Нобелевский лауреат Ричард Хендерсон о структуре мембранных белков, экспериментах с электронной криомикроскопией и структурной биологии. не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации?
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
| Где и в каком виде хранится информация о структуре белка? | Банки данных о белках. UniProt – последовательности и аннотации RefSeq – последовательности и аннотации PDB – пространственные структуры PubMed – публикации – еще много чего. |
| Биосинтез белка. Генетический код и его свойства — Биология с Марией Семочкиной на | Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка. |
| Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез - | Информация о первичной структуре белка содержится в его генетической. |
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
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.
С тех пор он изучает генетические коды каждого организма, чей геном был секвенирован, и предсказывает структуры сотен миллионов белков, которые они вместе содержат. AlphaFold работает, накапливая знания о аминокислотных последовательностях и взаимодействиях, пытаясь интерпретировать белковые структуры. В итоге алгоритм научился предсказывать формы белков за считанные минуты с точностью до уровня атомов. В прошлом году DeepMind опубликовала в открытой базе данных структуры белков 20 видов, включая почти все 20 000 белков, экспрессируемых людьми. Теперь он завершил работу и выпустил предсказанные структуры для более чем 200 млн белков.
Например, база данных «Ensembl» содержит информацию о геноме различных видов, включая данные о протеинах этих организмов. Не забывайте использовать поиск по конкретным базам данных, так как информация о первичной структуре белков может варьироваться в различных источниках. Отметим, что разные базы данных обладают разной полнотой и достоверностью информации, поэтому рекомендуется сопоставлять результаты из нескольких источников. Структурные аналоги и гомологи Для более глубокого понимания структуры белков и поиска информации о первичной структуре, полезно обратить внимание на структурные аналоги и гомологи. Структурные аналоги — это белки, у которых структура и функции схожи или сходны. Они обладают похожими аминокислотными последовательностями и обычно имеют схожие пространственные структуры. Поиск структурных аналогов может помочь понять, как определенные участки белка взаимодействуют с другими молекулами и какие функции они выполняют. Гомологи — это белки, которые имеют общего предка и соответственно схожую структуру и функции. Гомология белков часто связана с их генетическими последовательностями. Проанализировав гомологи, можно раскрыть эволюционные связи и определить консервативные аминокислоты, которые играют важную роль в структуре и функции белков.
Изучение структурных аналогов и гомологов белков является важным инструментом в биоинформатике и помогает в понимании функциональных особенностей белков и их роли в организме. Структурные предсказания и моделирование Одним из основных методов структурного предсказания является метод гомологического моделирования. Он основан на предположении, что два белка с схожими последовательностями аминокислот могут иметь схожую структуру.
Один из таких методов — сравнение предсказанной структуры с экспериментально определенной структурой белка. Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Другой метод — сравнение предсказанной структуры с другими предсказанными структурами.
Если предсказанная структура белка близка к другим предсказанным структурам, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Ограничения оценки качества Оценка качества предсказания структуры белков имеет свои ограничения. Во-первых, она зависит от доступности экспериментально определенных структур белков. Если таких структур недостаточно, то оценка качества может быть неполной или неточной. Во-вторых, оценка качества может быть влияна различными факторами, такими как размер белка, наличие гибких областей и наличие посттрансляционных модификаций. Эти факторы могут вносить дополнительные сложности в оценку качества предсказания структуры белков.
В целом, оценка качества предсказания структуры белков является важным инструментом в биоинформатике. Она позволяет определить, насколько точно предсказанная структура соответствует реальной структуре белка и помогает улучшить методы предсказания структуры белков. Применение предсказания структуры белков Предсказание структуры белков имеет широкий спектр применений в биоинформатике и молекулярной биологии. Вот некоторые из них: Понимание функции белков Структура белка тесно связана с его функцией. Предсказание структуры белка позволяет узнать, какие регионы белка могут быть вовлечены в связывание с другими молекулами, какие активные сайты могут быть ответственны за каталитическую активность, и какие домены могут выполнять различные функции. Это помогает исследователям понять, как работает белок и как он взаимодействует с другими молекулами в клетке.
Дизайн лекарственных препаратов Предсказание структуры белков играет важную роль в разработке новых лекарственных препаратов. Знание структуры целевого белка позволяет исследователям разработать молекулы-ингибиторы, которые могут связываться с активными сайтами белка и блокировать его функцию. Это может быть полезно при лечении различных заболеваний, таких как рак, инфекции и неврологические расстройства. Инженерия белков Предсказание структуры белков также может быть использовано для инженерии новых белков с желаемыми свойствами. Исследователи могут изменять аминокислотную последовательность белка, чтобы изменить его структуру и функцию. Предсказание структуры белка помогает оценить, какие изменения в последовательности могут привести к желаемым изменениям в структуре и функции белка.
Эволюционные исследования Предсказание структуры белков также может быть использовано для изучения эволюции белков. Сравнение структур белков разных организмов позволяет исследователям определить, какие структурные элементы белка сохраняются в течение эволюции и какие изменения в структуре могут быть связаны с адаптацией к различным условиям среды. В целом, предсказание структуры белков имеет множество применений и играет важную роль в понимании биологических процессов, разработке лекарственных препаратов и инженерии белков. Текущие вызовы и направления исследований Разработка более точных методов предсказания структуры белков Одним из основных вызовов в области предсказания структуры белков является разработка более точных методов. Существующие методы имеют свои ограничения и не всегда могут предсказать структуру белка с высокой точностью. Исследователи работают над улучшением алгоритмов и разработкой новых подходов, которые позволят достичь более точных результатов.
Интеграция экспериментальных данных Другой вызов заключается в интеграции экспериментальных данных в предсказание структуры белков. Экспериментальные методы, такие как рентгеноструктурный анализ и ядерное магнитное резонансное исследование, могут предоставить ценную информацию о структуре белка.
В его верхушке находится триплет нуклеотидов так называемый антикодон. Он образует комплементарную пару с соответствующим триплетом и-РНК кодоном. Во время синтеза белка рибосома надвигается на нитевидную молекулу и-РНК так, что и-РНК оказывается между двумя ее субъединицами. Т-РНК присоединяется к и-РНК в определенном месте где совпадают кодон и антикодон , в то время как аминокислотные остатки присоединяются к синтезируемой цепи с помощью полипептидных связей, т-РНК отсоединяется и покидает рибосому. Так длится до тех пор, пока синтез нити аминокислотных остатков собственно — белковой молекулы не будет завершен.
На заключительном этапе синтезированный белок приобретает свою пространственную структуру. При участии соответствующих ферментов от него отщепляются лишние аминокислотные остатки, вводятся небелковые фосфатные, карбоксильные и другие группы, присоединяются углеводы , липиды и т.
Биосинтез белка
| Информация о структуре белков хранится в | Считалось, что распределение белков внутри бактериальной клетки определяется исключительно свойствами самих белковых молекул. Ученые из Израиля показали, что «адрес доставки» будущего белка закодирован уже в матричной РНК (мРНК). |
| Искусственный интеллект раскрыл структуру 200 миллионов белков: Наука: Наука и техника: | Эту структуру белка создал алгоритм на основе нейросети. |
Где хранится белок в организме?
Информация о строении белков записана в отдельных участках ДНК – генах. Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, которая определяется его генетической информацией. 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. Именно в молекуле ДНК хранится информация о первичной структуре молекулы белка. не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации? Как информация из ядра передаются в цитоплазму?, ответ13491279: 1.в зашифрована в последовательности четырёх азотистых попадать посредством отшнуровываний выпячиваний.
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
Определение 3 Процесс переноса и-РНК из ядра к месту синтеза белка называется трансляцией. Механизм биосинтеза белка Сам синтез белковых молекул происходит на мембранах ЭПС эндоплазматической сетки. Органеллой , ответственной за синтез белка является рибосома. Рибосомы «нанизываются» на молекулу и-РНК, образуя полисому. Т-РНК имеет форму «трилистика». В его верхушке находится триплет нуклеотидов так называемый антикодон. Он образует комплементарную пару с соответствующим триплетом и-РНК кодоном.
UniProt предоставляет удобный интерфейс для поиска и анализа белков, а также сотрудничает с другими базами данных и ресурсами, расширяя возможности исследователей. В этой базе собраны данные о пространственной структуре белков — их трехмерные модели, координаты атомов и другие характеристики. PDB является важным инструментом для исследования и моделирования белковых структур, помогая в понимании их функций и взаимодействий.
Также стоит отметить базы данных, специализирующиеся на конкретных классах белков или определенных организмах. Например, база данных «Ensembl» сосредоточена на геномах различных организмов, включая человека, и представляет информацию о белках, кодируемых этими генами. Белковые базы данных играют важную роль в научных исследованиях и медицине, предоставляя доступ к информации о белках и их характеристиках. Они помогают ученым и исследователям расширять свои знания о белках и использовать их в различных областях, таких как разработка новых лекарств, изучение заболеваний и создание новых методов лечения. Геномные базы данных Геномные базы данных представляют собой специализированные онлайн-ресурсы, в которых хранится информация о первичной структуре белка. Они содержат данные о последовательности аминокислот, а также о генетической информации, кодирующей белок. Одной из самых популярных геномных баз данных является UniProt, который интегрирует информацию из различных источников и предоставляет комплексные данные о белках.
Иначе при денатурации белков и последующем устранении фактором венатурации ВСЕГДА происходила правильная ренатурация , чего не происходит. Отсюда вывод - фолдинг белка все-таки сильно зависит от энергозависимого функционирования шаперонов. По поводу второго пункта: Здесь может быть 2 пути включения кофактора в белок: либо простое связывание, и тогда оно определяется третичной или четвертичной структурой самого белка как правило такое связывание поддерживается слабыми типами взаимодействий и обратимо , либо ферментативным путем. В этом случае однозначность присоединения кофактора определяется пространственной!
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! Перевод мой. Так или иначе, кое-какая польза от компьютерных предсказаний всё же есть, а станут ли они когда-нибудь надёжной заменой экспериментальным методам, — нам предстоит увидеть в будущем.
Биосинтез белка. Генетический код и его свойства
Строение желудка у НЕжвачных парнокопытных. Дан 1 ответ. Хранится в ядре, синтез РНК. Похожие задачи. Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры.
Где хранится генетическая информация в клетке?
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. 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. Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. Структура закодированного белка. Информация о первичной структуре белка закодирована в виде. Первичная структура фибриллярных белков также высоко регулярна, периодична, — потому-то из нее и образуется обширная регулярная вторичная структура. Проблема, решению которой посвящены многотомные монографии и работа целых институтов, кому-то может показаться несложной — как предсказать трехмерную структуру любого белка по его аминокислотной последовательности, где эта структура однозначно закодирована.
Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
Сколько новых одинарных нитей синтезируется при удвоении одной молекулы ДНК: 1 четыре 2 одна 3 две 4 три 5. Один триплет ДНК несет информацию о: 1 последовательности аминокислот в молекуле белка 2 месте определенной аминокислоты в белковой цепи 3 признаке конкретного организма 4 аминокислоте, включаемой в белковую цепь 4. Код ДНК вырожден потому, что: 1 один код он кодирует одну аминокислоту 2 один кодон кодирует несколько аминокислот 3 между кодонами есть знаки препинания 4 одна аминокислота кодируется несколькими кодонами 5. Эволюционное значение генетического кода заключается в том, что он: 1 триплетен 2 индивидуален 3 универсален 4 вырожден БЛОК 4: 1.
На западе используют другое название — структурные мотивы, оно намного лучше. Вот в чем его суть: хоть у нас огромное количество самых разных белков, но в них есть определенные повторяющиеся паттерны — это и есть мотивы. Структурные мотивы Мотивов очень много, но думаю смысл понятен. Простые мотивы могут объединяться и образовывать мотивы посложнее. Я использовал в иллюстрациях прошлые картинки, но помните, что эти альфа-спирали и бета-тяжи отличаются друг от друга аминокислотными остатками — они очень разные! Просто перерисовывать все это не хочется.
Третичная структура белка Вот этот уровень уже повыше, на нем белок начинает выполнять свою функцию — впахивать, как проклятый. Но сначала нужно остановиться ненадолго и поговорить. Спокойно, я же сказал — ненадолго. Согласитесь, что у белков очень много функций. Какой-то переносит кислород, а другой входит в состав кости и обеспечивает ее прочность. Белки мышечной ткани вообще обеспечивают движение. Давайте попробуем выделить две глобальные, но не совсем верные, функции: структурная и связывания. Одни белки входят в структуру мышц, костей, волос и так далее. А другие что-то связывают: ферменты связываются с субстратом, а гемоглобин с кислородом.
А где-то бравое антитело падает на амбразуру для того, чтобы не пропустить бактерию в организм. Это конечно все очень грубо, но пусть будет так. И все это я к чему. Существует два больших класса белков: фибриллярные — коллаген, эластин, кератин. Эти ребята занимаются поддержкой, такие вот суппорты. Фибрилла — это нить. Так что они очень длинные, а когда огромное количество нитей связывается в одну, то они становятся очень прочными. Фибриллярные белки — это атланты, которые держат наш организм на своих плечах. А мы не особо благодарные ребята, потому что забьем на них.
Но только в этой статье. В основном биохимия занимается другим классом — глобулярными белками. Эти ребята не только связывают — у них огромное количество функций. С этими функциями и пытается разобраться биохимия. Глобула — шар. Вроде это все, теперь можем приступать. Классы белков На прошлом этапе мы собрали разные вторичные структуры в мотивы, ну а дальше то что? Теперь нам нужно скрутить все это в компактный шарик — глобулу. Здесь, наконец-то, пригодятся наши лентяи — радикалы.
Вспоминаем, что радикалы бывают полярные и неполярные. Когда глобула скручивается, то она прячет гидрофобные остатки аминокислот внутрь этого шарика, а гидрофильные выставляет наружу. Оно и понятно, все-таки глобулы находятся в организме, а у нас почти везде вода. Строение глобулы Скручивание — удивительный процесс. Здесь начинают взаимодействовать очень очень-очень! Представьте, что тридцатый остаток взаимодействует с триста семидесятым. При этом все настолько предопределено первичной структурой, что радикалы взаимодействуют максимально точно. А взаимодействий ведь не мало! Кстати о них, какими они бывают: Водородные связи — куда уж без них.
Гидрофобное слипание — ведь глобула прячет свои гидрофобные остатки, так что они взаимодействуют друг с другом. Ионные связи — между разнозаряженными радикалами. Ковалентная связь между остатками цистеина дисульфидная — самая прочная. Связи, которые стабилизируют глобулу Про все эти связи у меня есть статейка ;] Ещё раз сказу, что здесь взаимодействуют только радикалы. Когда глобула сложилась в пространстве, то всю эту сложную структуру называют конформацией получается, что конформация — это положение атомов друг относительно друга в пространстве. Есть еще кое-что интересное: посмотрите на связи, которые образуют эту структуру. Большая часть из них — это силы слабого взаимодействия между молекулами. Это значит, что они очень легко рвутся, даже простого повышения температуры на несколько градусов хватит для того, чтобы эти связи разорвались. Как выйти из такого положения такой большой молекуле?
Дело в том, что таких связей настолько много, что существует конформационная лабильность. По сути это означает, что некоторые связи могут рваться, а другие тут же образовываться. Какой можно сделать вывод из всего этого? Не стоит думать о третичной структуре белка, как о чем-то статичном. Представьте ее как дом, который меняет свой цвет при повышении или понижении температуры, еще он может менять свой размер в зависимости от того идет дождь или нет. Какой странный дом…. В таком долго не проживешь. Некоторые участки глобулы такие чсвшники, что собираются отдельно от всей остальной молекулы. Эти части называются доменами.
Домен собирается в мини-третичную структуру самостоятельно, их даже может быть несколько. Чаще всего они имеют какую-то важную задачу, например, входят в состав активного центра. Строение активного центра Стоп-стоп-стоп. Это тиво еще такое? Ты про это ничего не говорил. Точно, помните мы сказали, что с этого уровня белок начинает пахать? А задача глобулы — это связать что-то, опять же грубо. Так вот, как она все это делает?
С помощью секвенирования можно узнать последовательность нуклеотидов генома, а также обнаружить генетические изменения, которые могут влиять на здоровье организма. РНК РНК выполняет множество функций в организме, включая участие в синтезе белков, регуляцию генной экспрессии и передачу генетической информации между клетками. Одним из ключевых элементов в месте хранения информации о первичной структуре белка является транспортная РНК. Транспортная РНК является молекулой, которая переносит аминокислоты, необходимые для синтеза белков, к рибосомам. Она обладает уникальной структурой, которая позволяет ей связываться с определенным аминокислотами и распознаваться рибосомой для правильного синтеза белка. Транспортная РНК также играет важную роль в определении последовательности аминокислот в белке, так как она преобразует информацию, содержащуюся в молекуле мессенджер-РНК, в соответствующую последовательность аминокислот. Использование молекул РНК для хранения информации о первичной структуре белка обеспечивает гибкость и эффективность в процессе синтеза белков, что является важным механизмом для жизнедеятельности клеток и организмов в целом. Белки Первичная структура белка представляет собой конкретную последовательность аминокислот, связанных вместе пептидными связями. Эта последовательность определяется генетической информацией, содержащейся в ДНК.
Синтезированная таким образом молекула и-РНК двигается к месту синтеза белка. Определение 3 Процесс переноса и-РНК из ядра к месту синтеза белка называется трансляцией. Механизм биосинтеза белка Сам синтез белковых молекул происходит на мембранах ЭПС эндоплазматической сетки. Органеллой , ответственной за синтез белка является рибосома. Рибосомы «нанизываются» на молекулу и-РНК, образуя полисому. Т-РНК имеет форму «трилистика». В его верхушке находится триплет нуклеотидов так называемый антикодон.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
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.
Денатурация сопровождается изменениями важнейших свойств белка. Роль нуклеиновых кислот в передаче генетической информации. Роль ДНК В передаче наследственной информации. Роль белков в передаче наследственной информации. Вторичная структура белковых молекул.
Вторичная структура белка связи.
Но если говорить об алгоритме AlphaFold, то по словам Андрея Лупаса, «ситуация изменилась радикально». И Лупас поставил перед собой отдельную задачу: выяснить структуру мембранного белка вида архей представитель группы древних микроорганизмов. На протяжении десяти лет его исследовательская команда пыталась получить рентгенограмму кристаллической структуры этого белка. Но, по словам Лупаса, эту задачу решить не удалось. Однако, у алгоритма AlphaFold никаких проблем не возникло. На выходе было получено подробное изображение трехкомпонентного белка с двумя спиралевидными ответвлениями посередине. Выданная алгоритмом модель позволила Лупасу и его коллегам разобраться в данных, полученных с помощью рентгенограммы; за полчаса они сравнили свои экспериментальные данные со структурой, предсказанной алгоритмом AlphaFold. Не понимаю, как им удалось это сделать».
Одним из условий участия в эксперименте CASP, компания DeepMind наравне со всеми остальными группами согласилась раскрыть существенные детали своего метода с тем, чтобы и остальные группы могли его повторить. Для экспериментаторов это подарок, поскольку точное предсказание белковой структуры поможет им правильно интерпретировать малопонятные данные, полученные с помощью рентгеновских исследований и криоэлектронной микроскопии крио-ЭМ. Кроме того, алгоритм AlphaFold, по словам Моулта, также позволит разработчикам лекарств быстро определять структуру белков, из которых состоят новые и опасные патогены, такие как SARS-CoV-2, — а это, в свою очередь, следует расценивать как один из важных шагов в процессе поиска молекул, с помощью которых эти патогены можно будет заблокировать. Тем не менее, алгоритму AlphaFold не все задачи под силу. Так, в эксперименте CASP его работа заметно замедлилась при анализе одного из белков это была смесь из 52 небольших повторяющихся сегментов, которые искажают местоположения друг друга при сборке. Джон Джампер говорит, что теперь команда исследователей хотела бы обучить AlphaFold, чтобы он смог анализировать также и упомянутые выше структуры, а кроме того — белковые комплексы, которые совместно выполняют важные функции в клетке. Однако, вскоре после решения одной какой-нибудь из сложнейших задач, несомненно, появляются другие.
Существуют различные методы секвенирования, такие как Sanger-секвенирование и метод масс-спектрометрии. Картирование пептидов Картирование пептидов позволяет определить, какие аминокислоты присутствуют в белке и в каком порядке. Этот метод основан на химической разрезке белка и последующем анализе образовавшихся пептидов. Методы масс-спектрометрии Масс-спектрометрия позволяет определить массу и состав аминокислотных остатков в белке. Порождение пептидов Порождение пептидов позволяет получить фрагменты белка для их последующего анализа. Примерами методов порождения пептидов являются ферментативное гидролизное разложение и разложение с помощью химических веществ. Анализ первичной структуры белка является важным этапом в изучении белков и может помочь в понимании их функций и свойств. Полученная информация о первичной структуре белка может быть использована для дальнейших исследований, таких как анализ вторичной и третичной структуры, а также изучение взаимодействий с другими молекулами. Оцените статью.
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. 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.
Остались вопросы?
| Где хранится информация о структуре белка? Как - вопрос №13491279 от ABILAIKhan 16.06.2021 17:48 | 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). |
| Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез | А возможность синтезировать белки с желаемой структурой позволит ускорить разработку ферментов (ускорителей), с помощью которых можно, например, производить биотопливо и полностью разлагать пластмассовые отходы. |
| Биосинтез белка. Генетический код и его свойства | 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. |
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
Информация о структуре белка хранится ва его синтез осуществляется_Роль uPHK в процессе биосинтеза белка_Роль mPHK в процессе биосинтеза. Структура человеческого белка интерлейкина-12, связанного с его рецептором / UW Medicine Institute for Protein Design. Именно в молекуле ДНК хранится информация о первичной структуре молекулы белка.
Где хранится информация о структуре белка
Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Проблема, решению которой посвящены многотомные монографии и работа целых институтов, кому-то может показаться несложной — как предсказать трехмерную структуру любого белка по его аминокислотной последовательности, где эта структура однозначно закодирована. Место, где хранится информация о первичной структуре белка, это генетический код, закодированный в геноме организма.