Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. Информация о структуре белка хранится в базах данных, таких как Protein Data Bank (PDB) и RCSB PDB. Генетический код – это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК. Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
Где происходит биосинтез белка. Ядро эукариот хранит информацию о первичной структуре природных полимеров. 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. В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка. Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген. Где хранится информация о структуре белка? (ДНК).
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
Где хранится информация о структуре белка? (ДНК). Правильный ответ здесь, всего на вопрос ответили 1 раз: где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. 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. Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры.
Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
Всего ответов: 1. Хранится в ядре, синтез РНК. Похожие задания. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. 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. Хранится в ядре, синтез РНК. Спасибо. Пожаловаться. Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада. 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). Как она зашифрована в этой молекуле? Как информация из ядра передаются в цитоплазму? 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). О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада.
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
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. 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 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. 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.
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!
Продолжение статьи читай здесь. Переходи по ссылке и регистрируйся — времени до экзамена остаётся всё меньше! Биосинтез белка. Генетический код и его свойства.
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. Однако все вычисления, как правило, производятся в эмпирических силовых полях, описывающих парные взаимодействия в классической системе частиц, представляющей молекулу белка. Сами же эти силовые поля в неявном виде включают данные о структуре молекул не обязательно белковых — такие как парциальные заряды и массу атомов, а также длины и углы валентных связей, — и к квантово-механическим методам отношения не имеют.
Содержание
- Урок: «Биосинтез белка» | Контент-платформа
- Где хранится информация о первичной структуре белка
- Как выглядит молекула
- Биосинтез белка
- Лучший ответ:
Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно
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.
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. Важно отметить, что первичная структура белка несет информацию о его функции и влияет на его дальнейшую трехмерную структуру. Любые изменения в последовательности аминокислот могут привести к изменениям в структуре и функции белка, что может привести к нарушению нормального функционирования организма. Аминокислоты Существуют 20 стандартных аминокислот, которые могут быть использованы при синтезе белка. Каждая аминокислота отличается своей боковой группой, которая придает ей уникальные свойства. Например, глицин не имеет боковой группы, что делает его наименьшей и наиболее гибкой аминокислотой, в то время как тирозин содержит ароматическую боковую группу.
Укажите номера предложений, в которых сделаны ошибки. Ответ 346 4. Найдите три ошибки в приведённом тексте «Генетический код». Ответ 257 Установите соответствие между утверждениями и их правильностью: 1 правильно, 2 неправильно. Запишите цифры 1 и 2 в порядке, соответствующем буквам.
Первичная вторичная четвертичная структура белка. Первичная вторичная и третичная структура нуклеиновых кислот. Третичная структура белка биополимер. Белки биополимеры мономерами. Строение мономера белковой структуры..
Биополимеры белки строение функции. Строение и репликация ДНК. Первичная структура белков. Строение белков. Структуры белка. Белки биология. Белок структура. Вторичная третичная и четвертичная структура белка. Образование первичной структуры белка уровень организации. Строение мембраны белки.
Белки в составе мембран. Пронизывающие белки мембраны. Виды белков в мембране. Первичная структура белка первичная структура белка. Хим связи первичной структуры белка. Роль транспортной РНК В клетке эукариот. Какова роль транспортной РНК. Какова роль транспортной рек. Первичный уровень структурной организации белковой молекулы. Уровни организации белковой молекулы таблица 10 класс.
Биология уровни организации белковых молекул. Связи в первичной вторичной третичной и четвертичной структуре белка. Первичная структура белка это в биологии. Первичная структура белков рисунок. Формы белков. Значение РНК. Значимость РНК. И РНК считывает информацию:. Схема первичной структуры белковой молекулы. Уровни организации белков схема.
Структура молекулы белка первичная вторичная третичная четвертичная. Пространственная конфигурация белковой молекулы. Структуры белковых молекул и их строение. Пространственная конфигурация первичной структуры белка. Структура белка первичная структура первичной. Первичная структура белка строение кратко. Структура белков. Строение и структура белков. Первичная структура. Белок первичная структура.
Альфа спираль вторичной структуры белка. Вторичная структура белка биохимия. Характеристика Альфа спирали вторичной структуры белка. Спирали вторичной структуры белка биохимия. Первичная структура белка строение и функции.
Домашний очаг
- Биосинтез белка. Генетический код
- Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
- Где находится информация о первичной структуре белка: принципы и методы исследования
- Проводим опознание
Биосинтез белка и генетический код
- Проекты по теме:
- Вторичная структура белка
- Биосинтез белка и генетический код: транскрипция и трансляция белка
- Где и в каком виде хранится информация о структуре белка?
- «Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)