не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации?

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. Наследственная информация – это информация о строении белка (информация о том, какие аминокислоты в каком порядке соединять при синтезе первичной структуры белка).

Где хранится информация о структуре белка (89 фото)

Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК	Белки хранят информацию.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка	Строение желудка у НЕжвачных парнокопытных.
Искусственный интеллект раскрыл структуру 200 миллионов белков: Наука: Наука и техника:	Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка?

Биосинтез белка. Генетический код и его свойства

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. Информация о первичной структуре белка, то есть о последовательности аминокислот в полипептидной цепи, может быть получена из различных источников и с использованием различных методов исследования. Лучший ответ: Васян Коваль. Хранится в ядре, синтез РНК.

В чём же сложность?

Где хранится информация о первичной структуре белка
Остались вопросы?
Рекомендуемые сообщения
Где находится информация о первичной структуре белка: основы хранения и доступа
Урок 9: Информация наследственности -
Секреты последовательности аминокислотных остатков

Структура белка

А транспортирует аминокислоты В участвует в процессе транскрипции Г образуют полисомы Ответ 31122 1. Найдите три ошибки в приведённом тексте. Укажите номера предложений, в которых они сделаны. Ответ 235 2. Найдите три ошибки в приведенном тексте «Реакции матричного типа».

Обычно биологи действуют экспериментальным путем, используя очень дорогие и трудоемкие методы.

А теперь эта база пополнилась всеми белками, которые существуют почти в каждом организме на Земле, геном которого был секвенирован. Это свыше 200 млн структур, сообщает ZME Science. Появление доступных 3D-структур белков позволит ученым разобраться в функциях тысяч молекул в геноме человека, которые до сих пор оставались загадкой и которые могут быть связаны с болезнетворными генными вариантами. Также они могут применяться для ускоренного получения новых лекарственных препаратов. Все белковые структуры, распутанные AlphaFold, находятся в открытом доступе.

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. Текущие вызовы и направления исследований Разработка более точных методов предсказания структуры белков Одним из основных вызовов в области предсказания структуры белков является разработка более точных методов. Существующие методы имеют свои ограничения и не всегда могут предсказать структуру белка с высокой точностью. Исследователи работают над улучшением алгоритмов и разработкой новых подходов, которые позволят достичь более точных результатов. Интеграция экспериментальных данных Другой вызов заключается в интеграции экспериментальных данных в предсказание структуры белков. Экспериментальные методы, такие как рентгеноструктурный анализ и ядерное магнитное резонансное исследование, могут предоставить ценную информацию о структуре белка. Однако, эти методы дороги и трудоемки, и не всегда возможно получить экспериментальные данные для всех белков. Исследователи работают над разработкой методов, которые позволят интегрировать экспериментальные данные в предсказание структуры белков, чтобы улучшить точность предсказаний.

Предсказание динамической структуры белков Структура белка не является статичной, она может изменяться во времени. Предсказание динамической структуры белков является сложной задачей, но имеет большое значение для понимания их функции и взаимодействия с другими молекулами. Исследователи работают над разработкой методов, которые позволят предсказывать динамическую структуру белков с высокой точностью. Применение машинного обучения и искусственного интеллекта Машинное обучение и искусственный интеллект играют все более важную роль в предсказании структуры белков. Исследователи используют методы машинного обучения для анализа больших объемов данных и поиска закономерностей в структуре белков.

В 1994 году Джон Моулт вместе с коллегами дал старт масштабному эксперименту CASP, который проводится каждые два года. Участникам этого эксперимента раздаются аминокислотные последовательности около сотни белков, структура которых неизвестна. Одни группы ученых вычисляют структуру для каждой последовательности, в то время как другие группы определяют ее экспериментально. Затем организаторы эксперимента сравнивают расчетные прогнозы с результатами лабораторных исследований с помощью показателя измерения точности оценки GDT , который варьируется от нуля до ста.

По словам Моулта, считается, что при оценке выше 90 GDT расчетные прогнозы практически соответствуют экспериментальным. Уже в 1994 году ученые добились того, что предсказанные ими структуры небольших простых белков могли соответствовать экспериментальным результатам. Однако для более крупных и сложных белков результаты вычислений составили около 20 GDT — а это «полный провал», как выразился один из судей CASP Андрей Лупас Andrei Lupas , эволюционный биолог из Института биологии развития им. Макса Планка. К 2016 году соревнующиеся команды ученых набрали около 40 GDT для самых сложных белков в основном за счет анализа известных белковых структур, известных для CASP. Когда в 2018 году компания DeepMind впервые приняла участие в конкурсе, предложенный ею алгоритм под названием AlphaFold опирался на описанный выше метод сравнения теоретических и практических результатов. Но AlphaFold также использует методы глубокого обучения: программный софт обучается на огромных массивах данных в данном случае — на последовательностях и структурах известных белков и учится выявлять закономерности. И все же, по мнению говорит Джона Джампера John Jumper , отвечающего за разработку алгоритма AlphaFold в компании DeepMind, сделанные прогнозы были слишком грубы, чтобы ими можно было воспользоваться для практических целей. Чтобы добиться более качественных результатов, Джампер и его коллеги объединили глубокое обучение с «алгоритмом внимания», имитирующим способность человека, которая позволяет ему собирать картины-паззлы.

В этой работе участвует компьютерная сеть, состоящая из 128 процессоров машинного обучения; им удалось обучить алгоритм примерно на 170 тысячах известных белковых структурах. И это сработало!

Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез

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. Эти методы учитывают физические силы, такие как электростатические взаимодействия и взаимодействия Ван-дер-Ваальса, чтобы предсказать структуру белка. Методы молекулярной динамики могут быть использованы для изучения динамики белковой структуры и взаимодействий с другими молекулами. Методы машинного обучения Методы машинного обучения используются для предсказания структуры белков на основе больших наборов данных. Эти методы обучаются на известных структурах белков и используют алгоритмы для выявления закономерностей и шаблонов в данных. Методы машинного обучения могут быть эффективными для предсказания структуры белков, особенно когда доступно большое количество данных.

Все эти алгоритмы имеют свои преимущества и ограничения, и часто используются в комбинации для достижения наилучших результатов предсказания структуры белков. Оценка качества предсказания структуры белков Оценка качества предсказания структуры белков является важным шагом в биоинформатике. Она позволяет определить, насколько точно предсказанная структура соответствует реальной структуре белка. Существует несколько методов и метрик, которые используются для оценки качества предсказания структуры белков.

Существует также несколько программ и веб-инструментов, которые позволяют анализировать и предсказывать первичную структуру белков на основе различных алгоритмов и методов. Таким образом, получение информации о первичной структуре белка возможно с использованием различных баз данных, программ и веб-инструментов, которые предоставляют доступ к данным о последовательности аминокислот белков и их свойствам. Белковые базы данных Для хранения информации о первичной структуре белка существуют специальные базы данных, которые собирают, хранят и предоставляют доступ к этим данным. Белковые базы данных играют важную роль в современной биоинформатике и молекулярной биологии, обеспечивая ученым и исследователям доступ к сведениям о тысячах и миллионах белков. Одной из самых популярных и пользующихся широким признанием баз данных является «UniProt». В этой базе собраны данные о белках, их аминокислотных последовательностях, строении, функциях и других характеристиках.

UniProt предоставляет удобный интерфейс для поиска и анализа белков, а также сотрудничает с другими базами данных и ресурсами, расширяя возможности исследователей. В этой базе собраны данные о пространственной структуре белков — их трехмерные модели, координаты атомов и другие характеристики. PDB является важным инструментом для исследования и моделирования белковых структур, помогая в понимании их функций и взаимодействий. Также стоит отметить базы данных, специализирующиеся на конкретных классах белков или определенных организмах.

В этот период Дэвид Бейкер, биохимик из Вашингтонского университета в Сиэтле, специалист по вычислительной химии Минкён Бэк и другие исследователи начали поиск способов повторить успех AlphaFold 2. Они определили, как сеть использует информацию о цепочках белков, и как предсказанные структуры одной части белка могут влиять на то, как сеть обрабатывает последовательности, соответствующие другим частям. Как отмечает Бэк, в отличие от DeepMind, в лаборатории исследователей нет инженеров, занимающихся глубоким обучением. Между тем команда Бейкера создала сервер, где исследователи могут разместить последовательность белка и получить предсказанную структуру. С момента запуска в прошлом месяце он уже предсказал структуру более 5 тысяч белков от 500 исследователей.

Хотя исходный код AlphaFold 2 находится в свободном доступе, в том числе для коммерческих организаций, он пока не может быть особенно полезным для исследователей без технических знаний.

Консультацию по вопросам и домашним заданиям может получить любой школьник или студент. Где и в каком виде хранится информация о структуре белка Где и в каком виде хранится информация о структуре белка.

Где и в каком виде хранится информация о структуре белка?

Для того чтобы реконструировать весь геном, нужно решить обратную задачу — собрать из этих фрагментов полные нуклеотидные последовательности, составляющие отдельные хромосомы. Для решения задачи ассемблирования сборки генома имеется два принципиальных подхода. Во-первых, сборку последовательностей можно вести «вслепую», на основании лишь известных фрагментов метод сборки de novo. В этом случае используется тот факт, что благодаря перекрыванию коротких фрагментов одна и та же последовательность ДНК может быть «покрыта» многократно. Такой подход оправдан в случае, если геном организма неизвестен. Основной проблемой при этом является наличие в геноме большого числа одинаковых последовательностей, определить точное местоположение которых методами одной лишь биоинформатики невозможно. Однако для высших организмов характерен избыток повторенной ДНК, что существенно затрудняет сборку геномов de novo из коротких фрагментов. В результате приходится применять более трудоемкие и дорогие экспериментальные методы, позволяющие получить фрагменты большей до тысячи нуклеотидов длины. Другой подход используется тогда, когда геном вида, к которому принадлежит организм, уже секвенирован. В этом случае требуется только определить положение отдельных секвенированных фрагментов в известной последовательности. Такая процедура «картирования» намного проще, чем сборка de novo, однако и она требует применения специальных алгоритмов из-за огромного размера данных типичная задача — картировать на геном человека сотни миллионов фрагментов.

Этот подход очень удобен для повторного секвенирования геномов, которое проводится для выявления степени внутривидовых различий ДНК, анализа состава транскриптома РНК-продуктов «считывания» генов и выявления различия в нем на разных стадиях развития организма. Один из наиболее известных проектов в этой области — международный проект «1000 геномов», направленный на изучение редких и распространенных генных вариаций полиморфизмов в 14 популяциях человека на основе повторного секвенирования геномов свыше тысячи человек. Проводим опознание В последние годы было обнаружено, что вопреки первоначальным ожиданиям в геномах высших организмов доля ДНК, кодирующей белки, очень невелика. Структура нуклеотидных последовательностей этих генов прерывистая и содержит кодирующие экзоны и некодирующие интроны участки, а также регуляторные участки, с которыми связываются белки, запускающие процесс транскрипции считывания ДНК. Идентификация структуры гена — одна из наиболее актуальных задач биоинформатики, для решения которой используются методы машинного обучения нейронные сети и другие подобные алгоритмы. В этом случае для известных достоверных последовательностей и структур генов предварительно рассчитываются наборы статистических параметров частоты встречаемости определенных нуклеотидных фрагментов, корреляции между их расположением в последовательности, наличие регуляторных последовательностей и пр. Однако наиболее ценную информацию для «опознания» генов дает сравнение нуклеотидной последовательности генома с последовательностями уже известных генов родственных видов. Такой же принцип широко используется и для предсказания функции «нового» гена: на основе гомологии общности происхождения ему приписывается известная функция родственного гена. На сегодня имеется большое число баз данных, в которых дана функциональная аннотация генов или кодируемых ими белков. Есть базы данных, в которых белки группируются по степени функциональной близости, например, база данных Pfam, содержащая свыше 14 тыс.

Интенсивно развиваются и методы поиска сходных последовательностей в огромных массивах биологических баз данных, которые позволяют эффективно использовать для предсказания функции и структуры генов информацию по структуре и функции уже аннотированных генов и белков. Пространственная структура белка, которая формируется в физиологических условиях в результате самостоятельной укладки полипептидных цепей, определяет и его функциональные свойства: наличие участков связывания малых химических соединений, ДНК, РНК и других белков. Информация о таких структурах хранится в банке данных Protein Data Bank, который уже сейчас содержит почти 90 тыс. В этой связи для биологов очень важной является задача сравнения и классификации белковых структур. Методы структурной биоинформатики позволили разработать эффективные алгоритмы для парного и множественного сравнения белковых структур, а также создать свою белковую «систематику», т.

Сегодня известно примерно 60 тРНК. Ферменты — связующее звено между аминокислотами и тРНК. С помощью молекул тРНК осуществляется транспортировка аминокислот к рибосомам. Кратко о трансляции в биологии Что такое трансляция в биологии и как связан с трансляцией биосинтез белка? Определение 5 В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка. Как и где происходит биосинтез белка в рамках трансляции и какова схема синтеза белка? Первый этап трансляции белка — присоединение иРНК к рибосоме. Далее трансляция в биологии — это нанизывание первой рибосомы, синтезирующей белок, на иРНК. Далее трансляция синтеза белка основывается на нанизывании новой рибосомы — по мере того, как предыдущая рибосома продвигается на конец иРНК, который освобождается. Одна иРНК может одновременно вмещать свыше 80 рибосом, синтезирующих один и тот же белок. Определение 6 Полирибосома или полисома — группа рибосом, соединенных с одной иРНК, Информация, записанная на иРНК а не рибосома , определяет вид синтезируемого белка. Разные белки могут синтезироваться одной и той же рибосомой. Рибосома отделяется от иРНК после того, как синтез белка завершается. Заключительный этап трансляции — это синтез белка или его поступление в эндоплазматическую сеть. Рибосома включает две субъединицы: малую и большую. Присоединение молекулы иРНК происходит к малой субъединице. Место, в котором рибосома и иРНК контактируют, содержит 6 нуклеотидов 2 триплета. Из цитоплазмы к одному из триплетов постоянно подходят тРНК с различными аминокислотами. Своим антикодоном они касаются кодона иРНК. В случае комплементарности кодона и антикодона, возникает пептидная связь: она образуется между аминокислотой уже синтезированной части белка и аминокислотой, доставляемой тРНК. Фермент синтетазы участвует в соединении аминокислот в молекулу белка.

Двух белков с разной пространственной при одинаковой первичной структуре быть не может хотя суть природы прионов мне при этом тезисе неясна. Если все так и есть, то у меня появились еще дополнительные вопросы по биосинтезу белка, которые, наверное, стоит вынести в отдельные ветки форума. Позволю себе внести некоторые дополнения. По поводу первого пункта: Может быть кого-то огорчу, но первичная структура вовсе не однозначно определяет структурную организацию на более высоких уровнях.

Поэтому изучение первичной структуры белка является ключевым при разработке новых лекарственных препаратов и методов лечения различных заболеваний. Для получения информации о первичной структуре белка существует множество баз данных и онлайн-ресурсов. Например, база данных UniProt предоставляет доступ к информации о более чем 170 миллионам белковых последовательностей и их первичной структуре. Также существуют специализированные базы данных, посвященные конкретным классам или семьям белков, такие как Protein Data Bank и Pfam. Изучение первичной структуры белка является важным шагом в понимании его функций и взаимодействия с другими молекулами в организме. Понимание этой структуры позволяет разрабатывать новые методы диагностики и лечения заболеваний, связанных с дефектами или изменениями первичной структуры белков. Базы данных белков Базы данных белков представляют собой специализированные онлайн-сервисы, разработанные для хранения и предоставления информации о первичной структуре белков. Эти базы данных содержат большое количество последовательностей аминокислот, включая информацию о каждом аминокислотном остатке, его позиции в белке и сопутствующую аннотацию. Одной из наиболее известных баз данных белков является UniProt. Она содержит информацию о миллионах белков из разных организмов. UniProt предоставляет данные о последовательностях аминокислот, структурных мотивах, функциях и многое другое. В PDB хранятся структурные данные о белках, полученные методом кристаллографии и методом ядерного магнитного резонанса. Здесь вы можете найти трехмерные модели белков и информацию о структурных деталях и взаимодействиях с другими молекулами.

Где хранится генетическая информация в клетке?

Информация о структуре белка хранится в базах данных, таких как Protein Data Bank (PDB) и RCSB PDB. Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры. Где и в каком виде хранится информация о структуре белка. Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка?

Где хранится белок в организме?

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. связях их стабилизирующих. А также видах денатурирующих факторов. Структура закодированного белка. Информация о первичной структуре белка закодирована в виде. 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. Информация о первичной структуре белка закодирована в. Первичная структура белка закодирована в молекуле.

Урок: «Биосинтез белка»

Примером таких белков служит инсулин , который регулирует концентрацию глюкозы в крови. Клетки взаимодействуют друг с другом с помощью сигнальных белков, передаваемых через межклеточное вещество. К таким белкам относятся, например, цитокины и факторы роста. Цитокины — пептидные сигнальные молекулы.

Они регулируют взаимодействия между клетками, определяют их выживаемость, стимулируют или подавляют рост, дифференцировку , функциональную активность и апоптоз , обеспечивают согласованность действий иммунной, эндокринной и нервной систем. Примером цитокинов может служить фактор некроза опухоли , который передаёт сигналы воспаления между клетками организма [79]. Основная статья: Транспортная функция белков Молекулярная модель кальциевого канала, вид сверху Растворимые белки, участвующие в транспорте малых молекул, должны иметь высокое сродство аффинность к субстрату, когда он присутствует в высокой концентрации, и легко его высвобождать в местах низкой концентрации субстрата.

Примером транспортных белков можно назвать гемоглобин , который переносит кислород из лёгких к остальным тканям и углекислый газ от тканей к лёгким, а также гомологичные ему белки, найденные во всех царствах живых организмов [80]. Некоторые мембранные белки участвуют в транспорте малых молекул через мембрану клетки, изменяя её проницаемость. Липидный компонент мембраны водонепроницаем гидрофобен , что предотвращает диффузию полярных или заряженных ионы молекул.

Мембранные транспортные белки принято подразделять на белки-каналы и белки-переносчики. Белки-каналы содержат внутренние заполненные водой поры, которые позволяют ионам через ионные каналы или молекулам воды через белки-аквапорины перемещаться через мембрану. Многие ионные каналы специализируются на транспорте только одного иона; так, калиевые и натриевые каналы часто различают эти сходные ионы и пропускают только один из них [81].

Белки-переносчики связывают, подобно ферментам, каждую переносимую молекулу или ион и, в отличие от каналов, могут осуществлять активный транспорт с использованием энергии АТФ. Запасная резервная функция[ править править код ] К таким белкам относятся так называемые резервные белки, которые запасаются в качестве источника энергии и вещества в семенах растений например, глобулины 7S и 11S и яйцеклетках животных [83]. Ряд других белков используется в организме в качестве источника аминокислот, которые в свою очередь являются предшественниками биологически активных веществ, регулирующих процессы метаболизма.

AlphaFold оказался более точным, чем конкуренты, в прогнозировании трехмерной структуры белков из списка составляющих. Нейросети достаточно «скормить» последовательность аминокислот, а на выходе она покажет расстояние и углы связей между ними, что позволяет восстановить структуру белка. Разработчики продолжили работу над алгоритмом, и 30 ноября 2020 года показали AlphaFold 2 , который стал еще более точным. Идея в том, чтобы рассмотреть последовательность аминокислот в виде графа: его вершины — это аминокислотные остатки, а ребра — связи между ними. А затем дать задачу нейросети с блоком внимания исследовать его, учитывая уже известных похожих и эволюционно родственных белков. После этого из получившихся связей алгоритм выстраивает конечную трехмерную структуру белка.

Структуры белка, созданные алгоритмом DeepMind Но любой нейросети нужны входные данные, на которые она может опираться, и в этом случае ученые загрузили информацию о структурах примерно 170 тысяч белков. Весь процесс обучения занял несколько недель — по сравнению с тысячами лет, о которых велась речь в начале статьи, это настоящий прорыв. Алгоритм представили на недавней конференции CASP, где AlphaFold2 занял первое место, набрав 92,4 из 100 возможных баллов исходит из правильности расположенных аминокислотных остатков в цепочке белка. Прошлая версия алгоритма набирала максимум 60 баллов. Исследования точности алгоритмов по определению структуры белка больше — лучше Зачем нужно определять структуру белка? Это открытие позволит создать новые лекарственные препараты против болезней, поскольку с помощью структуры ученые будут знать, как работает белок, как он сворачивается и взаимодействует с другими элементами, чтобы его можно было безболезненно использовать в лекарствах.

Также структура белка позволяет понять, как болезни распространяются и влияют на организм человека.

Сколько новых одинарных нитей синтезируется при удвоении одной молекулы ДНК: 1 четыре 2 одна 3 две 4 три 5. Один триплет ДНК несет информацию о: 1 последовательности аминокислот в молекуле белка 2 месте определенной аминокислоты в белковой цепи 3 признаке конкретного организма 4 аминокислоте, включаемой в белковую цепь 4. Код ДНК вырожден потому, что: 1 один код он кодирует одну аминокислоту 2 один кодон кодирует несколько аминокислот 3 между кодонами есть знаки препинания 4 одна аминокислота кодируется несколькими кодонами 5. Эволюционное значение генетического кода заключается в том, что он: 1 триплетен 2 индивидуален 3 универсален 4 вырожден БЛОК 4: 1.

В настоящее время в базе данных PubMed — официальном хранилище публикаций биологического и биомедицинского профиля — содержится более 20 млн рефератов научных статей.

Число публикаций растет столь быстро, что всю имеющуюся на сегодня информацию принципиально невозможно проанализировать без использования компьютерных средств. Поэтому в мире активно развиваются методы интеллектуального анализа данных, направленные на извлечение информации из научных текстов. Такой компьютерный анализ текстов часто называют текст-майнинг от англ. В этих технологиях широкое применение нашли методы семантических правил или шаблонов. В веб-программировании семантический шаблон представляет собой регулярное выражение формальное описание задачи поиска в тексте данных, отвечающих определенным условиям , где порядок встречаемости различных концептов отражает последовательность слов в предложении, на основании которого можно сделать вывод о наличии факта взаимодействия двух или более объектов, описанных в этом предложении. Вершинами таких сетей являются молекулярно-генетические объекты, заболевания и процессы, а связями между ними — типы взаимодействий и ассоциаций.

Было создано более 2 тыс. Система обладает дружественным интерфейсом пользователя со многими функциями, включая отсылку на сайты молекулярно-генетических баз данных, а также рефераты статей, из которых была экстрагирована информация. Применение текст-майнинга к анализу публикаций из базы данных PubMed позволило получить информацию относительно более чем 5 млн фактов, касающихся молекулярно-генетических событий в клетках различных тканей и организмов. Эти знания имеют чрезвычайно большое значение для автоматизации процесса реконструкции генных сетей. Система ANDSystem также активно используется для интерпретации экспериментальных данных. Например, была проведена реконструкция и анализ сетей молекулярно-генетических взаимодействий ряда белков у различных штаммов бактерии Helicobacter pylori, выделенных у пациентов с хроническими гастритами и опухолями желудка.

Показано, что различия в экспрессии этих белков могут быть связаны с адаптацией бактерий к различным условиям среды, т. С помощью ANDSystem были обнаружены кластеры белков, которые могут участвовать в процессах адаптации организма человека к экстремальным условиям, в том числе к условиям невесомости Ларина и др. В настоящее время с использованием ANDSystem ведутся работы по реконструкции и анализу молекулярно-генетических сетей, вовлеченных в жизненный цикл вируса гепатита С в рамках европейского международного проекта FP7. Биоинформатику, возникшую на стыке информационных технологий и биологии, поначалу рассматривали как средство поддержки научных исследований. Однако со временем становилось все более очевидным, что эта наука — важная и неотъемлемая часть биологии, без которой ее дальнейшее развитие просто невозможно себе представить. Тесный союз биологии и информационных технологий обеспечивает одновременный бурный рост обеим этим научным дисциплинам.

Необходимость решать новые широкомасштабные биологические задачи требует создания все более производительных алгоритмов для анализа данных и увеличения вычислительных мощностей компьютеров. Это, в свою очередь, дает возможность ставить новые эксперименты и получать новые знания, углубляющие наши представления о структуре и функционировании биологических объектов. Литература Деменков П. Ларина И. Подколодная О. Колчанова Н.

Momynaliev K.

Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно

Кроме того, существуют программы и алгоритмы, которые используются для предсказания первичной структуры белка. Эти методы основаны на анализе генетической информации, полученной из ДНК или РНК, которая кодирует последовательность аминокислот в белке. Такие методы называются биоинформатическими и позволяют предсказывать структуру белка на основе его генетической информации. Таким образом, информация о первичной структуре белка может быть получена из различных источников, включая базы данных белков, научные статьи и биоинформатические методы.

Какие ткани? Igorek1403 28 апр. Это очень древняя форма организмов. Полагают, что они возникли около 1.. Rturbakov 28 апр. Shmt1999ml 28 апр. При полном или частичном использовании материалов ссылка обязательна.

В чём же сложность? По сравнению с периодом времени 30—40 летней давности, когда знание об устройстве биологических молекул было ещё крайне ограниченным, и определение аминокислотной последовательности инсулина или пространственного строения миоглобина было настоящим научным прорывом, сейчас поток биологической информации нарастает год от года стремительными темпами. Завершение геномных проектов, следующих один за другим [4] , фактически избавило исследователей от рутины по «классическому» секвенированию белковых молекул — последовательности всех белков конвертируются из прочтённых геномов множества организмов в аннотированные базы данных, доступные через интернет. Так, число последовательностей в базе Swiss-Prot версия 55. Получить такое фантастическое число последовательностей стало возможным благодаря современным высокопроизводительным технологиям секвенирования геномов [5] , делающим задачу прочтения всей ну или почти всей ДНК нового вида или даже отдельной особи! Другая ситуация складывается с определением пространственного строения белковых молекул: инструментарий для решения этой задачи — рентгеноструктурный анализ РСА и спектроскопия ядерного магнитного резонанса ЯМР — ещё не достиг той степени зрелости, чтобы можно было получить структуру любого интересующего исследователей белка с ограниченными временными и материальными затратами. Сложность заключается в получении нужных количеств белка, подготовке препарата, пригодного для изучения дифракции рентгеновских лучей или ядерного магнитного резонанса в меченном изотопами образце, и в анализе данных. Каждый этап этой задачи часто требует уникального подхода и поэтому не может быть полностью автоматизирован. Особенно сложно охарактеризовать структуру белков, образующих сложные молекулярные комплексы, и интегральные белки биологических мембран составляющих до трети от общего числа белков в большинстве организмов. Поэтому, даже с учётом того, что расшифровкой структур белков занимаются не только научные коллективы по собственной инициативе, но и международный консорциум PSI Protein Structure Initiative , задачей которого является максимально полная и широкая структурная характеризация всего белкового разнообразия в живом мире, число белков с известной структурой сравнительно невелико. Выход из сложившейся ситуации могут дать методики теоретического предсказания пространственной структуры, решающим преимуществом которых является сравнительно высокая скорость и низкая трудоёмкость получения моделей строения белков. Оборотной стороной этого преимущества оказывается «качество» моделей — точность предсказания, которая не всегда является достаточной для практически важных задач например, изучения взаимодействия рецептора с лигандами. Разумеется, работая с теоретически предсказанными моделями белков, надо критически относиться к полученным результатам и быть готовым к тому, что полученные результаты необходимо проверять с помощью независимых методов — что, в прочем, касается большинства научных областей, работа в которых ещё не превратилась в чистую технологию. Далее мы рассмотрим базовые теоретические предпосылки, делающие предсказание трёхмерного строения молекул белков возможным и в общем виде основные методики, использующиеся сегодня в этой области. Фолдинг: возможно ли предсказать структуру белка на компьютере? Фолдинг — сворачивание белков и других биомакромолекул из развёрнутой конформации в «нативную» форму — физико-химический процесс, в результате которого белки в своей естественной «среде обитания» растворе, цитоплазме или мембране приобретают характерные только для них пространственную укладку и функции [6]. Фолдинг причисляют к списку крупнейших неразрешённых научных проблем современности — поскольку процесс этот далёк от окончательного понимания [7]. Само собой, парадокс Левинталя — кажущийся. Решение его заключается в том, что молекула, конечно, никогда не принимает подавляющего большинства теоретически возможных конформаций. Кооперативные эффекты фолдинга — одновременное формирование «зародышей» вторичной структуры, являющихся энергетически стабильными и уже не изменяющимися в процессе дальнейшего сворачивания — приводят к тому, что молекула белка находит «кратчайший путь» на воображаемой гиперплоскости потенциальной энергии к точке, соответствующей нативной конформации белка. Нативная конформация при этом отделена заметным «энергетическим промежутком» potential energy gap от подавляющего числа несвёрнутых форм, а ближайшая её «окрестность» очень «узкая», впрочем определяет естественную конформационную подвижность молекулы. Ограниченность понимания механизмов фолдинга связана ещё и с тем, что его сложно наблюдать экспериментально: это достаточно быстрый динамический процесс, «разглядывать» который нужно на уровне отдельных молекул! И хотя сейчас уже проводят изучение сворачивания а точнее, разворачивания на отдельных молекулах [10] , это не пока не привело к принципиально новому уровню понимания механизма фолдинга — а ведь такое понимание могло бы дать эффективный алгоритм теоретического моделирования этого процесса. Биологические молекулы моделируют чаще всего с применением подхода эмпирических силовых полей [11] , позволяющего, в отличие от «абсолютно корректного» квантово-химического подхода см. Однако такое радикальное ускорение времени расчётов не может даваться даром: хотя многие компьютерные эксперименты в эмпирических силовых полях и дают реалистичные результаты, некоторые важнейшие для фолдинга кооперативные взаимодействия — такие как гидрофобный эффект или влияние молекул растворителя — не сводятся к парным взаимодействиям между отдельными атомами и не могут быть корректно учтены в этом подходе. Существует два основных препятствия тому, чтобы запустить моделирование молекулярной динамики МД какого-нибудь белка в необходимом окружении и «в кремнии» пронаблюдать фолдинг, получив в конце процесса желанную структуру. Во-первых, характерные времена сворачивания всё же находятся на уровне миллисекунд, а максимально достижимое время моделирования на данном этапе развития вычислительной техники редко превышает одну микросекунду. Но, даже если представить, что мы не ограничены в мощностях компьютеров, всё равно остаются сомнения в возможности современных энергетических функций эффективно справиться с фолдингом — точность этих функций, управляющих эволюцией молекулы внутри компьютера, может оказаться недостаточной для того, чтобы направить сворачивание в нужном направлении. Кроме того, алгоритм, моделирующий подвижность, может навсегда «зациклить» молекулу в локальном энергетическом минимуме, чего никогда не случается в реальном процессе сворачивания. Однако определённые успехи в моделировании фолдинга с помощью молекулярной динамики всё же есть: небольшие белки — вроде 36-аминокислотного фрагмента виллина — удаётся свернуть в МД длительностью около микросекунды, запуская расчёты на суперкомпьютере или в распределённой вычислительной сети [12]. Итак, использование метода молекулярной динамики как средства моделирования процесса фолдинга пока что нецелесообразно и практически не достижимо. Однако существует возможность предсказать результат фолдинга — то есть, трёхмерную структуру белка. Теоретические подходы, служащие этой цели, делятся на две большие группы: ab initio или de novo фолдинг — методики, не использующие в явном виде данных о структуре других белков, — и сопоставительное моделирование или моделирование на основании гомологии. Квантовая химия в расчётах свойств белковых молекул Как известно, уравнение Шрёдингера — «плоть и кровь» квантовых физики и химии — наиболее точный на сегодняшний день способ описать строение и динамику молекул. Однако точное аналитическое решение возможно получить лишь для крайне простых систем — например, атома гелия. Во всех более сложных случаях прибегают к численному решению приближений этого уравнения — так называемым полуэмпирическим методам квантовой химии. Методы эмпирических силовых полей такие как молекулярная динамика [11] не имеют никакого отношения к квантовой химии и «обращаются» с атомами моделируемых молекул в частности, белков как с классическими упругими частицами, связанными системой парных взаимодействий. Параметры этих взаимодействий очень простых, надо отметить как раз и называются силовым полем и определяют поведение системы при моделировании. Электронные эффекты, такие как поляризуемость атомов, перенос электрона, образование и разрыв химических связей, а также кооперативные гидрофобные взаимодействия смоделированы в этом подходе быть не могут. Фолдинг «из первых принципов» Необходимо сразу отметить, что термин «ab initio фолдинг», часто применяемый для обозначения методов компьютерного предсказания структуры белка без использования структурных данных о других белках, не имеет отношения к тому ab initio, которое бытует в квантовой химии. Квантово-химический термин ab initio лат.

Где вырабатывается белок в организме?

Нуклеотидный пазл
Базы данных белков
Генетический код
Биосинтез белка. Генетический код
Популярно: Биология
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков

Ключ и замок

Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
Важность первичной структуры белка

Биосинтез белка. Генетический код

Наследственная информация – это информация о строении белка (информация о том, какие аминокислоты в каком порядке соединять при синтезе первичной структуры белка). Место, где хранится информация о первичной структуре белка, это генетический код, закодированный в геноме организма. Главная» Новости» Где хранится информация о структуре белка. Новости Новости. Где и в каком виде хранится информация о структуре белка.

Новости где хранится информация о структуре белка