этап моделирования по гомологии — оптимизировать модель с учётом всей доступной биологической информации по моделируемому белку. Вообще, моделирование структуры по гомологии с белком, выполняющим отличную функцию, не способно автоматически дать модель, пригодную для практически важных задач. Обязательно требуется аккуратная оптимизация, превращающая «заготовку» которой, по сути, является модель «нулевого приближения» в рабочий инструмент, — задача, зависящая скорее от интуиции и опыта исследователя, чем от конкретных компьютерных методик. Если же гомология низка, то накопившиеся структурные отличия, скорее всего, уже слишком велики для аккуратного моделирования, или — больше того — реальной гомологии между двумя белками нет никакой, а наблюдаемый уровень идентичности последовательностей является лишь случайным событием. Рисунок 3.
Качество и сфера пригодности компьютерных моделей белков, основанных на различной степени гомологии. Чем выше идентичность последовательностей моделируемого белка и шаблона — тем более высококачественными получаются модели, и область их пригодности расширяется на чувствительные к точному расположению атомов приложения — такие как объяснение каталитического механизма, докинг лигандов и разработка новых лекарств. Вертикальная ось представляет долю идентичности шаблон-мишень на выравнивании. Слева от вертикальных стрелок указаны методики, способные идентифицировать этот уровень гомологии. В правой части перечислены возможные сферы применения моделей, причём все «роли» моделей, основанных на низкой гомологии, относятся и к более «качественным» структурам. Слева от шкалы указана типичная точность моделей даны среднеквадратичное отклонение от «нативной» структуры и доля остатков модели, удовлетворяющая этому качеству. Из сравнения структур видно, что, хотя структурная общность несомненно тем выше, чем выше идентичность последовательностей, внутри этого семейства рецепторов существует консервативный структурный мотив, сохраняющийся даже у низкогомологичных по последовательности белков.
В этом случае часто используют методики поиска по профилям последовательностей, в которых для «запроса» к базе последовательностей используется не одиночная последовательность, а профиль, сконструированный на основе множественного выравнивания — своеобразная метапоследовательность, кодирующая в себе эволюционную вариабельность данного белка [25]. Если же ни с помощью «традиционных» подходов поиска гомологичных последовательностей, ни с помощью профилей найти структурный гомолог не удаётся, единственный способ получить предсказание — это de novo методы, о которых уже говорилось выше. Область применения предсказанных структур белков довольно разнообразна рис. Рисунок 4. Применение теоретических моделей белков в разработке новых лекарств. Возрастающее количество структурной информации интенсифицирует не только идентификацию и оптимизацию соединения-«прототипа», но и более ранние стадии — такие как выбор мишени для фармакологического воздействия и проверка её «причастности» к изучаемым процессам валидация мишени. Белки, чьи последовательности практически идентичны и содержат лишь несколько замен, иногда могут принимать различные конформации.
Некоторые белки при ди- или олигомеризации обмениваются доменами, в результате чего структура мономеров в составе олигомера и отдельно взятого мономера совершенно не похожи. За этими явлениями стоят очень тонкие эффекты, сопровождающие сворачивание белков, приводящие к тому, что небольшие замены в последовательности или молекулярном окружении стабилизируют различные конформации белка. Увы, прогнозирование таких событий пока что совершенно неподвластно ни сопоставительному моделированию, ни другим теоретическим методам предсказания пространственной структуры. Вообще, как показывает анализ множества предсказаний структуры «вслепую», в подавляющем большинстве случаев структура моделей, созданных по гомологии, оказывается не ближе к нативной, чем шаблон, на котором она базировалась [26] — если сравнивать укладку белковых «остовов» в пространстве. Происходит это, очевидно, из-за того, что в структуре шаблона не может содержаться отличительных черт моделируемого белка, а используемые методы оптимизации скорее отдаляют структуру модели от нативной, нежели приближают к ней — опять-таки, из-за несовершенства современных эмпирических полей, неспособных воспроизводить тонкие конформационные явления, происходящие «вблизи» нативной структуры. Предпринимаются, впрочем, попытки преодолеть этот изъян, позволяя оптимизации взаиморасположения участков белкового остова модели протекать только в «эволюционно разрешённых направлениях», извлекаемых из семейства структур родственных белков [27] , но этот подход пока не получил большого распространения. Дух соревнования Есть ли прогресс в моделировании структуры?
