Лучший ответ: Васян Коваль. Хранится в ядре, синтез РНК.

2. В какой структуре хранится информация о первичной структуре белка?

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

Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка. Информация о структуре белка закодирована в ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота имеет очень сложную структуру, которую не до конца удалось раcшифровать ученым в наши дни. Именно это вещество отвечает за синтез белка, наследственность и прочее. 2. В какой структуре хранится информация о первичной структуре белка?

Биосинтез белка. Генетический код

Правильный ответ здесь, всего на вопрос ответили 1 раз: где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. Информация о первичной структуре белка содержится в его генетической последовательности.

Где и в каком виде хранится информация о структуре белка

Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. 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. Эта функция белков Обратите внимание,есть ли вблизи стаи птиц,Чем птицы заняты?Как изменилась их жизнь с.

Генетический код. Биосинтез белка | теория по биологии 🌱 основы генетики

Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка? 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. Правильный ответ на вопрос«Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез » по предмету Биология. Развернутая система поиска нашего сайта обязательно приведёт вас к нужной информации. Поскольку структура белка определяет его функцию, база данных из 200 миллионов идентифицированных белков способна совершить революцию в биологии и медицине. Прежде ИИ умел распутывать структуру лишь небольшой доли таких белков.

Найден ключ от замка жизни: биолог Северинов о главном прорыве года

Искусственный интеллект определил форму практически каждого белка, известного науке. Эксперты говорят, что прорыв поможет решить основные глобальные проблемы, такие как разработка вакцин против малярии и борьба с пластиковым загрязнением. Белки являются строительными блоками жизни, и их форма тесно связана с их функциями. Возможность предсказать структуру белка дает ученым лучшее понимание того, что он делает и как он работает. Мы надеемся, что эта расширенная база данных поможет огромному количеству ученых в их важной работе и откроет совершенно новые возможности для научных открытий. База данных белковых структур AlphaFold, которая находится в свободном доступе для научного сообщества, была расширена с почти одного миллиона белковых структур до более чем 200 миллионов структур, охватывающих почти каждый организм на Земле , чей геном был секвенирован.

Банк данных ENA является основным хранилищем генетической информации, полученной в ходе проекта «Геном Европы». Наконец, стоит отметить Protein Data Bank PDB , который является главным источником информации о трехмерной структуре белков. PDB содержит данные о миллионах белковых структур, полученных с помощью рентгеноструктурного анализа или ядерного магнитного резонанса. Благодаря генным банкам данных и свободному доступу к генетической информации, исследователи по всему миру могут изучать гены, их функцию и взаимодействие, что способствует развитию науки и медицины. Электронные репозитории Электронные репозитории представляют собой веб-платформы, разработанные для хранения и обмена информацией о первичной структуре белков. Они позволяют ученым обмениваться данными и получать доступ к хранилищу структур, созданных другими учеными. PDB является центральным репозиторием данных о трехмерной структуре белков, полученных с помощью различных экспериментальных методов, таких как рентгеноструктурный анализ и ядерное магнитное резонансное исследование. PDB предоставляет ученым доступ к более чем 150 000 структур белков, а также инструменты для их анализа и визуализации. Другим примером электронного репозитория является UniProt. UniProt объединяет информацию о последовательности, аннотации и 3D-структурах белков, собранную из различных источников. В UniProt ученым доступны данные о миллионах белков и связанные с ними биологические аннотации. Электронные репозитории играют ключевую роль в исследованиях в области белкойной биоинформатики и структурной биологии. Они позволяют ученым обмениваться исследовательскими данными, улучшить взаимодействие между научными группами и повысить эффективность научных исследований. В заключении, электронные репозитории являются ценным инструментом для хранения и обмена информацией о первичной структуре белков. Они позволяют ученым быстро получить доступ к большому количеству данных и использовать их в своих исследованиях. Благодаря таким платформам, исследования в области белковой структуры и функции могут продвигаться вперед, способствуя развитию науки и медицины. Биоинформационные ресурсы В настоящее время существует множество биоинформационных ресурсов, которые играют важную роль в хранении информации о первичной структуре белков. Эти ресурсы предоставляют доступ к базам данных и инструментам, которые помогают в анализе и интерпретации биологических данных.

Образовательные ресурсы и учебники Важность первичной структуры белка Первичная структура белка является ключевым фактором, определяющим его функцию и взаимодействие с другими молекулами в организме. Она влияет на формирование вторичной и третичной структур, а также на связывание белка с другими молекулами, такими как ферменты, гормоны и рецепторы. Изучение первичной структуры белка является важным шагом в молекулярной биологии и биохимии. Оно позволяет установить генетическую информацию, закодированную в ДНК, которая определяет последовательность аминокислот в белке. Изменения в первичной структуре могут вызывать нарушения в функционировании белка и приводить к различным заболеваниям и патологиям. 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.

В гене закодирована информация о: 1 строении белков, жиров и углеводов 2 первичной структуре белка 3 последовательности нуклеотидов в ДНК 4 последовательности аминокислот в 2-х и более молекулах белков 8. Репликация ДНК сопровождается разрывом химических связей: 1 пептидных, между аминокислотами 2 ковалентных, между углеводом и фосфатом 3 водородных, между азотистыми основаниями 4 ионных, внутри структуры молекулы 9. 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.

Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК

Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится	1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка -	Поэтому вся информация о белке хранится в ядре, а точнее только о первичной структуре, а уже первичной структурой опеределяется и дальнейшие свойства этого белка.
Генетический код. Биосинтез белка \| теория по биологии 🌱 основы генетики	Строение желудка у НЕжвачных парнокопытных.
Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение	Определить трехмерную структуру белка можно несколькими способами. Один из методов — рентгеновская кристаллография. При таком подходе выделяется очень большое количество белка, затем он очищается, и белок образовывает кристалл.
Где хранится генетическая информация в клетке?	О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада.

Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение

Разрабатывать новые методы и инструменты для исследования белковой структуры и функции. Повышать понимание о роли белков в биологических процессах. Белковые базы данных и репозитории являются необходимым ресурсом для исследователей, работающих в области биоинформатики и белковой химии. Они предоставляют доступ к богатым данным о белковых последовательностях, структурах и функциях, что помогает в понимании сложных биологических процессов.

Медицинские и научные статьи Такие статьи публикуются в специализированных научных журналах, которые занимаются изданием статей по биохимии, молекулярной биологии, генетике и другим смежным областям. В этих статьях описывается методика, использованная для определения первичной структуры белка, а также результаты исследования, включая информацию о конкретных аминокислотах, их положении и последовательности. Важно отметить, что в медицинских и научных статьях информация о первичной структуре белка представлена в виде текста, диаграмм, таблиц и графиков.

Эти материалы помогают наглядно представить и проанализировать данные, полученные в результате исследования. Также статьи могут содержать ссылки на другие исследования, проведенные в этой области, что позволяет ученым углубить свои знания и обобщить полученные результаты. Медицинские и научные статьи являются важным ресурсом для исследователей, аспирантов и студентов.

Они позволяют получить актуальную информацию о принципах и методах исследования первичной структуры белка, ознакомиться с результатами предыдущих исследований и узнать о новых открытиях в этой области.

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. Поэтому целесообразно будет в дальнейшем использовать термин «de novo фолдинг» лат. Наиболее «физически корректные» подходы из этой группы заключаются в основном в расчётах МД для моделирования процесса и результата фолдинга см. В остальных же случаях — тоже, впрочем, относящихся к маленьким белкам не более 150 аминокислотных остатков , — прибегают к дополнительным приближениям с целью уменьшить вычислительную сложность расчёта.

Для увеличения вычислительной эффективности, в de novo подходах часто используются упрощённые модели представления белка — отдельные аминокислотные остатки, присутствующие в модели, представлены не так подробно, как в «полноатомных» подходах: вся боковая цепь моделируется лишь одним-двумя центрами «псевдоатомами». Так, например, боковая цепь триптофана содержит 16 атомов, а в упрощённом виде их может быть всего два-три и только один — для менее объемных остатков. De novo фолдинг проводится в специальном силовом поле также упрощённом по сравнению, например, с используемыми в МД , оценивая огромное количество вариантов укладки сворачиваемой молекулы по значению потенциальной энергии. Идентификация конформации, значительно с «зазором» более «низкой» по потенциальной энергии, чем остальные, может служить признаком конца поиска — аналогично тому, как нативная конформация с некоторым отрывом отстоит от несвёрнутых промежуточных состояний.

