Однако, из трехмерной структуры можно получить информацию о первичной структуре белка путем извлечения последовательности аминокислот из координат атомов.
Структура белка
К некоторым белкам после синтеза могут присоединяться остатки фосфорной кислоты, а также неаминокислотные группы, содержащие железо, магний, цинк, медь, марганец и другие микроэлементы. Такие белки называют сложными. В них выделяют полипептидную часть и небелковую часть, или простетическую группу. Так, например, в состав белка гемоглобина входит полипептид глобин и небелковая группа — гем, содержащая ион железа. Среди сложных белков в зависимости от природы простетической группы выделяют: хромопротеины содержат пигменты ; липопротеины содержат липиды ; нуклеопротеины содержат нуклеиновые кислоты и др. Пептид, содержащий более 40—50 аминокислотных остатков, обычно называют полипептидом или белком. Таким образом, разница между белком и пептидом заключается в том, что пептидом обычно называют низкомолекулярное соединение, а белком — высокомолекулярное. Молекулы белка могут содержать сотни и даже тысячи аминокислотных остатков: молекулярная масса белков колеблется в пределах от нескольких тысяч до сотен тысяч и даже миллионов дальтон. Первичная структура белка Каждая белковая молекула в живом организме характеризуется определенной последовательностью аминокислот, которая задается последовательностью нуклеотидов в структуре гена, кодирующего данный белок. Таким образом, в организме синтезируются белки с точно определенной химической структурой, которые были отобраны для выполнения определенных функций в процессе эволюции.
Последовательность аминокислотных остатков в молекуле белка определяет его первичную структуру, то есть его химическую формулу. Точно так же как алфавит, в состав которого входят 33 буквы, позволяет создать огромное количество слов, с помощью 20 аминокислот можно создать почти неограниченное количество разнообразных белков. Аминокислотные остатки в белке связаны между собой пептидной связью. Пептидная связь имеет ряд особенностей, которые в значительной степени влияют на укладку полипептидной цепи в пространстве. Она приобретает характер двойной связи. Пептидная связь достаточно прочна, ее расщепление происходит лишь при использовании химических катализаторов кислота или основание в жестких условиях например, инкубации в течение 24 часов в 6 н HCl при температуре 105 оС , либо при катализе специфическими ферментами — пептидазами. В пептидной или белковой цепи выделяют N-концевой остаток, содержащий свободную аминогруппу, и С-концевой остаток, содержащий карбоксильную группу. Последовательность аминокислот в полипептидной цепи записывается, начиная с N-конца.
ДНК состоит из кодирующих и некодирующих участков. Кодирующие участки кодируют РНК. Некодирующие области ДНК выполняют структурную функцию, позволяя участкам генетического материала упаковываться определенным образом, или регуляторную функцию, участвуя во включении генов, направляющих синтез белка. Кодирующими участками ДНК являются гены. Участок хромосомы, где расположен ген называют локусом. Совокупность генов клеточного ядра представляет собой генотип, совокупность генов гаплоидного набора хромосом — геном, совокупность генов внеядерных ДНК митохондрий, пластид, цитоплазмы — плазмон. 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.
Часть двойной спирали ДНК раскручивается, и короткий участок одной из цепей оголяется. Роль матрицы в синтезе молекул иРНК выполняет этот же участок. Далее в дело вступает фермент РНК-полимераза, который движется вдоль этой цепи. Он соединяет нуклеотиды в цепь иРНК, тем самым удлиняя ее. Замечание 2 Процесс транскрипции осуществляется одновременно на нескольких генах одной хромосомы и на генах разных хромосом. Они же осуществляют контроль запуска и остановку синтеза инициирующие и терминальные. Между генами они играют роль «разделительных знаков». Аминокислоты соединяются с тРНК в цитоплазме. По своей форме молекула тРНК — лист клевера. Вверху этого листа находится антикодон: триплет нуклеотидов, отвечающий за кодировку аминокислоты ее эта тРНК и переносит. Замечание 4 Количество тРНК определяется количеством аминокислот. Так как много аминокислот кодируется при помощи нескольких триплетов, то количество тРНК превышает 20. Сегодня известно примерно 60 тРНК. Ферменты — связующее звено между аминокислотами и тРНК. С помощью молекул тРНК осуществляется транспортировка аминокислот к рибосомам. Кратко о трансляции в биологии Что такое трансляция в биологии и как связан с трансляцией биосинтез белка? Определение 5 В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка. Как и где происходит биосинтез белка в рамках трансляции и какова схема синтеза белка? Первый этап трансляции белка — присоединение иРНК к рибосоме. Далее трансляция в биологии — это нанизывание первой рибосомы, синтезирующей белок, на иРНК. Далее трансляция синтеза белка основывается на нанизывании новой рибосомы — по мере того, как предыдущая рибосома продвигается на конец иРНК, который освобождается.
Комбинация этих нуклеотидов определяет последовательность аминокислот, из которых строятся белки. Для хранения генома в клетках организмов используются специальные органы — хромосомы. Хромосомы представляют собой упакованные витки ДНК и находятся в ядре клетки. Каждая особь имеет определенное число хромосом, которое характерно для данного вида. Изучение генома позволяет узнать о наличии генетических мутаций, которые могут быть связаны с различными заболеваниями. Также геномика является активно развивающейся областью науки, которая позволяет понять принципы функционирования организмов и их эволюции. В настоящее время существуют различные методы секвенирования ДНК, которые позволяют получать информацию о геноме. 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.
Генетический код. Биосинтез белка | теория по биологии 🌱 основы генетики
Часть агрегированного белка поступает в центральную полость комплекса, где в результате гидролиза АТФ происходит изменение его структуры. Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, которая определяется его генетической информацией. Как информация из ядра передаются в цитоплазму? 2. В какой структуре хранится информация о первичной структуре белка? Как информация из ядра передаются в цитоплазму? DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet.
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
Похожий подход используется в программе TASSER [15] , где короткие структурные фрагменты «собираются» в специализированном силовом поле, а результат модель, предположительно близкая к нативной выбирается из ансамбля предсказаний с помощью идентификации наиболее плотного структурного кластера — являющегося, по мнению исследователей, «гнездом» физически реалистичных моделей. Конечно, все эти мощности пошли не только на предсказание одной структуры — в исследование был включен не один белок. Эта ресурсоёмкость лишний раз подчёркивает, что понимание механизмов фолдинга находится не на высоте: способ направленно двигаться в сторону нативной структуры, не перебирая множества нереалистичных вариантов, пока не найден. Да и функции оценки потенциальной энергии часто дают промашки: ведь на одно удачное предсказание, становящееся поводом к публикации в одном из ведущих журналов [13—17] , приходится множество неудачных попыток!.. Но и для предсказаний с не очень высокой точностью находится своё применение: ведь упомянутые алгоритмы могут не только предсказывать структуру «с нуля», но и оптимизировать модель, если в качестве отправной точки задать экспериментальную структуру, требующую уточнения — например, ЯМР-модель или данные из криоэлектронной микроскопии. Кроме того, предсказание структуры всех белков подряд из какого-нибудь организма может помочь идентифицировать белки с ещё неизвестным типом укладки — чтобы экспериментаторы могли сконцентрироваться именно на них и «расшифровать» строение ещё одного структурного семейства. Итак, методики de novo фолдинга для небольших белков уже достигли определённой зрелости [17] , а возможность создать белок с не встречающимся в природе типом укладки «с нуля» [18] дополнительно подчёркивает потенциал этой области — ведь свернуться способна далеко не каждая последовательность! И тут на помощь приходит сама Природа — ведь белки не независимы друг от друга, и между ними есть «родственные» отношения! Предсказание структуры белков, использующее эти отношения, называется сопоставительным моделированием, или моделированием на основании гомологии.
Сопоставительное моделирование «Вселенная» белков велика как уже было сказано, на сегодняшний день известно уже более пяти миллионов белков, идентифицированных в геномах множества организмов , но не безгранична. Многие белки имеют типичные мотивы пространственной организации — то есть, принадлежат к различным семействам, образуя «родственные» группы. И, хотя «новый» белок приобретает другую функцию, а его последовательность понемногу эволюционирует и меняется, пространственная структура его остаётся до какого-то момента достаточно консервативной [20]! Эти наблюдения и являются основой методики предсказания пространственной структуры, называемой моделированием на основании гомологии. Моделирование на основании гомологии На настоящий момент моделирование по гомологии позволяет установить структуру более половины белков, чьё строение ещё неизвестно. Процесс моделирования по гомологии [22] , [23] включает несколько шагов рис. Решающим фактором, определяющим качество получаемых моделей, является степень гомологии или идентичности последовательностей моделируемого белка и шаблона. Высокая идентичность обозначает, что эволюционное расхождение обоих белков от общего «предка» произошло не настолько давно, чтобы эти белки утратили структурную общность.
Рисунок 2. Парное выравнивание служит «инструкцией» программам, осуществляющим моделирование. Множественное выравнивание может быть полезно для выявления консервативных остатков во всём семействе показаны звёздочкой или отдельных подсемействах белков три верхних последовательности — рецепторы мелатонина. Множественное выравнивание и профили последовательностей позволяют идентифицировать более слабые гомологии, чем «обыкновенное» парное выравнивание. Выравнивание проводят с помощью сервера CLUSTALW или его аналогов ; Построение модели заключается, главным образом, в «натягивании» последовательности моделируемого белка рецептора мелатонина MT1 на «остов» шаблона зрительного родопсина согласно выравниванию. В первом трансмембранном сегменте наложенных структур модели и шаблона показаны боковые цепи остатков, «подсвеченных» на выравнивании. Моделирование проводят с помощью программы Modeller и аналогичных ей или сервера Swiss-Model и ему подобных. В онлайн-базах ModBase и Swiss-Model Repository содержатся автоматически построенные модели для всех белков из базы Swiss-Prot, для которых удаётся найти структурный шаблон; Оценка качества, оптимизация и использование модели.
Самый сложный этап моделирования по гомологии — оптимизировать модель с учётом всей доступной биологической информации по моделируемому белку. Вообще, моделирование структуры по гомологии с белком, выполняющим отличную функцию, не способно автоматически дать модель, пригодную для практически важных задач. Обязательно требуется аккуратная оптимизация, превращающая «заготовку» которой, по сути, является модель «нулевого приближения» в рабочий инструмент, — задача, зависящая скорее от интуиции и опыта исследователя, чем от конкретных компьютерных методик. Если же гомология низка, то накопившиеся структурные отличия, скорее всего, уже слишком велики для аккуратного моделирования, или — больше того — реальной гомологии между двумя белками нет никакой, а наблюдаемый уровень идентичности последовательностей является лишь случайным событием. Рисунок 3. Качество и сфера пригодности компьютерных моделей белков, основанных на различной степени гомологии. Чем выше идентичность последовательностей моделируемого белка и шаблона — тем более высококачественными получаются модели, и область их пригодности расширяется на чувствительные к точному расположению атомов приложения — такие как объяснение каталитического механизма, докинг лигандов и разработка новых лекарств. Вертикальная ось представляет долю идентичности шаблон-мишень на выравнивании.
Слева от вертикальных стрелок указаны методики, способные идентифицировать этот уровень гомологии. В правой части перечислены возможные сферы применения моделей, причём все «роли» моделей, основанных на низкой гомологии, относятся и к более «качественным» структурам. Слева от шкалы указана типичная точность моделей даны среднеквадратичное отклонение от «нативной» структуры и доля остатков модели, удовлетворяющая этому качеству. Из сравнения структур видно, что, хотя структурная общность несомненно тем выше, чем выше идентичность последовательностей, внутри этого семейства рецепторов существует консервативный структурный мотив, сохраняющийся даже у низкогомологичных по последовательности белков. В этом случае часто используют методики поиска по профилям последовательностей, в которых для «запроса» к базе последовательностей используется не одиночная последовательность, а профиль, сконструированный на основе множественного выравнивания — своеобразная метапоследовательность, кодирующая в себе эволюционную вариабельность данного белка [25]. Если же ни с помощью «традиционных» подходов поиска гомологичных последовательностей, ни с помощью профилей найти структурный гомолог не удаётся, единственный способ получить предсказание — это de novo методы, о которых уже говорилось выше. Область применения предсказанных структур белков довольно разнообразна рис. Рисунок 4.
Материалы по теме:.
Такие инструменты позволяют искать гомологичные белки, определять консервативные участки, прогнозировать вторичную и третичную структуры и многое другое. Все эти типы информации о первичной структуре белка важны и помогают исследователям в изучении свойств и функций белков, а также в разработке новых методов лечения и диагностики различных заболеваний. Цель хранения информации о первичной структуре белка Хранение такой информации имеет ряд важных целей: Анализ и сравнение белков: Зная первичную структуру, можно сравнивать различные белки и искать сходства и различия между ними. Это позволяет ученым выявлять семейства белков, определять их родственные связи, а также понимать общие принципы их функционирования. Поиск новых белков и функций: Информация о первичной структуре белка может быть использована для поиска и идентификации новых белков.
Это позволяет находить новые функции и потенциальные цели для лекарственных препаратов. Предсказание структуры и функции белка: На основе информации о первичной структуре можно предсказывать вторичную и третичную структуры белка. Это важно для понимания его функций и взаимодействий с другими молекулами. Хранение и доступность данных: Системы хранения информации о первичной структуре белка позволяют ученым сохранять и делиться результатами исследований. Это способствует развитию науки и позволяет экспертам по всему миру проводить дальнейшие исследования на основе уже существующих данных. Цель хранения информации о первичной структуре белка заключается в расширении наших знаний о биологических процессах, позволяя лучше понимать молекулярные механизмы жизни. Это ценная информация для медицины, биотехнологии и других сфер, связанных с биологическими исследованиями и применениями.
Основные методы хранения информации о первичной структуре белка Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, определяющую его функциии и свойства. Существуют различные методы хранения информации о первичной структуре белка, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества. Последовательность аминокислот в текстовом формате: Самым простым и широко используемым методом является запись последовательности аминокислот в текстовом формате. В этом случае каждая аминокислота обозначается своим трехбуквенным кодом, а последовательность разделяется пробелами или другими символами.
Консультацию по вопросам и домашним заданиям может получить любой школьник или студент.
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка Где и в каком виде хранится информация о структуре белка.
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
3. Где хранится информация о структуре белка. Эту структуру белка создал алгоритм на основе нейросети. Как информация из ядра передаются в цитоплазму?, ответ13491279: 1.в зашифрована в последовательности четырёх азотистых попадать посредством отшнуровываний выпячиваний. Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка?
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
Эта информация получила название генетической информации, а участок ДНК, в котором закодирована информация о первичной структуре какого-либо белка, называется геном. А возможность синтезировать белки с желаемой структурой позволит ускорить разработку ферментов (ускорителей), с помощью которых можно, например, производить биотопливо и полностью разлагать пластмассовые отходы. Таким образом, основа белка является ключевым элементом в изучении строения и функции белков, а информацию о первичной структуре можно найти в генетической информации, хранящейся в ДНК. Именно в молекуле ДНК хранится информация о первичной структуре молекулы белка.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации? Наследственная информация – это информация о строении белка (информация о том, какие аминокислоты в каком порядке соединять при синтезе первичной структуры белка). Где происходит биосинтез белка. Ядро эукариот хранит информацию о первичной структуре природных полимеров. Место, где хранится информация о первичной структуре белка, это генетический код, закодированный в геноме организма. В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка.
Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК
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.
Одним из наиболее популярных ресурсов является база данных UniProt, которая содержит информацию о белках, их последовательности и функциональных свойствах. Ресурс также предлагает инструменты для анализа белковых последовательностей и предсказания их функций.
Основной задачей белковых банков является сохранение и организация данных о структуре белков, чтобы ученые и исследователи могли получить к ним доступ и проводить необходимые анализы. Результаты исследований в белковых банках используются для различных целей, например, в разработке новых лекарств или улучшении существующих методик диагностики и лечения различных заболеваний. Примеры известных белковых банков: Protein Data Bank PDB — международный банк данных, содержащий трехмерные структуры более 150 000 белков. PDB является незаменимым инструментом для многих исследований в области биохимии и молекулярной биологии. UniProt — крупнейший банк данных, в котором содержится информация о миллионах белков из разных организмов. UniProt объединяет данные из различных источников, позволяя исследователям получить доступ к обширным знаниям о белковых структурах и их функциях.
InterPro — база данных, объединяющая информацию о функциях и структуре белков из разных источников. InterPro позволяет исследователям проводить анализ гомологий и функциональных связей между белками. Генные банки данных Генные банки данных представляют собой специальные онлайн-ресурсы, которые хранят и предоставляют доступ к информации о генетической информации организмов. В частности, генные банки данных содержат информацию о последовательности нуклеотидов, кодирующих белки, а также данные о структуре генов и их регуляторных элементов. Одним из наиболее известных и широко используемых генных банков данных является GenBank. GenBank предоставляет свободный доступ к генетической информации, полученной в результате исследований в области генетики. ENA содержит информацию о нуклеотидных последовательностях из Европы и других частей мира. 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.
И, хотя «новый» белок приобретает другую функцию, а его последовательность понемногу эволюционирует и меняется, пространственная структура его остаётся до какого-то момента достаточно консервативной [20]! Эти наблюдения и являются основой методики предсказания пространственной структуры, называемой моделированием на основании гомологии. Моделирование на основании гомологии На настоящий момент моделирование по гомологии позволяет установить структуру более половины белков, чьё строение ещё неизвестно. Процесс моделирования по гомологии [22] , [23] включает несколько шагов рис. Решающим фактором, определяющим качество получаемых моделей, является степень гомологии или идентичности последовательностей моделируемого белка и шаблона.
Высокая идентичность обозначает, что эволюционное расхождение обоих белков от общего «предка» произошло не настолько давно, чтобы эти белки утратили структурную общность. Рисунок 2. Парное выравнивание служит «инструкцией» программам, осуществляющим моделирование. Множественное выравнивание может быть полезно для выявления консервативных остатков во всём семействе показаны звёздочкой или отдельных подсемействах белков три верхних последовательности — рецепторы мелатонина. Множественное выравнивание и профили последовательностей позволяют идентифицировать более слабые гомологии, чем «обыкновенное» парное выравнивание. Выравнивание проводят с помощью сервера CLUSTALW или его аналогов ; Построение модели заключается, главным образом, в «натягивании» последовательности моделируемого белка рецептора мелатонина MT1 на «остов» шаблона зрительного родопсина согласно выравниванию. В первом трансмембранном сегменте наложенных структур модели и шаблона показаны боковые цепи остатков, «подсвеченных» на выравнивании. Моделирование проводят с помощью программы Modeller и аналогичных ей или сервера Swiss-Model и ему подобных. В онлайн-базах ModBase и Swiss-Model Repository содержатся автоматически построенные модели для всех белков из базы Swiss-Prot, для которых удаётся найти структурный шаблон; Оценка качества, оптимизация и использование модели.
Самый сложный этап моделирования по гомологии — оптимизировать модель с учётом всей доступной биологической информации по моделируемому белку. Вообще, моделирование структуры по гомологии с белком, выполняющим отличную функцию, не способно автоматически дать модель, пригодную для практически важных задач. Обязательно требуется аккуратная оптимизация, превращающая «заготовку» которой, по сути, является модель «нулевого приближения» в рабочий инструмент, — задача, зависящая скорее от интуиции и опыта исследователя, чем от конкретных компьютерных методик. Если же гомология низка, то накопившиеся структурные отличия, скорее всего, уже слишком велики для аккуратного моделирования, или — больше того — реальной гомологии между двумя белками нет никакой, а наблюдаемый уровень идентичности последовательностей является лишь случайным событием. Рисунок 3. Качество и сфера пригодности компьютерных моделей белков, основанных на различной степени гомологии. Чем выше идентичность последовательностей моделируемого белка и шаблона — тем более высококачественными получаются модели, и область их пригодности расширяется на чувствительные к точному расположению атомов приложения — такие как объяснение каталитического механизма, докинг лигандов и разработка новых лекарств. Вертикальная ось представляет долю идентичности шаблон-мишень на выравнивании. Слева от вертикальных стрелок указаны методики, способные идентифицировать этот уровень гомологии.
В правой части перечислены возможные сферы применения моделей, причём все «роли» моделей, основанных на низкой гомологии, относятся и к более «качественным» структурам. Слева от шкалы указана типичная точность моделей даны среднеквадратичное отклонение от «нативной» структуры и доля остатков модели, удовлетворяющая этому качеству. Из сравнения структур видно, что, хотя структурная общность несомненно тем выше, чем выше идентичность последовательностей, внутри этого семейства рецепторов существует консервативный структурный мотив, сохраняющийся даже у низкогомологичных по последовательности белков. В этом случае часто используют методики поиска по профилям последовательностей, в которых для «запроса» к базе последовательностей используется не одиночная последовательность, а профиль, сконструированный на основе множественного выравнивания — своеобразная метапоследовательность, кодирующая в себе эволюционную вариабельность данного белка [25]. Если же ни с помощью «традиционных» подходов поиска гомологичных последовательностей, ни с помощью профилей найти структурный гомолог не удаётся, единственный способ получить предсказание — это de novo методы, о которых уже говорилось выше. Область применения предсказанных структур белков довольно разнообразна рис. Рисунок 4. Применение теоретических моделей белков в разработке новых лекарств. Возрастающее количество структурной информации интенсифицирует не только идентификацию и оптимизацию соединения-«прототипа», но и более ранние стадии — такие как выбор мишени для фармакологического воздействия и проверка её «причастности» к изучаемым процессам валидация мишени.
Белки, чьи последовательности практически идентичны и содержат лишь несколько замен, иногда могут принимать различные конформации. Некоторые белки при ди- или олигомеризации обмениваются доменами, в результате чего структура мономеров в составе олигомера и отдельно взятого мономера совершенно не похожи. За этими явлениями стоят очень тонкие эффекты, сопровождающие сворачивание белков, приводящие к тому, что небольшие замены в последовательности или молекулярном окружении стабилизируют различные конформации белка. Увы, прогнозирование таких событий пока что совершенно неподвластно ни сопоставительному моделированию, ни другим теоретическим методам предсказания пространственной структуры. Вообще, как показывает анализ множества предсказаний структуры «вслепую», в подавляющем большинстве случаев структура моделей, созданных по гомологии, оказывается не ближе к нативной, чем шаблон, на котором она базировалась [26] — если сравнивать укладку белковых «остовов» в пространстве. Происходит это, очевидно, из-за того, что в структуре шаблона не может содержаться отличительных черт моделируемого белка, а используемые методы оптимизации скорее отдаляют структуру модели от нативной, нежели приближают к ней — опять-таки, из-за несовершенства современных эмпирических полей, неспособных воспроизводить тонкие конформационные явления, происходящие «вблизи» нативной структуры. Предпринимаются, впрочем, попытки преодолеть этот изъян, позволяя оптимизации взаиморасположения участков белкового остова модели протекать только в «эволюционно разрешённых направлениях», извлекаемых из семейства структур родственных белков [27] , но этот подход пока не получил большого распространения. Дух соревнования Есть ли прогресс в моделировании структуры? Целью этого соревнования, проводимого с тех пор каждые два года, является протоколирование прогресса в данной наукоёмкой области.
Подпишитесь , чтобы быть в курсе. Белки выполняют множество функций в организме: структурную, транспортную, рецепторную и так далее. Каждая из них тесно связана с определенной формой белка, которую он принимает в процессе фолдинга цепочек аминокислот. Инструкция по сворачиванию белка в наиболее эффективную форму содержится в первоначальной одномерной структуре аминокислоты.
Однако распутать трехмерную структуру крайне сложно, потому что количество возможных конфигураций зашкаливает. Обычно биологи действуют экспериментальным путем, используя очень дорогие и трудоемкие методы.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
Как работает программа Программы по предсказанию структуры белков, такие как Rosseta и AlphaFold, работают по похожему принципу. Фактически создатели программ обучили искусственный интеллект предсказывать, как свернется молекула на основе данных из базы уже определенных структур белков. Программу тренируют узнавать элементы структуры, фактически создается огромный каталог, где указано, какие тенденции имеют те или иные участки из аминокислот. Простыми словами можно сказать, что программы были обучены методом перебора.
Помимо этого, есть, к примеру Foldit — онлайн-головоломка об укладе белка. Игра является частью исследовательского проекта Вашингтонского университета, в ней люди могут по-разному укладывать или сворачивать молекулу, играя с ее формой. Игровой процесс не сложен, цепочка аминокислот в нем напоминает кубик Рубика, поэтому в исследовании принимали участие люди без биохимического образования: от школьников до водителей-дальнобойщиков.
Гражданская наука Сказанное выше — хороший пример гражданской науки, когда в научный процесс интегрируются не только ученые, но и обычные люди. Такие проекты развиваются и в России, к примеру, школьники привлекаются к сбору данных для научных исследований. Подобная интеграция ведет к демократизации и глобализации науки.
К примеру, одной из упомянутых выше программ — AlphaFold — может воспользоваться любой пользователь интернета, способный правильно сформулировать запрос. Что это значит для медицины и для жизни Пандемия коронавируса вызвала интерес людей к биологии — все с нетерпением и вниманием следили за разработкой и тестированием вакцин, а также первыми результатами их применения. Вакцина или лекарство прямого действия не зависит от мутаций, которые накапливает вирус.
Мутация вируса — это изменение его РНК, вместо одной аминокислоты возникает другая, и это меняет его свойства. Эти изменения касаются и поверхности вирусного белка: меняется его форма, за счет этого важные для нас антитела перестают узнавать вирус и бороться с ним. Если же предсказать данное изменение и заранее знать трехмерную структуру белка, может быть разработано лекарство, взаимодействующее точечно с измененным участком поверхности.
Таким образом, предсказание трехмерной структуры белков значительно ускоряет процесс разработки лекарств.
Возможность точно предсказать структуру белков по их аминокислотной последовательности станет огромным благом для медицины. Это значительно ускорит исследования по пониманию строительных блоков клеток и позволит быстрее и эффективнее открывать новые лекарства. Подпишитесь на нас в Яндекс. Дзен , чтобы получить доступ к закрытым материалам, которые не публикуются даже на сайте. Как еще может использоваться AlphaFold 2 AlphaFold 2 вряд ли сделает ненужными лаборатории, которые используют экспериментальные методы для определения структуры белков. Но алгоритм показал, что менее качественные и простые для сбора экспериментальные данные — это все, что нужно для создания хорошей структуры белка. Я думала, что эта проблема не будет решена при моей жизни, — говорит Джанет Торнтон, биолог из Европейской лаборатории молекулярной биологии.
Она надеется, что этот подход поможет пролить свет на функцию тысяч неизвестных белков в геноме человека и разобраться в вариациях генов, вызывающих болезни, которые бывают у разных людей. Создание AlphaFold 2 также знаменует собой поворотный момент для DeepMind. Компания наиболее известна тем, что использует ИИ для освоения таких игр, как го , но ее долгосрочная цель — разработать программы, способные превосходить возможности человеческого интеллекта. Решение грандиозных научных задач, таких как предсказание структуры белков, является одним из наиболее важных, которое может сделать искусственный интеллект. Только подумайте, что будет дальше — ведь нас ждут удивительные открытия!
На основе всех этих изменений происходит увеличение интенсивности белок-белковых взаимодействий и, как следствие, усложнение генной сети за счет существенного роста числа регуляторных петель с обратными связями Gunbin et al. Экстрактор информации Бурное развитие экспериментальных методов исследований в биологии, биомедицине и биотехнологии сопровождалось резким скачком в объеме получаемых новых знаний и, как следствие, научных публикаций. В настоящее время в базе данных PubMed — официальном хранилище публикаций биологического и биомедицинского профиля — содержится более 20 млн рефератов научных статей. Число публикаций растет столь быстро, что всю имеющуюся на сегодня информацию принципиально невозможно проанализировать без использования компьютерных средств. Поэтому в мире активно развиваются методы интеллектуального анализа данных, направленные на извлечение информации из научных текстов. Такой компьютерный анализ текстов часто называют текст-майнинг от англ. В этих технологиях широкое применение нашли методы семантических правил или шаблонов. В веб-программировании семантический шаблон представляет собой регулярное выражение формальное описание задачи поиска в тексте данных, отвечающих определенным условиям , где порядок встречаемости различных концептов отражает последовательность слов в предложении, на основании которого можно сделать вывод о наличии факта взаимодействия двух или более объектов, описанных в этом предложении. Вершинами таких сетей являются молекулярно-генетические объекты, заболевания и процессы, а связями между ними — типы взаимодействий и ассоциаций. Было создано более 2 тыс. Система обладает дружественным интерфейсом пользователя со многими функциями, включая отсылку на сайты молекулярно-генетических баз данных, а также рефераты статей, из которых была экстрагирована информация. Применение текст-майнинга к анализу публикаций из базы данных PubMed позволило получить информацию относительно более чем 5 млн фактов, касающихся молекулярно-генетических событий в клетках различных тканей и организмов. Эти знания имеют чрезвычайно большое значение для автоматизации процесса реконструкции генных сетей. Система ANDSystem также активно используется для интерпретации экспериментальных данных. Например, была проведена реконструкция и анализ сетей молекулярно-генетических взаимодействий ряда белков у различных штаммов бактерии Helicobacter pylori, выделенных у пациентов с хроническими гастритами и опухолями желудка. Показано, что различия в экспрессии этих белков могут быть связаны с адаптацией бактерий к различным условиям среды, т. С помощью ANDSystem были обнаружены кластеры белков, которые могут участвовать в процессах адаптации организма человека к экстремальным условиям, в том числе к условиям невесомости Ларина и др. В настоящее время с использованием ANDSystem ведутся работы по реконструкции и анализу молекулярно-генетических сетей, вовлеченных в жизненный цикл вируса гепатита С в рамках европейского международного проекта FP7. Биоинформатику, возникшую на стыке информационных технологий и биологии, поначалу рассматривали как средство поддержки научных исследований. Однако со временем становилось все более очевидным, что эта наука — важная и неотъемлемая часть биологии, без которой ее дальнейшее развитие просто невозможно себе представить. Тесный союз биологии и информационных технологий обеспечивает одновременный бурный рост обеим этим научным дисциплинам. Необходимость решать новые широкомасштабные биологические задачи требует создания все более производительных алгоритмов для анализа данных и увеличения вычислительных мощностей компьютеров. Это, в свою очередь, дает возможность ставить новые эксперименты и получать новые знания, углубляющие наши представления о структуре и функционировании биологических объектов. Литература Деменков П. Ларина И. Подколодная О.
Другой важный аспект обработки информации о первичной структуре белка — это использование биоинформатических алгоритмов и программ. С их помощью ученые могут анализировать и сравнивать аминокислотные последовательности белков, предсказывать их структуру и функцию, а также искать связи и взаимодействия между различными белками. Все эти методы и инструменты способствуют более глубокому пониманию белкового мира и открывают новые возможности для исследований в области молекулярной биологии, медицины и других наук, связанных с белками. Локализация информации о первичной структуре белка в клетке Первичная структура белка представляет собой последовательность аминокислот, которая закодирована в генетической информации клетки. Локализация этой информации имеет важное значение для понимания функциональных и структурных особенностей белка. Генетическая информация, необходимая для синтеза белка, хранится в гене на дезоксирибонуклеиновой кислоте ДНК. Этот ген, в свою очередь, находится в ядре клетки. Затем молекула РНК выходит из ядра и направляется к рибосомам, где происходит процесс трансляции. Рибосомы считывают информацию с РНК и синтезируют цепь аминокислот, которая и станет первичной структурой белка. Кроме того, информация о первичной структуре белка может быть локализована в других клеточных органеллах. Например, митохондрии и хлоропласты имеют свою собственную ДНК и рибосомы, что позволяет им синтезировать белки независимо от ядра клетки. Учитывая значимость первичной структуры белка для его функциональности и свойств, локализация информации о ней в клетке является критическим процессом. Цель многих исследований в области молекулярной биологии и генетики заключается в понимании и изучении этого процесса для раскрытия механизмов функционирования белков и их взаимодействия в клетке.