Целью этого соревнования, проводимого с тех пор каждые два года, является протоколирование прогресса в данной наукоёмкой области. Чтобы не подвергать участников соревнования соблазну сфабриковать результаты, «на старт» выносятся белки с действительно неизвестной структурой — поскольку экспериментаторы, занимающиеся изучением этих белков, либо ещё не завершили работу над их структурами, либо «под честное слово» не раскрывают её результатов до окончания «забега». По результатам соревнования — когда все модели от всех участников получены и «правильные ответы» выложены в онлайн — определяется победитель и выпускается специальный номер журнала Proteins [26] с описанием достижений участников «соревнования». И — что же вы думаете? Для серверов же характерна другая закономерность: так называемые метапредсказатели — роботы, которые сами не моделируют строение белков, а, собрав результаты с других серверов в интернете, комбинируют их предсказания в собственные, — выдают результаты в среднем более правильные, чем сервера-«одиночки». Механизм как электронной «интуиции», так и многоопытности учёных мужей ещё предстоит обобщить, чтобы, может быть, ещё на один шажок приблизиться к пониманию механизмов фолдинга белка и к умению корректно предсказывать их структуру. Протеомное моделирование Хотя точность полностью автоматического моделирования, как правило, оставляет желать лучшего как в абсолютном представлении, так и по сравнению с моделями, полученными «вручную» , прогресс в развитии «поточных» методов предсказания неизбежен.
Во-первых, он позволяет суммировать весь накопленный опыт в одной технологической платформе, которой могут воспользоваться исследователи, не занимающиеся молекулярным моделированием, в том числе и через интернет. А во-вторых, «роботы» неутомимы, что позволяет им строить модели огромного количества белков — например, всех белков, идентифицированных в геноме какого-нибудь отдельно взятого организма — что вряд ли было бы под силу людям если не рассматривать незаконную эксплуатацию азиатских студентов и аспирантов. Сейчас уже существуют интернет-ресурсы, содержащие компьютерные модели огромного числа белков, полученные автоматически в результате запуска такого масштабного «геномно-протеомного» моделирования — и среди них уже упомянутые базы ModBase и Swiss-Model Repository. И если в этих базах содержатся модели, главным образом основанные на гомологии со структурами из базы PDB, то аналогичные инициативы с использованием de novo-«предсказателей» — упомянутых выше программ Rosetta и TASSER — моделируют и малоизученные белки, не имеющие ни структурных гомологов, ни ещё чётко определённой функции в клетке. De novo предсказания, помимо собственно моделирования структуры, могут оказать дополнительное подспорье проектам по структурной геномике, указывая белки с не найденным ранее типом укладки и, следовательно, являющиеся первоочередными «кандидатами» на экспериментальное изучение в рамках стратегии структурно-геномных проектов.
Первичная структура белка аминокислоты. Структурное строение аминокислот. Химическое строение аминокислот. Белки и аминокислоты структура и функции.
Первичная и вторичная структура белка. Строение белков. Уровни структуры белка. ДНК строение и функции. ДНК строение структура функции. Строение и функции молекулы ДНК. Строение и функции дне. Функции рибосомальной РНК. Типы структуры первичного белка.
Первичная структура белка структура. Первичная структура белка характеризуется. Первинча яструктруа белка. Физико-химические свойства белков: ренатурация.. Физико-химические свойства белков Амфотерность. Физико-химические свойства белков денатурация. Физико-химические свойства белков растворимость. Первичная структура закодированного белка. Кодирование наследственной информации.
Принцип кодирования генетической информации. Кодирование и реализация биологической информации в клетке. Структуры белка в организме человека. Белки строение функции структура свойства. Белки строение и функции в клетке. Состав структура и функция белок. Белок строение и функции. Белки строение свойства функции. Белки состав строение свойства функции.
Структура дезоксирибонуклеиновой кислоты ДНК.. Нуклеиновые кислоты строение ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота строение и функции. Строение ДНК репликация функции. Нативная структура белка это. Натинативная структура Белуа. Нативная структура елка. Нативная структура белков. Белок биология строение.
Строение белка кратко структуры. Строение белков аминокислоты. Общее строение белков. Строение и роль белка в клетке. Биополимеры белки строение. Современные представления о структуре белков. Биополимеры белки и их структура. Биосинтез белка и нуклеиновых кислот генетический код. Реализация генетической информации.
Реализация генетической наследственной информации:. Информация в генетике. Белки биохимия структура. Четвертичная структура белка химия. Первичная структура белков биохимия. Четвертичная структура белка биохимия. Первичная структура белка биохимия. Строение первичной структуры белка. Первичная структура белков связи.
Химический состав строение и структура белка. Строение белков химия. Химическое строение белков. Белки химическое строение.
В 2021 году произошел серьезный прорыв в биологии — впервые стало возможно предсказать трехмерную структуру белка, применяя технологии искусственного интеллекта и компьютерные алгоритмы. Как выглядит молекула Для того, чтобы понять, почему открытие биологов — это большой шаг для человечества, нужно начать с самых основ.
Вся наша жизнь есть взаимодействие молекул: в основном, это белки. Белки — это длинные цепочки аминокислот, которые формируются на основе информации, полученной из ДНК, а затем сворачиваются в трехмерные формы. Формы, которые принимают белковые молекулы, определяются информацией, заложенной в ДНК, а уж в какую форму свернется сама молекула ДНК — зависит от состава аминокислот в цепочке. В свою очередь, форма в биологии определяет функцию. К примеру, в пандемию COVID-19 многие видели изображение вирусной частицы, на ней можно было заметить небольшие выступы. Эти выступы — S-белок коронавируса или белок-шип.
То, что мы видим на подобных изображениях, — определенным образом свернутая в трехмерном пространстве молекула. Поверхность молекулы очень сложна, на ней есть множество выступов, впадин, участков с разным зарядом, ямок и т. Ключ и замок За счет поверхности белки взаимодействуют друг с другом. Это похоже на ключ и замок: ключ может открыть замок, только если бороздка ключа соответствует ему. В противном случае ключ или не войдет, или не повернется, или вовсе сломается. Большинство заболеваний, к примеру, рак, связаны с тем, что белки изменяются в результате мутаций, а мутировавший белок с измененной трехмерной структурой способен взаимодействовать не с тем, с чем нужно.
Как если бы поврежденный ключ перестал открывать нужный замок, но приобрел способность открывать замок в двери чужой квартиры. По этому принципу работает большинство болезней — к примеру, связывающий домен S-белка коронавируса, находящегося на поверхности вирусной частицы, взаимодействует с рецепторами клетки легочного эпителия, как ключ с замком. Знание трехмерной структуры белков и умение предсказать ее очень важно именно поэтому.
Даже вирусы, которые не имеют клеточную структуру, имеют ДНК. В основном ДНК вируса просто окружена белковою оболочкою. Синтез белка происходит в цитоплазме на рибосомах.
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
Информация о структуре белка хранится в а его Синтез осуществляется в. Закончите предложение информация о структуре белка хранится в. Информация о структуре белке хранится. Четвертичная структура белка таблица. Четвертичная структура белка формула химическая. Белки третичная структура и четвертичная. Строение и структура белков.
Синтез первичной структуры белка осуществляется. Перенос информации о первичной структуре белка. Классификация белков по месту их синтеза. Структурные основы белкового синтеза.. Первичная структура белка при денатурации. Денатурация белка структуры.
Процесс денатурации белка формула. Денатурация белка биология 10 класс. Белки первичная вторичная третичная четвертичная структуры. Первичная вторичная и третичная структура белков. Структура белков первичная вторичная третичная четвертичная. Белки первичная вторичная третичная структуры белков.
Ген содержит информацию о первичной структуре белка. Участок ДНК С первичной структуре белка. Наследственная информация содержится в. Р РНК функция. Рибосомная РНК функции. РНК строение структура функции.
Строение простых белков. Строение белковых молекул кратко. Строение белковых молекул. Структуры белка. Вторичная и третичная структура белка. Первичная и третичная структура белка.
Белки и их строение. Примеры белков ферментов. Белки ферменты примеры. Ферментативные белки примеры. Роль белков в живой системе. Строение молекулы белка первичная структура.