Конечно, кроме корректной функции потенциальной энергии, требуется преодолеть «комбинаторный взрыв», создаваемый парадоксом Левинталя. Очевидно, что перебрать все конформации, чтобы выбрать самую низкую по энергии, невозможно, а из-за слабого понимания механизмов сворачивания белка повторить тот «кратчайший путь», который ведёт к нативной структуре, на компьютере пока не удаётся. Чтобы как-то приблизиться к природному механизму сворачивания, исследователи пытаются выделить в последовательности моделируемого белка структурно консервативные фрагменты аналогичные тем, что в природе сворачиваются первыми и в дальнейшем уже остаются неизменными и как бы «собирают мозаику» из этих фрагментов. Эта процедура, тоже чрезвычайно ресурсоёмкая всё равно требуется перебрать астрономическое число вариантов!

Рисунок 1. De novo фолдинг: предсказание пространственной структуры небольших белков. Программа Rosetta генерирует ансамбль моделей, получающихся после «сборки» структурно-консервативных фрагментов молекулы в специализированном силовом поле. Короткие 4—10 аминокислотных остатков фрагменты последовательности моделируемого белка выступают «зародышами» структуры будущей модели причём в разных моделях они различаются и «перекрываются» , а конформацию этим фрагментам «назначают», используя конформации гомологичных фрагментов из белков с уже известной структурой.

В этом смысле, de novo не является моделированием «заново» в полном смысле слова, но «заимствование» локальных структурных фрагментов такой небольшой длины в данном случае не считается использованием структуры белков-гомологов целиком. Сверху на рисунке показаны наложенные экспериментальная структура белка Hox-B1 красным и соответствующая низкоэнергетическая структура, предсказанная программой Rosetta синим. Видно практически идеальное совпадение конформаций ароматических остатков в центральной области белка. Внизу показана зависимость энергий моделей из полученного в расчёте ансамбля от среднеквадратичного отклонения СКО моделей от нативной структуры.

Синим цветом показаны модели, сгенерированные из нативной структуры в качестве «контроля» и естественно получившиеся очень близкими к ней по значению СКО , чёрным — модели, созданные в процессе предсказания. Красной стрелкой отмечена модель, структура которой дана сверху.

Реализация информации, записанной в генах, через синтез белков называется экспрессией проявлением генов.

Генетическая информация хранится в виде определенной последовательности нуклеотидов ДНК, а реализуется в виде последовательности аминокислот в белке. Транскрипция от лат. Одновременно транскрибируется не вся молекула ДНК, а лишь отдельные ее отрезки.

Такой отрезок транскриптон начинается промотором участок ДНК, куда присоединяется РНК-полимераза и откуда начинается транскрипция и заканчивается терминатором участок ДНК, содержащий сигнал окончания транскрипции. Транскриптон — это ген с точки зрения молекулярной биологии. Транскрипция, как и репликация, основана на способности азотистых оснований нуклеотидов к комплементарному связыванию.

В процессе трансляции последовательность нуклеотидов ДНК переписывается на синтезирующуюся молекулу мРНК, которая выступает в качестве матрицы в процессе биосинтеза белка. Гены прокариот состоят только из кодирующих нуклеотидных последовательностей.

Мы надеемся, что эта расширенная база данных поможет огромному количеству ученых в их важной работе и откроет совершенно новые возможности для научных открытий. База данных белковых структур AlphaFold, которая находится в свободном доступе для научного сообщества, была расширена с почти одного миллиона белковых структур до более чем 200 миллионов структур, охватывающих почти каждый организм на Земле , чей геном был секвенирован. Расширение включает в себя предсказанные формы для самого широкого круга видов, включая растения, бактерии, животных и другие организмы, открывая новые направления исследований в области наук о жизни. Демис Хассабис, основатель и генеральный директор DeepMind, сказал: «Мы были поражены скоростью, с которой AlphaFold уже стал важным инструментом для сотен тысяч ученых в лабораториях и университетах по всему миру. В декабре 2020 года AlphaFold был признан организаторами Критической оценки прогнозирования структуры белка Casp решением 50-летней грандиозной задачи прогнозирования структуры белка. В то время он продемонстрировал, что может точно предсказать форму белка в масштабе и за минуты с точностью до атома.