1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция. Информация о структуре белка хранится в базах данных и репозиториях, специально созданных для этой цели. Банки данных о белках. UniProt – последовательности и аннотации RefSeq – последовательности и аннотации PDB – пространственные структуры PubMed – публикации – еще много чего. 3. Где хранится информация о структуре белка. Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, которая определяется его генетической информацией.
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
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. Генетический код – это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК. 1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция. 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). Где хранится информация о структуре белка? (ДНК). Информация о первичной структуре белка хранится в базах данных, доступных для исследователей и ученых.
Структура белка
Банки данных о белках. UniProt – последовательности и аннотации RefSeq – последовательности и аннотации PDB – пространственные структуры PubMed – публикации – еще много чего. Где и в каком виде хранится информация о структуре белка. Белки хранят информацию. 1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция.
Основные источники данных
- Типы информации о первичной структуре белка
- Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
- Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
- Белки — Википедия
Популярно: Биология
- Где хранится информация о первичной структуре белка -
- Ответы на вопрос:
- Где хранится информация о структуре белка? Как - вопрос №13491279 от ABILAIKhan 16.06.2021 17:48
- Молекулы ДНК
- Где хранится информация о структуре белка? Как - вопрос №13491279 от ABILAIKhan 16.06.2021 17:48
- Биосинтез белка
Остались вопросы?
А транспортирует аминокислоты В участвует в процессе транскрипции Г образуют полисомы Ответ 31122 1. Найдите три ошибки в приведённом тексте. Укажите номера предложений, в которых они сделаны. Ответ 235 2.
Найдите три ошибки в приведенном тексте «Реакции матричного типа».
За решение этой задачи взялись ученые-компьютерщики, но дела шли медленно. В 1994 году Джон Моулт вместе с коллегами дал старт масштабному эксперименту CASP, который проводится каждые два года.
Участникам этого эксперимента раздаются аминокислотные последовательности около сотни белков, структура которых неизвестна. Одни группы ученых вычисляют структуру для каждой последовательности, в то время как другие группы определяют ее экспериментально. Затем организаторы эксперимента сравнивают расчетные прогнозы с результатами лабораторных исследований с помощью показателя измерения точности оценки GDT , который варьируется от нуля до ста.
По словам Моулта, считается, что при оценке выше 90 GDT расчетные прогнозы практически соответствуют экспериментальным. Уже в 1994 году ученые добились того, что предсказанные ими структуры небольших простых белков могли соответствовать экспериментальным результатам. Однако для более крупных и сложных белков результаты вычислений составили около 20 GDT — а это «полный провал», как выразился один из судей CASP Андрей Лупас Andrei Lupas , эволюционный биолог из Института биологии развития им.
Макса Планка. К 2016 году соревнующиеся команды ученых набрали около 40 GDT для самых сложных белков в основном за счет анализа известных белковых структур, известных для CASP. Когда в 2018 году компания DeepMind впервые приняла участие в конкурсе, предложенный ею алгоритм под названием AlphaFold опирался на описанный выше метод сравнения теоретических и практических результатов.
Но AlphaFold также использует методы глубокого обучения: программный софт обучается на огромных массивах данных в данном случае — на последовательностях и структурах известных белков и учится выявлять закономерности. И все же, по мнению говорит Джона Джампера John Jumper , отвечающего за разработку алгоритма AlphaFold в компании DeepMind, сделанные прогнозы были слишком грубы, чтобы ими можно было воспользоваться для практических целей. Чтобы добиться более качественных результатов, Джампер и его коллеги объединили глубокое обучение с «алгоритмом внимания», имитирующим способность человека, которая позволяет ему собирать картины-паззлы.
В этой работе участвует компьютерная сеть, состоящая из 128 процессоров машинного обучения; им удалось обучить алгоритм примерно на 170 тысячах известных белковых структурах.
Процесс трансляции шаг 1 Рис. Процесс трансляции шаг 2 Рис. Процесс трансляции шаг 3 Рис. Процесс трансляции шаг 4 Рис.
Биосинтез белка общая схема Так постепенно наращивается белковая цепочка, в которой аминокислоты располагаются в строгом соответствии с локализацией кодирующих их триплетов в молекуле иРНК. Синтез полипептидных цепей белков по матрице иРНК называется трансляцией рис. В клетках растительных и животных организмов белки непрерывно обновляются. Интенсивность синтеза тех или иных специфических белков определяется активностью соответствующих генов, с которых «считывается» иРНК. Следует отметить, что не все гены функционируют одновременно: активность проявляют лишь те, которые кодируют информацию о структуре белков, необходимых для жизнедеятельности организма в данный момент.
Понравилась статья?
Основа белка имеет важное значение, так как она определяет вторичную, третичную и кватернарную структуру белка. Вторичная структура связывает аминокислоты в белке в форме спиральной альфа-гелицы или бета-складки. Третичная структура формирует уникальную трехмерную форму белка, а кватернарная структура определяет способ связывания нескольких цепочек белков. 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. Что такое первичная структура белка?
Генетическая информация закодирована в последовательности нуклеотидов, из которых состоят гены. При синтезе белка, информация из генетического кода транслируется в белковую молекулу на рибосоме. Рибосома считывает последовательность триплетов нуклеотидов кодонов и связывает с ними соответствующие аминокислоты.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
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.
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.
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. 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.
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.
Образцы для анализа первичной структуры белка
- «Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
- ИИ от DeepMind для определения структуры белка выложили в открытый доступ / Хабр
- Где хранится информация о первичной структуре белка: секреты его формирования
- Белки — Википедия
- Белковые базы данных и репозитории
Биосинтез белка. Генетический код и его свойства
Таким образом, коды аминокислот являются ключевыми элементами генетической информации и играют существенную роль в определении структуры и функции белка. Она является основанием, то есть способной принять протон и образовать аммониевое ионное состояние. Карбоксильная группа представлена углеродом, связанным с двумя атомами кислорода один из которых — с двумя атомами водорода , а также атомом гидрогена. Она является кислотным основанием, способным отдать протон и образовать карбоксильное ионное состояние. Боковая цепь может быть различной по составу и длине и определяет различные свойства и функцию аминокислоты. Например, боковая цепь глицина состоит всего из одного атома водорода, что делает его наименьшей аминокислотой, а боковая цепь тирозина содержит фенольное кольцо, которое обладает свойствами аромата и фотохромизма. Взаимодействие аминокислот при образовании белка Процесс образования белка начинается с взаимодействия аминокислот, из которых он состоит. Взаимодействие происходит через химические связи между аминокислотными остатками. Одна из основных форм взаимодействия — пептидная связь. Она образуется между карбоксильной группой одной аминокислоты и аминогруппой другой аминокислоты.
При этом выделяется молекула воды. Пептидные связи последовательно соединяют аминокислоты и образуют полипептидную цепь.
Где и как записана наследственная информация в клетке?
То есть стало ясно, что наследственная информация записана в молекулах ДНК в виде последовательности из четырех «букв» — нуклеотидов. Где содержится наследственная информация? Ядро — это важнейшая часть клетки, которая содержит генетическую информацию молекулы ДНК , контролирует все процессы жизнедеятельности и определяет способность клетки к самовоспроизведению и передаче наследственной информации.
Где находятся хромосомы в клетке? Хромосомы эукариот — это ДНК-содержащие структуры в ядре, митохондриях и пластидах. Хромосомы прокариот — это ДНК-содержащие структуры в клетке без ядра.
Как хромосомы помещаются в клетке человека? ДНК помещается в ядро за счет того, что она многократно свернута и уложена в компактные тельца — хромосомы. У человека в ядре каждой клетки хранятся 23 пары хромосом — один набор приходит от отца, второй — от матери.
Где находятся гены как они расположены?
Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков. Свойства белка зависят от последовательности расположения аминокислот в полипептидной цепи. В свою очередь чередование аминокислот определяется последовательностью нуклеотидов в ДНК. В иРНК каждой аминокислоте соответствует определенный триплет — группа, состоящая из трех нуклеотидов , называемая кодоном. Биосинтез белка начинается в ядре со списывания информации о структуре белковой молекулы с ДНК на иРНК по принципу комплементарности. Данный процесс протекает как реакция матричного синтеза и называется транскрипцией рис. Процесс транскрипции В результате транскрипции образуется «незрелая» иРНК пре-иРНК , которая проходит стадию созревания или процессинга. Возможен альтернативный сплайсинг, при котором вместе с интронами вырезаются и экзоны. При этом с одного гена могут образовываться разные белки.
Таким образом, утверждение — «Один ген — один полипептид» — неверно рис. Сплайсинг Рис.
Вырожденность или избыточность : одна и та же аминокислота может быть зашифрована несколькими триплетами обычно от 2 до 6. Это делает хранение и передачу генетического кода более надёжными. Лишь две аминокислоты триптофан и метионин являются исключением: они кодируются одним-единственным триплетом. Однозначность: каждый триплет может кодировать только одну аминокислоту. Неперекрываемость: один и тот же нуклеотид не может быть частью одновременно двух кодонов, расположенных рядом друг с другом. Наличие «знаков препинания» так называемых «стоп-кодонов» между генами. Наконец, перейдём непосредственно к биосинтезу белка.
Этот процесс возможен лишь при наличии ряда компонентов, таких как: информационная РНК иРНК — переносит информацию от ДНК к месту синтеза белков; рибосомы — в этих органоидах происходит сам процесс биосинтеза; необходимые аминокислоты в цитоплазме клетки — собственно, из них и происходит «сборка» нужных белков; транспортные РНК тРНК — кодируют аминокислоты и доставляют их к месту синтеза; АТФ — обеспечивает энергией протекание нужных реакций. Весь процесс биосинтеза белка включает два этапа: транскрипцию и трансляцию. О них мы детально поговорим в следующих постах, а на сегодня информации хватит ; Не забудь поставить лайк и поделиться полезной информацией с друзьями!
Остались вопросы?
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. 3. Где хранится информация о структуре белка. Структура человеческого белка интерлейкина-12, связанного с его рецептором / UW Medicine Institute for Protein Design. Информация о структуре белка поступает в виде РНК.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
То есть участок мРНК, кодирующий мембранный белок, является определяющим для выбора места локализации всей молекулы. Такое происходит, даже если все остальные белки, кодируемые этой мРНК, цитоплазматические. Если же разделить такую большую молекулу мРНК на отдельные участки цистроны , которые кодируют отдельные белки, то распределение в клетке отдельных мРНК происходит в зависимости от локализации белков, которые они кодируют рис. Локализация полицистронной мРНК, кодирующей два белка мембранный и цитоплазматический определяется цистроном, который кодирует мембранный белок. Локализация моноцистронных мРНК в клетке: a — кодирует мембранный белок, b — кодирует цитоплазматический белок. Локализацию полицистронной мРНК общей для обоих белков однозначно определяет участок молекулы, который кодирует мембранный белок, независимо от места связывания с флуоресцентной меткой изображения c и d. Иллюстрация из обсуждаемой статьи в Science Дальнейший анализ показал, что у молекул мРНК, как правило, есть конкретная область, которая и определяет их распределение в клетке. Так, например, мембранные белки состоят из гидрофильных частей, которые обращены наружу мембраны, и гидрофобной части, которая находится внутри мембраны. Соответственно мРНК, которая кодирует такие сложные белки, тоже имеет несколько участков, каждый из которых кодирует определенную часть белка. Конечную локализацию мРНК мембранных белков определяет как раз участок молекулы, кодирующий гидрофобную погруженную в мембрану часть белка. Локализацию мРНК мембранного белка вблизи мембраны определяет участок, кодирующий гидрофобную часть белковой молекулы.
Участок мРНК, кодирующий гидрофильный участок белковой молекулы, не определяет нужную локализацию всей молекулы мРНК a. Правильная локализация определяется только участком, кодирующим гидрофобную погруженную в мембрану часть белковой молекулы b.
Белки Первичная структура белка представляет собой конкретную последовательность аминокислот, связанных вместе пептидными связями. Эта последовательность определяется генетической информацией, содержащейся в ДНК. Места хранения информации о первичной структуре белка включают геном ДНК и последующую транскрипцию и трансляцию генов. В результате процесса трансляции формируется цепочка аминокислот, которая складывается в специфичную трехмерную структуру, определяющую функции белка.
Геном ДНК представляет собой комплексный набор генетической информации, который кодирует все белки и другие молекулы, необходимые для существования организма. Генетическая информация состоит из последовательности нуклеотидов, которая определяет последовательность аминокислот в белке. Транскрипция является первым шагом в синтезе белка и происходит в ядре клетки. В процессе транскрипции ДНК преобразуется в молекулу РНК, которая содержит информацию о последовательности аминокислот. Эта РНК-молекула, называемая мРНК, затем покидает ядро и направляется к рибосомам, где происходит дальнейшая обработка и синтез белка.
COM - образовательный портал Наш сайт это площадка для образовательных консультаций, вопросов и ответов для школьников и студентов.
Наша доска вопросов и ответов в первую очередь ориентирована на школьников и студентов из России и стран СНГ, а также носителей русского языка в других странах. Для посетителей из стран СНГ есть возможно задать вопросы по таким предметам как Украинский язык, Белорусский язык, Казакхский язык, Узбекский язык, Кыргызский язык.
Первичная линейная структура белка. Белковая молекула структура.
Структуры белковых молекул. Строение молекул белков. Белки первичная вторичная третичная четвертичная структуры. Первичная вторичная и третичная структура белков.
Структура белков первичная вторичная третичная четвертичная. Белки первичная вторичная третичная структуры белков. Нуклеиновые кислоты биология 10 класс схема. Нуклеиновые кислоты в синтезе белка.
Строение нуклеиновых кислот биология 10 класс. Передача наследственной информации нуклеиновые кислоты. Первичная вторичная третичная структура белка. Первичная вторичная структура белковой молекулы.
Первичная, вторичная, третичная структура белка в схемах. Белки первичная структура вторичная третичная. Первичная структура организации молекулы белка. Уровни организации белков.
Неупорядоченная структура белка. Белок первичная структура вторичная третичная. Структуры белка первичная вторичная третичная четвертичная. Первичная и вторичная структура белка.
Связи в первичной вторичной и третичной структуре белка. Структуры белка первичная вторичная третичная четвертичная функции. Четыре уровня структурной организации белка. Структурная организация белковой молекулы.
Принципы структурной организации белков. Уровни организации белковой молекулы: первичная структура белка. Уровни организации структуры белка. Строение белка уровни организации белковой молекулы.
Первичная структура белка уровень организации. Белки уровни структурной организации. Уровень организации пространственной структуры белковой молекулы. ДНК хранение наследственной информации.
Функции ДНК хранение и передача наследственной информации. Функции ДНК хранение наследственной информации. ДНК носитель наследственной информации строение и функции. Первичная структура 20 аминокислот.
Белок с одной полипептидной цепи. Четвертичная структура белка строение. Четвертичная структура белка схема. Четвертичная структура белка.
Четвертичная структура белков. Процесс первичной структуры белка. Денатурация первичной структуры белка. При денатурации разрушается первичная структура белка.
Разрушение первичной структуры белка. Белки особенности строения. Четвертичная структура белка название. Типы РНК рибосомальная транспортная матричная.
Информация о структуре белков хранится в
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. 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.
Как называется триплет на и-РНК кодирующий одну аминокислоту? Сколько видов аминокислот участвует в биосинтезе белка в живых организмах?
На каких органоидах происходит синтез белка?
Такая процедура «картирования» намного проще, чем сборка de novo, однако и она требует применения специальных алгоритмов из-за огромного размера данных типичная задача — картировать на геном человека сотни миллионов фрагментов. Этот подход очень удобен для повторного секвенирования геномов, которое проводится для выявления степени внутривидовых различий ДНК, анализа состава транскриптома РНК-продуктов «считывания» генов и выявления различия в нем на разных стадиях развития организма. Один из наиболее известных проектов в этой области — международный проект «1000 геномов», направленный на изучение редких и распространенных генных вариаций полиморфизмов в 14 популяциях человека на основе повторного секвенирования геномов свыше тысячи человек. Проводим опознание В последние годы было обнаружено, что вопреки первоначальным ожиданиям в геномах высших организмов доля ДНК, кодирующей белки, очень невелика. Структура нуклеотидных последовательностей этих генов прерывистая и содержит кодирующие экзоны и некодирующие интроны участки, а также регуляторные участки, с которыми связываются белки, запускающие процесс транскрипции считывания ДНК. Идентификация структуры гена — одна из наиболее актуальных задач биоинформатики, для решения которой используются методы машинного обучения нейронные сети и другие подобные алгоритмы. В этом случае для известных достоверных последовательностей и структур генов предварительно рассчитываются наборы статистических параметров частоты встречаемости определенных нуклеотидных фрагментов, корреляции между их расположением в последовательности, наличие регуляторных последовательностей и пр. Однако наиболее ценную информацию для «опознания» генов дает сравнение нуклеотидной последовательности генома с последовательностями уже известных генов родственных видов. Такой же принцип широко используется и для предсказания функции «нового» гена: на основе гомологии общности происхождения ему приписывается известная функция родственного гена.
На сегодня имеется большое число баз данных, в которых дана функциональная аннотация генов или кодируемых ими белков. Есть базы данных, в которых белки группируются по степени функциональной близости, например, база данных Pfam, содержащая свыше 14 тыс. Интенсивно развиваются и методы поиска сходных последовательностей в огромных массивах биологических баз данных, которые позволяют эффективно использовать для предсказания функции и структуры генов информацию по структуре и функции уже аннотированных генов и белков. Пространственная структура белка, которая формируется в физиологических условиях в результате самостоятельной укладки полипептидных цепей, определяет и его функциональные свойства: наличие участков связывания малых химических соединений, ДНК, РНК и других белков. Информация о таких структурах хранится в банке данных Protein Data Bank, который уже сейчас содержит почти 90 тыс. В этой связи для биологов очень важной является задача сравнения и классификации белковых структур. Методы структурной биоинформатики позволили разработать эффективные алгоритмы для парного и множественного сравнения белковых структур, а также создать свою белковую «систематику», т. Такая классификация во многом способствует изучению эволюции белков и более глубокому пониманию их функций. Например, установлено, что в процессе эволюции изменения в пространственной структуре белков накапливаются гораздо медленнее, чем изменения в самих аминокислотных последовательностях. Кроме того, была сформулирована гипотеза о конечности числа возможных пространственных укладок полипептидной цепи белков — оно было оценено приблизительно в одну тысячу.
Это предположение подтверждается исследованиями последних лет: число «опознанных» белковых структур растет ежегодно на 5—7 тыс. Наиболее надежный способ получения моделей пространственных структур белков — рентгеновская кристаллография, однако он длительный, трудоемкий и дорогостоящий. Поэтому важным направлением структурной биоинформатики является разработка методов предсказания структуры белка по его аминокислотной последовательности. Для этого здесь, как и в компьютерной геномике, используются методы машинного обучения, а также технологии реконструкции пространственных структур «по гомологии», т. В настоящее время наиболее точные предсказания структуры белка можно получить, если находится родственный ему белок с уже известной пространственной структурой. И чем выше будет степень родства двух белков, тем выше окажется точность модели. Еще одна интересная область структурной биоинформатики — молекулярное моделирование структур биологических макромолекул.
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.
База данных работает как интернет-поиск белковых структур, предоставляя мгновенный доступ к предсказанным моделям. Короткое видео на английском об роли белках протеинов с русскими субтитрами.
Урок: «Биосинтез белка»
Информация о первичной структуре белка закодирована в. Первичная структура белка закодирована в молекуле. Как информация из ядра передаются в цитоплазму?, ответ13491279: 1.в зашифрована в последовательности четырёх азотистых попадать посредством отшнуровываний выпячиваний. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. связях их стабилизирующих. А также видах денатурирующих факторов. Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка?
Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно
Информация о строении белков записана в отдельных участках ДНК – генах. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. В этом уроке разберем, что такое генетическая информация и где она хранится. 3. Где хранится информация о структуре белка. Информация о первичной структуре белка закодирована в. Первичная структура белка закодирована в молекуле. Структура закодированного белка. Информация о первичной структуре белка закодирована в виде.