Первичная структура белковых молекул. Молекула белка в первичной структуре. Первичная структура белковой молекулы. Где хранится информация о структуре белка Альфа спираль вторичной структуры белка. Вторичная структура белка биохимия. Белки биохимия структуры белков.
Характеристика Альфа спирали вторичной структуры белка. Первичная вторичная третичная структура белка. Первичная структура белка вторичная структура. Связи в первичной вторичной третичной и четвертичной структуре белка. Белки первичные вторичные третичные четвертичные. Где хранится информация о структуре белка Структуры белка ЕГЭ.
Первичная вторичная и третичная структура белков ЕГЭ.
UniProt — крупнейший банк данных, в котором содержится информация о миллионах белков из разных организмов. UniProt объединяет данные из различных источников, позволяя исследователям получить доступ к обширным знаниям о белковых структурах и их функциях. InterPro — база данных, объединяющая информацию о функциях и структуре белков из разных источников. InterPro позволяет исследователям проводить анализ гомологий и функциональных связей между белками. Генные банки данных Генные банки данных представляют собой специальные онлайн-ресурсы, которые хранят и предоставляют доступ к информации о генетической информации организмов. В частности, генные банки данных содержат информацию о последовательности нуклеотидов, кодирующих белки, а также данные о структуре генов и их регуляторных элементов. Одним из наиболее известных и широко используемых генных банков данных является GenBank.
GenBank предоставляет свободный доступ к генетической информации, полученной в результате исследований в области генетики. ENA содержит информацию о нуклеотидных последовательностях из Европы и других частей мира. Банк данных ENA является основным хранилищем генетической информации, полученной в ходе проекта «Геном Европы». Наконец, стоит отметить Protein Data Bank PDB , который является главным источником информации о трехмерной структуре белков. PDB содержит данные о миллионах белковых структур, полученных с помощью рентгеноструктурного анализа или ядерного магнитного резонанса. Благодаря генным банкам данных и свободному доступу к генетической информации, исследователи по всему миру могут изучать гены, их функцию и взаимодействие, что способствует развитию науки и медицины. Электронные репозитории Электронные репозитории представляют собой веб-платформы, разработанные для хранения и обмена информацией о первичной структуре белков. Они позволяют ученым обмениваться данными и получать доступ к хранилищу структур, созданных другими учеными.
PDB является центральным репозиторием данных о трехмерной структуре белков, полученных с помощью различных экспериментальных методов, таких как рентгеноструктурный анализ и ядерное магнитное резонансное исследование. PDB предоставляет ученым доступ к более чем 150 000 структур белков, а также инструменты для их анализа и визуализации. Другим примером электронного репозитория является UniProt.
PDB предоставляет ученым доступ к более чем 150 000 структур белков, а также инструменты для их анализа и визуализации. Другим примером электронного репозитория является UniProt. UniProt объединяет информацию о последовательности, аннотации и 3D-структурах белков, собранную из различных источников. В UniProt ученым доступны данные о миллионах белков и связанные с ними биологические аннотации. Электронные репозитории играют ключевую роль в исследованиях в области белкойной биоинформатики и структурной биологии. Они позволяют ученым обмениваться исследовательскими данными, улучшить взаимодействие между научными группами и повысить эффективность научных исследований.
В заключении, электронные репозитории являются ценным инструментом для хранения и обмена информацией о первичной структуре белков. Они позволяют ученым быстро получить доступ к большому количеству данных и использовать их в своих исследованиях. Благодаря таким платформам, исследования в области белковой структуры и функции могут продвигаться вперед, способствуя развитию науки и медицины. Биоинформационные ресурсы В настоящее время существует множество биоинформационных ресурсов, которые играют важную роль в хранении информации о первичной структуре белков. Эти ресурсы предоставляют доступ к базам данных и инструментам, которые помогают в анализе и интерпретации биологических данных. Одним из наиболее популярных ресурсов является база данных UniProt, которая содержит информацию о белках, их последовательности и функциональных свойствах. Ресурс также предлагает инструменты для анализа белковых последовательностей и предсказания их функций. PDB предоставляет доступ к 3D-структурам белков, полученных с помощью методов рентгеноструктурного анализа и ядерного магнитного резонанса. Ресурс позволяет исследователям изучать взаимодействия белков, предсказывать их функции и разрабатывать новые лекарственные препараты.
Кроме того, существуют и другие биоинформационные ресурсы, такие как NCBI National Center for Biotechnology Information , которые предлагают широкий спектр инструментов для анализа генетической информации. Использование биоинформационных ресурсов стало неотъемлемой частью работы биологических исследователей. Они позволяют собирать и анализировать огромное количество данных, что помогает расширять наши знания о биологических процессах и разрабатывать новые подходы к лечению различных заболеваний.
При воздействии сигнала на определённый участок молекулы — белок-рецептор — происходят её конформационные изменения. В результате меняется конформация другой части молекулы, осуществляющей передачу сигнала на другие клеточные компоненты. Существует несколько механизмов передачи сигнала. Некоторые рецепторы катализируют определённую химическую реакцию; другие служат ионными каналами, которые при действии сигнала открываются или закрываются; третьи специфически связывают внутриклеточные молекулы-посредники. У мембранных рецепторов часть молекулы, связывающаяся с сигнальной молекулой, находится на поверхности клетки, а домен, передающий сигнал, — внутри [84]. Моторная двигательная функция[ править править код ] Миозин — моторный белок Целый класс моторных белков обеспечивает движения организма, например, сокращение мышц, в том числе локомоцию миозин , перемещение клеток внутри организма например, амёбоидное движение лейкоцитов , движение ресничек и жгутиков , а также активный и направленный внутриклеточный транспорт кинезин , динеин. Динеины и кинезины проводят транспортировку молекул вдоль микротрубочек с использованием гидролиза АТФ в качестве источника энергии. Динеины переносят молекулы и органоиды из периферических частей клетки по направлению к центросоме , кинезины — в противоположном направлении [85] [86]. Динеины также отвечают за движение ресничек и жгутиков эукариот. Цитоплазматические варианты миозина могут принимать участие в транспорте молекул и органоидов по микрофиламентам. Белки в обмене веществ[ править править код ] Большинство микроорганизмов и растений могут синтезировать 20 стандартных аминокислот , а также дополнительные нестандартные аминокислоты, например, цитруллин. Но если аминокислоты есть в окружающей среде, даже микроорганизмы сохраняют энергию путём транспорта аминокислот внутрь клеток и выключения их биосинтетических путей [87]. Аминокислоты, которые не могут быть синтезированы животными, называются незаменимыми. Основные ферменты в биосинтетических путях, например, аспартаткиназа , которая катализирует первый этап в образовании лизина , метионина и треонина из аспартата , отсутствуют у животных. Животные, в основном, получают аминокислоты из белков, содержащихся в пище. Белки разрушаются в процессе пищеварения , который обычно начинается с денатурации белка путём помещения его в кислотную среду и гидролиза с помощью ферментов, называемых протеазами.
Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно
| Где хранится информация о структуре белка? Как - вопрос №13491279 от ABILAIKhan 16.06.2021 17:48 | Информация о структуре белка хранится в базах данных и репозиториях, специально созданных для этой цели. |
| Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка | Где хранится информация о структуре белка? (ДНК). |
| Информация о структуре белков хранится в | Информация о первичной структуре белка содержится в его генетической последовательности. |
| Где и в каком виде хранится информация о структуре белка... | Тегиструктура белка это, где хранится информация о структуре белка, кто открыл первичную структуру белка, для определения белка применяют в химии, какая структура молекулы белка определяется. |
Биосинтез белка
Раньше ученые были вынуждены тратить на поиск и изучение белков многие месяцы или годы, однако с помощью алгоритма ИИ это стало возможно реализовать в кратчайшие сроки. Материалы по теме:.
Очевидно, что перебрать все конформации, чтобы выбрать самую низкую по энергии, невозможно, а из-за слабого понимания механизмов сворачивания белка повторить тот «кратчайший путь», который ведёт к нативной структуре, на компьютере пока не удаётся. Чтобы как-то приблизиться к природному механизму сворачивания, исследователи пытаются выделить в последовательности моделируемого белка структурно консервативные фрагменты аналогичные тем, что в природе сворачиваются первыми и в дальнейшем уже остаются неизменными и как бы «собирают мозаику» из этих фрагментов. Эта процедура, тоже чрезвычайно ресурсоёмкая всё равно требуется перебрать астрономическое число вариантов! Рисунок 1. De novo фолдинг: предсказание пространственной структуры небольших белков. Программа Rosetta генерирует ансамбль моделей, получающихся после «сборки» структурно-консервативных фрагментов молекулы в специализированном силовом поле. Короткие 4—10 аминокислотных остатков фрагменты последовательности моделируемого белка выступают «зародышами» структуры будущей модели причём в разных моделях они различаются и «перекрываются» , а конформацию этим фрагментам «назначают», используя конформации гомологичных фрагментов из белков с уже известной структурой. В этом смысле, de novo не является моделированием «заново» в полном смысле слова, но «заимствование» локальных структурных фрагментов такой небольшой длины в данном случае не считается использованием структуры белков-гомологов целиком. Сверху на рисунке показаны наложенные экспериментальная структура белка Hox-B1 красным и соответствующая низкоэнергетическая структура, предсказанная программой Rosetta синим.
Видно практически идеальное совпадение конформаций ароматических остатков в центральной области белка. Внизу показана зависимость энергий моделей из полученного в расчёте ансамбля от среднеквадратичного отклонения СКО моделей от нативной структуры. Синим цветом показаны модели, сгенерированные из нативной структуры в качестве «контроля» и естественно получившиеся очень близкими к ней по значению СКО , чёрным — модели, созданные в процессе предсказания. Красной стрелкой отмечена модель, структура которой дана сверху. Этот факт иллюстрирует не очень высокую надёжность предсказаний в практических применениях — потому что в реальных задачах, когда предсказываемая структура действительно неизвестна, сравнивать СКО модели будет уже не с чем — руководствоваться придётся только значениями энергии. Разрабатываемая ими программа Rosetta уже неоднократно показывала себя с хорошей стороны в предсказании структуры белков небольшой длины рис. Похожий подход используется в программе TASSER [15] , где короткие структурные фрагменты «собираются» в специализированном силовом поле, а результат модель, предположительно близкая к нативной выбирается из ансамбля предсказаний с помощью идентификации наиболее плотного структурного кластера — являющегося, по мнению исследователей, «гнездом» физически реалистичных моделей. Конечно, все эти мощности пошли не только на предсказание одной структуры — в исследование был включен не один белок. Эта ресурсоёмкость лишний раз подчёркивает, что понимание механизмов фолдинга находится не на высоте: способ направленно двигаться в сторону нативной структуры, не перебирая множества нереалистичных вариантов, пока не найден. Да и функции оценки потенциальной энергии часто дают промашки: ведь на одно удачное предсказание, становящееся поводом к публикации в одном из ведущих журналов [13—17] , приходится множество неудачных попыток!..
Но и для предсказаний с не очень высокой точностью находится своё применение: ведь упомянутые алгоритмы могут не только предсказывать структуру «с нуля», но и оптимизировать модель, если в качестве отправной точки задать экспериментальную структуру, требующую уточнения — например, ЯМР-модель или данные из криоэлектронной микроскопии. Кроме того, предсказание структуры всех белков подряд из какого-нибудь организма может помочь идентифицировать белки с ещё неизвестным типом укладки — чтобы экспериментаторы могли сконцентрироваться именно на них и «расшифровать» строение ещё одного структурного семейства. Итак, методики de novo фолдинга для небольших белков уже достигли определённой зрелости [17] , а возможность создать белок с не встречающимся в природе типом укладки «с нуля» [18] дополнительно подчёркивает потенциал этой области — ведь свернуться способна далеко не каждая последовательность! И тут на помощь приходит сама Природа — ведь белки не независимы друг от друга, и между ними есть «родственные» отношения! Предсказание структуры белков, использующее эти отношения, называется сопоставительным моделированием, или моделированием на основании гомологии. Сопоставительное моделирование «Вселенная» белков велика как уже было сказано, на сегодняшний день известно уже более пяти миллионов белков, идентифицированных в геномах множества организмов , но не безгранична. Многие белки имеют типичные мотивы пространственной организации — то есть, принадлежат к различным семействам, образуя «родственные» группы. И, хотя «новый» белок приобретает другую функцию, а его последовательность понемногу эволюционирует и меняется, пространственная структура его остаётся до какого-то момента достаточно консервативной [20]! Эти наблюдения и являются основой методики предсказания пространственной структуры, называемой моделированием на основании гомологии. Моделирование на основании гомологии На настоящий момент моделирование по гомологии позволяет установить структуру более половины белков, чьё строение ещё неизвестно.
Процесс моделирования по гомологии [22] , [23] включает несколько шагов рис. Решающим фактором, определяющим качество получаемых моделей, является степень гомологии или идентичности последовательностей моделируемого белка и шаблона. Высокая идентичность обозначает, что эволюционное расхождение обоих белков от общего «предка» произошло не настолько давно, чтобы эти белки утратили структурную общность. Рисунок 2. Парное выравнивание служит «инструкцией» программам, осуществляющим моделирование. Множественное выравнивание может быть полезно для выявления консервативных остатков во всём семействе показаны звёздочкой или отдельных подсемействах белков три верхних последовательности — рецепторы мелатонина. Множественное выравнивание и профили последовательностей позволяют идентифицировать более слабые гомологии, чем «обыкновенное» парное выравнивание. Выравнивание проводят с помощью сервера CLUSTALW или его аналогов ; Построение модели заключается, главным образом, в «натягивании» последовательности моделируемого белка рецептора мелатонина MT1 на «остов» шаблона зрительного родопсина согласно выравниванию. В первом трансмембранном сегменте наложенных структур модели и шаблона показаны боковые цепи остатков, «подсвеченных» на выравнивании. Моделирование проводят с помощью программы Modeller и аналогичных ей или сервера Swiss-Model и ему подобных.
В онлайн-базах ModBase и Swiss-Model Repository содержатся автоматически построенные модели для всех белков из базы Swiss-Prot, для которых удаётся найти структурный шаблон; Оценка качества, оптимизация и использование модели. Самый сложный этап моделирования по гомологии — оптимизировать модель с учётом всей доступной биологической информации по моделируемому белку.
На протяжении десятилетий исследователи использовали экспериментальные методы, такие как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия. Но такие методы могут быть трудоемкими и дорогостоящими, а некоторые белки не поддаются подобному анализу. DeepMind в 2020 году показала , как ее программное обеспечение может точно предсказывать структуру многих белков, используя только их последовательность, которая определяется ДНК. Исследователи работали над своей системой в течение десятилетий, и AlphaFold 2 отлично показала себя в рамках критической оценки прогнозирования структуры белка CASP, решив 50-летнюю проблему фолдинга или «сворачивания» белков. Компания пообещала опубликовать документы с более подробной информацией и сделать программное обеспечение доступным для исследователей. Однако никаких подробностей о том, когда и как это произойдет, не последовало.
UniProt — это база данных, которая содержит информацию о белках, включая их последовательность, функцию, взаимодействия и другие свойства. Она содержит информацию о последовательности аминокислот и других свойствах белков. Каждая из этих баз данных имеет свои уникальные особенности и предлагает разные инструменты и возможности для исследователей в области белковой биоинформатики. Использование белковых баз данных и репозиториев позволяет: Идентифицировать и анализировать известные белки. Получать информацию о структуре и функции белка. Сопоставлять и анализировать белки разных организмов и видов. Разрабатывать новые методы и инструменты для исследования белковой структуры и функции. Повышать понимание о роли белков в биологических процессах. Белковые базы данных и репозитории являются необходимым ресурсом для исследователей, работающих в области биоинформатики и белковой химии. Они предоставляют доступ к богатым данным о белковых последовательностях, структурах и функциях, что помогает в понимании сложных биологических процессов. Медицинские и научные статьи Такие статьи публикуются в специализированных научных журналах, которые занимаются изданием статей по биохимии, молекулярной биологии, генетике и другим смежным областям.
Структура белка
Информация о первичной структуре белка хранится в молекуле ДНК, которая является генетическим материалом всех живых организмов. AlphaFold способна выявить структуру белков почти всех живых организмов — от животных и людей до бактерий и вирусов. Кроме того, программа представляет информацию в трехмерном измерении. Таким образом, основа белка является ключевым элементом в изучении строения и функции белков, а информацию о первичной структуре можно найти в генетической информации, хранящейся в ДНК. Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка?