Предмет: Биология, автор: analporoshok. где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез.
Найден ключ от замка жизни: биолог Северинов о главном прорыве года
Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. Информация о строении белков записана в отдельных участках ДНК – генах.
Где хранится информация о первичной структуре белка
Ферменты, необходимые для окончательного переваривания белков, выбрасываются поджелудочной железой в верхний отдел тонкой кишки — двенадцатиперстную кишку. Работающий в желудке пепсин вместе с работающими в двенадцатиперстной кишке трипсином и другими ферментами расщепляют большинство пищевых белков до аминокислот. Что съедает белок в организме? Белки необходимы для роста и восстановления клеток тела.
Белковая пища - мясо, рыба, яйца, молочные продукты и бобовые - в желудке расщепляется на аминокислоты и поглощается тонким кишечником; потом печень решает, какие из аминокислот нужны организму. Остальные вымываются с мочой. Где накапливается белок в клетке?
Белки запасаются в мембранном соке, так как они лучше сохраняются именно в жидком виде. Нерастворимые аминокислоты тоже важны, но чаще всего они запасаются в цитоплазме. Что происходит с белками в организме человека?
Полученные с пищей белки подвергаются полному гидролизу в желудочно-кишечном тракте до аминокислот, которые всасываются и кровотоком распределяются в организме см. Как понять что организму не хватает белка?
Какими связями образована четвертичная структура белка. Строение вторичной структуры белка. Вторичная структура белка химия. Вторичная третичная и четвертичная структура белка. Структуры белка первичная вторичная третичная четвертичная. Связи в первичной вторичной и третичной структуре белка.
Первичная и вторичная структура белка. Первичная структура белка пространственная. Первичная структура белка связи. Складчатая структура белка. Первичная структура белка водородные связи. Водородные связи во вторичной структуре белка. Способы укладки белков. Образование водородных связей в структуре белка.
Водородные связи в структуре белка. Домены в структуре белка gag-Pol polyprotein. Белок reg 3 строение. Белки строение. Состав белка. Вторичная структура белка глобула. Четвертичная структура белка биохимия. Четвертичная структура белка связи.
Четвертичная структура белка химические связи. Форма четвертичной структуры белка. Вторичная структура полипептидной цепи. Строение полипептидной цепи биохимия. Вторичная структура белковых молекул имеет вид спирали. Спиралевидная структура белковых молекул. Структура и функции белков. Строение и функции белков в организме человека.
Белок структура строение функции. Строение и функции структуры белка.. Белки первичная структура вторичная третичная. Структура белка первичная вторичная третичная четвертичная белка. Связи во вторичной и третичной структуре белка. Водородные связи в третичной структуре белка. Третичная структура белка связи. Денатурация белка структура белков.
Необратимая денатурация белка схема. Структура белковой молекулы денатурация ренатурация. Белки структура белков денатурация. Гемоглобин белок четвертичной структуры. Третичная и четвертичная структура белка. Четвертичная структура белка гемоглобина. Структура молекулы ДНК, ген.. Строение клетки ДНК.
Строение ДНК человека. Определить структуру молекулы ДНК. Иерархия белковых структур.
Биологическая загадка: неправильная свертка белков: 91 Неправильная свертка белков, или их деформация, может привести к серьезным проблемам в организме. Это особенно важно, учитывая, что белки играют ключевую роль в многих биологических процессах, таких как сигнальные пути, транспорт молекул и обеспечение структурной поддержки. Примеры болезней, связанных с деформацией белков: 91 - Амилоидозы: Это группа заболеваний, связанных с накоплением амилоида - неправильно свернутых белков - в тканях и органах.
Пример включает болезнь Альцгеймера. Роль машинного определения в медицинских исследованиях: 91 Машинное определение структуры белка не только помогает понять молекулярные основы заболеваний, но также является ключом к разработке новых методов лечения. Предсказание структуры белков позволяет создавать лекарства, специально нацеленные на конкретные деформированные белки.
Геном — генетический состав клетки, вируса.
На молекулярном уровне это индивидуальная нуклеиновая кислота ДНК или РНК , которая является носителем, хранящем генетическую информацию. Где и как записана наследственная информация в клетке? То есть стало ясно, что наследственная информация записана в молекулах ДНК в виде последовательности из четырех «букв» — нуклеотидов. Где содержится наследственная информация?
Ядро — это важнейшая часть клетки, которая содержит генетическую информацию молекулы ДНК , контролирует все процессы жизнедеятельности и определяет способность клетки к самовоспроизведению и передаче наследственной информации. Где находятся хромосомы в клетке? Хромосомы эукариот — это ДНК-содержащие структуры в ядре, митохондриях и пластидах. Хромосомы прокариот — это ДНК-содержащие структуры в клетке без ядра.
Как хромосомы помещаются в клетке человека? ДНК помещается в ядро за счет того, что она многократно свернута и уложена в компактные тельца — хромосомы.
Биосинтез белка
| Где хранится информация о первичной структуре белка | Где и в каком виде хранится информация о структуре белка. |
| Биосинтез белка. Генетический код | Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его. |
Решение задач по расшифровке генетического кода
- Где хранится белок в организме?
- Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
- Как понять что в организме переизбыток белка?
- Белковые базы данных и репозитории
- Строение и функции белков. Денатурация белка
Урок: «Биосинтез белка»
| Остались вопросы? | Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры. |
| Ответы : Если есть возможность помогите... Убивают | Знание того, где хранится информация о структуре белка, помогает нам лучше понять его функцию и важность для живых организмов. |
Где хранится информация о структуре белка (89 фото)
Биополимеры белки схема. Белок при нагревании. Первичная структура белка при денатурации. При денатурации сохраняется. При денатурации белков сохраняется. Реализация генетической информации в клетке. ДНК хранение наследственной информации. Этапы реализации генетической информации в клетке.
Функции хранения генетической информации. Запасные функции белков. Запасающая функция белка. Гормоны белковой природы функции. Функции запасных белков. Строение простых белков. Строение белковых молекул кратко.
Строение белковых молекул. Структуры белка. Структура и функции белков. Строение белков, структуры и функции. Структуры белков и их функции. Биология - строение, свойства, функции белков. Денатурация белка структуры.
Биологическая роль денатурации белка. Денатурация первичной структуры белка. Денатурация белка реакция. Четвертичная структура молекулы белка. Четвертичная структура белка четвертичная. Четвертичная структура белка. Четвертичная структура белка это в биологии.
Что такое обратимая денатурация структура белка. Денатурация белка. Денатурация нарушение природной структуры белка. Обратимая денатурация белка. Белки первичная вторичная третичная четвертичная структуры. Первичная вторичная и третичная структура белков. Структура белков первичная вторичная третичная четвертичная.
Белки первичная вторичная третичная структуры белков. Первичная структура белка 10 класс. Что такое первичная структура белка биология 10 класс. Структура белки биология 10 класс. Третичная структура белка биополимер. Белки биополимеры мономерами. Биополимеры белки строение функции.
Биологические полимеры белки их структура и функции. Нуклеиновые кислоты хранение и передача наследственной информации. Строение нуклеиновых кислот биология 10 класс. Нуклеиновые кислоты состоят из. Структура белка глобулярные белки. Третичная глобулярная структура белка. Глобулярные белки структура.
Третичная структура белков форма. Вторичная структура белка имеет вид спирали. Вторичная структура белков функции. Вторичная функция белка. Структуры белков 9 класс. Какого строение и функции РНК. Строение структуры функции белка клетки.
Строение и функции хромосомы эукариотической клетки. Белковая структура ДНК. ДНК белок строение. Денатурация куриного белка. Яичный белок денатурация.
Одним из основных источников информации о первичной структуре белка является база данных белков, такая как Банк белков Protein Data Bank — PDB , где хранятся данные о множестве экспериментально определенных структур белков. В базе данных PDB можно найти информацию о последовательности аминокислот в белке, а также о его структуре, свойствах и взаимодействиях с другими молекулами. Другим источником информации являются научные статьи и публикации, в которых описываются результаты экспериментов по определению первичной структуры белков. Экспериментальные методы исследования, такие как рентгеноструктурный анализ, ядерный магнитный резонанс ЯМР , масс-спектрометрия и другие, позволяют установить последовательность аминокислот в белке.
До недавнего времени ученые расшифровали лишь часть из 200 млн белков, известных науке.
Проблема в том, что их структура настолько сложна, что пытаться угадать, какую форму они примут, почти невозможно. AlphaFold от DeepMind создал 3D-изображения белковых структур. Изображение предоставлено DeepMind Сайрус Левинталь, американский молекулярный биолог, писал в статье 1969 года о парадоксе: несмотря на огромное количество возможных конфигураций, белки сворачиваются быстро и точно. Таким образом, писал Левинталь, если кто-то попытается найти правильную форму белка, пробуя каждую конфигурацию одну за другой, потребуется больше времени, чем существует Вселенная. Попытки ученых У ученых есть способы визуализировать белки и анализировать их структуру, но это слишком медленная и трудная работа. По данным журнала Nature, чаще всего для изображения белков применяют рентгеновскую кристаллографию. При этом методе рентгеновские лучи направляют на твердые кристаллы белков и измеряют то, как они преломляются. Цель — определить, как устроен белок. По данным DeepMind, эта экспериментальная работа установила форму около 190 000 белков. Новый метод В ноябре 2020 года группа DeepMind , занимающаяся искусственным интеллектом, объявила о разработке программы под названием AlphaFold, которая может быстро предсказывать эту информацию с помощью алгоритма.
Вместе с развитием технологий секвенирования оно позволяет расширять наши знания о живых организмах и применять их в практике медицины и научных исследований. ПСХ-секвенирование Основным преимуществом ПСХ-секвенирования является его высокая скорость и высокая производительность. Он позволяет генерировать большое количество коротких прочтений ДНК за короткое время. Кроме того, этот метод позволяет секвенировать целые геномы, включая генетические вариации и мутации. Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. После получения нуклеотидных последовательностей гена, они могут быть переведены в аминокислотные последовательности, используя кодонную таблицу. Это позволяет определить аминокислотную последовательность белка и его первичную структуру.
Таким образом, ПСХ-секвенирование является мощным инструментом для исследования геномов и получения информации о первичной структуре белков на основе их генетического кода. Метагеномное секвенирование Главной особенностью метагеномного секвенирования является возможность исследования всех микроорганизмов, находящихся в образце, включая бактерии, вирусы, грибы и др. Это делает метод особенно полезным при изучении микробиомов, то есть сообщества микроорганизмов, обитающих в определенной экосистеме, например, в почве или в кишечнике животных. Метагеномное секвенирование проводится с использованием специальных методов и технологий. Сначала из образцов извлекается метагеномная ДНК, то есть смесь генетического материала всех присутствующих в образце организмов. Затем происходит секвенирование этой смеси ДНК, что позволяет получить огромное количество генетической информации. Полученные данные анализируются с использованием специальных программного обеспечения и баз данных.
С помощью биоинформатических методов и алгоритмов, исследователи могут определить, какие гены присутствуют в образце, и какие функции эти гены выполняют. Метагеномное секвенирование является мощным инструментом для изучения биологического разнообразия, позволяет исследовать неизвестные организмы и выявлять новые гены. Этот метод широко применяется в различных областях, включая науку о пище, медицину, экологию и биотехнологию. Биоинформатика и анализ ДНК-последовательностей ДНК-последовательности представляют собой уникальные последовательности нуклеотидов, определяющие генетическую информацию организма. Биоинформатика предоставляет мощные инструменты для анализа этих последовательностей и извлечения полезной информации. Одним из ключевых задач анализа ДНК-последовательностей является поиск и аннотация генов.
Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение
Информация о структуре белка поступает в виде РНК. Предмет: Биология, автор: analporoshok. где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Понимание механизма фолдинга белка — процесса, благодаря которому каждая белковая молекула приобретает уникальную структуру и свойства — является необходимым условием для создания надёжного и точного алгоритма теоретического предсказания пространственной. 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). 2. Как называется участок хромосомы, хранящий информацию об одном белке? Найди верный ответ на вопрос«1. В какой молекуле хранится информация о первичной структуре белка? Новости Новости.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
В результате процесса трансляции формируется цепочка аминокислот, которая складывается в специфичную трехмерную структуру, определяющую функции белка. Геном ДНК представляет собой комплексный набор генетической информации, который кодирует все белки и другие молекулы, необходимые для существования организма. Генетическая информация состоит из последовательности нуклеотидов, которая определяет последовательность аминокислот в белке. Транскрипция является первым шагом в синтезе белка и происходит в ядре клетки. В процессе транскрипции ДНК преобразуется в молекулу РНК, которая содержит информацию о последовательности аминокислот. Эта РНК-молекула, называемая мРНК, затем покидает ядро и направляется к рибосомам, где происходит дальнейшая обработка и синтез белка. Трансляция является вторым шагом в синтезе белка и происходит на рибосомах. На основании последовательности нуклеотидов в мРНК, рибосома считывает триплеты нуклеотидов, называемые кодонами, и прикрепляет соответствующую аминокислоту к текущей цепочке.
Таким образом, формируется конкретная последовательность аминокислот, определяющая первичную структуру белка.
Известно, что распределение белков в клетках всех живых организмов определяется как минимум двумя факторами. Во-первых, каждое место назначения белка внутри клетки имеет свою уникальную структуру, что отличает их друг от друга. Во-вторых, сама белковая молекула имеет специфическую метку, которая задает нужное направление для перемещения внутри клетки, а также распознается в месте назначения конкретного белка. Таким образом, если условно поделить клетку на отсеки, то для попадания в определенный клеточный отсек у белковой молекулы должен быть специфический код доступа. У эукариотических организмов мРНК способны к целенаправленному перемещению внутри клетки. Частично это определяется тем, что синтез мРНК происходит в ядре клетки, а их процессинг то есть созревание — уже в цитоплазме. У бактерий — у которых, как и у прочих прокариот, ядра нет — процессы транскрипции синтеза мРНК и трансляции синтеза белков на основе мРНК сопряжены в пространстве и во времени, и синтез белка часто начинается еще до окончания транскрипции. Поэтому считалось, что выбор будущей локализации белков определяется исключительно их свойствами.
Однако недавно ученые обнаружили, что бактериальные молекулы мРНК тоже способны к целенаправленному перемещению внутри клетки, в зависимости от «адреса доставки» белков, которые они кодируют. Причем происходит это еще до начала трансляции. С помощью генно-инженерных подходов с использованием флуоресцентных меток и микроскопии удалось проследить за перемещением и конечной локализацией двух мРНК, одна из которых кодировала цитоплазматический белок, а вторая — мембранный. Оказалось, что молекулы мРНК цитоплазматического белка формировали спиралевидные участки в цитозоле клетки, в то время как мРНК, кодирующие мембранный белок, были обнаружены по периферии клетки рис. Внутриклеточная локализация молекул мРНК зависит от последующей локализации белков, которые они кодируют.
Вырожденность или избыточность : одна и та же аминокислота может быть зашифрована несколькими триплетами обычно от 2 до 6. Это делает хранение и передачу генетического кода более надёжными. Лишь две аминокислоты триптофан и метионин являются исключением: они кодируются одним-единственным триплетом.
Однозначность: каждый триплет может кодировать только одну аминокислоту. Неперекрываемость: один и тот же нуклеотид не может быть частью одновременно двух кодонов, расположенных рядом друг с другом. Наличие «знаков препинания» так называемых «стоп-кодонов» между генами. Наконец, перейдём непосредственно к биосинтезу белка. Этот процесс возможен лишь при наличии ряда компонентов, таких как: информационная РНК иРНК — переносит информацию от ДНК к месту синтеза белков; рибосомы — в этих органоидах происходит сам процесс биосинтеза; необходимые аминокислоты в цитоплазме клетки — собственно, из них и происходит «сборка» нужных белков; транспортные РНК тРНК — кодируют аминокислоты и доставляют их к месту синтеза; АТФ — обеспечивает энергией протекание нужных реакций. Весь процесс биосинтеза белка включает два этапа: транскрипцию и трансляцию. О них мы детально поговорим в следующих постах, а на сегодня информации хватит ; Не забудь поставить лайк и поделиться полезной информацией с друзьями!
Разработка новых биотехнологических ферментов, способных послужить на благо общества, кроме знания структуры белков и понимания механизмов их работы, требует ещё умения проектировать новые функции в белках, ранее выполнявших какую-то другую работу [3]. Здесь, правда, требуется умение решать обратную задачу — не определять структуру существующего белка, а создавать белок, структура а значит, и свойства которого будут заданы заранее, — но ведь решение этой задачи требует схожих знаний и навыков!
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.
Структура белка
Знание структуры целевого белка позволяет исследователям разработать молекулы-ингибиторы, которые могут связываться с белком и блокировать его активность. Это открывает новые возможности для лечения различных заболеваний, таких как рак, инфекции и неврологические расстройства. 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.
Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. После получения нуклеотидных последовательностей гена, они могут быть переведены в аминокислотные последовательности, используя кодонную таблицу. Это позволяет определить аминокислотную последовательность белка и его первичную структуру. Таким образом, ПСХ-секвенирование является мощным инструментом для исследования геномов и получения информации о первичной структуре белков на основе их генетического кода. Метагеномное секвенирование Главной особенностью метагеномного секвенирования является возможность исследования всех микроорганизмов, находящихся в образце, включая бактерии, вирусы, грибы и др. Это делает метод особенно полезным при изучении микробиомов, то есть сообщества микроорганизмов, обитающих в определенной экосистеме, например, в почве или в кишечнике животных.
Метагеномное секвенирование проводится с использованием специальных методов и технологий. Сначала из образцов извлекается метагеномная ДНК, то есть смесь генетического материала всех присутствующих в образце организмов. Затем происходит секвенирование этой смеси ДНК, что позволяет получить огромное количество генетической информации. Полученные данные анализируются с использованием специальных программного обеспечения и баз данных. С помощью биоинформатических методов и алгоритмов, исследователи могут определить, какие гены присутствуют в образце, и какие функции эти гены выполняют. Метагеномное секвенирование является мощным инструментом для изучения биологического разнообразия, позволяет исследовать неизвестные организмы и выявлять новые гены.
Этот метод широко применяется в различных областях, включая науку о пище, медицину, экологию и биотехнологию. Биоинформатика и анализ ДНК-последовательностей ДНК-последовательности представляют собой уникальные последовательности нуклеотидов, определяющие генетическую информацию организма. Биоинформатика предоставляет мощные инструменты для анализа этих последовательностей и извлечения полезной информации. Одним из ключевых задач анализа ДНК-последовательностей является поиск и аннотация генов. Последовательности нуклеотидов могут быть сравнены с уже известными последовательностями генов в базах данных, что позволяет определить, какие гены присутствуют в данной последовательности и как они организованы. Другой важной задачей является предсказание функций генов на основе анализа ДНК-последовательностей.
Биоинформатические методы позволяют выявить участки генома, которые кодируют белки с определенными функциями, и предсказать эти функции на основе сходства с уже известными белками. Биоинформатика также широко применяется в исследовании эволюции организмов.
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! При анализе самых сложных белков алгоритм AlphaFold набрал в среднем 87 баллов, что на 25 баллов выше самых точных прогнозов, сделанных ранее. Алгоритм даже справился с анализом структур белков, которые находятся в клеточных мембранах и отвечают за многие заболевания человека, однако, при этом, трудно поддаются изучению с помощью рентгеновской кристаллографии.
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. Смысл такого крупномасштабного моделирования созвучен целям глобального проекта по структурной геномике, направленного на получение трёхмерной структуры всех известных белков — в результате прямых экспериментов или компьютерных расчётов. При этом стратегия выбора приоритетных мишеней для экспериментального изучения такова, чтобы «обеспечить» структурными шаблонами практически все известные белки — потому что ведь даже, несмотря на огромные усилия биологов-структурщиков, структура подавляющего числа белков будет смоделирована, а не получена экспериментально. НеЗдоровый скепсис В заключение следует добавить небольшую ложку дёгтя в радужную перспективу использования компьютерных моделей в практически важных научных задачах.
Мур считает, что выбранная стратегия — определение строения максимального числа белков, концентрируясь в первую очередь на новых структурных мотивах, даже если функции соответствующих белков до сих пор неизвестны, — порочна по своей сути. Согласно Муру, лучше бы немаленький бюджет этой программы был потрачен на поддержку отдельных учёных, занимающихся изучением структуры белков, чья практическая значимость очевидна уже сегодня, и не рассчитывать, что эти структуры, когда они потребуются, могут быть получены на основе теоретических расчётов. Я считаю, что вы будете просто сумасшедшими, если не сделаете этого, — пишет Мур. Но эти подходы базируются на парных взаимодействиях атомов, что просто не соответствует истине! В твёрдом теле поляризация атомов существенно влияет на поведение системы, но учесть этого вам никак не удастся.... Превед, Сизив!
Где хранится белок в организме?
| Где хранится информация о структуре белка (89 фото) | Где хранится информация о структуре белка? (ДНК). |
| Найден ключ от замка жизни: биолог Северинов о главном прорыве года | Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. |
| Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно | DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet. |
Урок: «Биосинтез белка»
Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры. Эту структуру белка создал алгоритм на основе нейросети. Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген.