Хранится в ядре, синтез РНК. Спасибо. Пожаловаться. DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet.
Где хранится белок в организме?
Для увеличения вычислительной эффективности, в de novo подходах часто используются упрощённые модели представления белка — отдельные аминокислотные остатки, присутствующие в модели, представлены не так подробно, как в «полноатомных» подходах: вся боковая цепь моделируется лишь одним-двумя центрами «псевдоатомами». Так, например, боковая цепь триптофана содержит 16 атомов, а в упрощённом виде их может быть всего два-три и только один — для менее объемных остатков. De novo фолдинг проводится в специальном силовом поле также упрощённом по сравнению, например, с используемыми в МД , оценивая огромное количество вариантов укладки сворачиваемой молекулы по значению потенциальной энергии. Идентификация конформации, значительно с «зазором» более «низкой» по потенциальной энергии, чем остальные, может служить признаком конца поиска — аналогично тому, как нативная конформация с некоторым отрывом отстоит от несвёрнутых промежуточных состояний. Конечно, кроме корректной функции потенциальной энергии, требуется преодолеть «комбинаторный взрыв», создаваемый парадоксом Левинталя. Очевидно, что перебрать все конформации, чтобы выбрать самую низкую по энергии, невозможно, а из-за слабого понимания механизмов сворачивания белка повторить тот «кратчайший путь», который ведёт к нативной структуре, на компьютере пока не удаётся. Чтобы как-то приблизиться к природному механизму сворачивания, исследователи пытаются выделить в последовательности моделируемого белка структурно консервативные фрагменты аналогичные тем, что в природе сворачиваются первыми и в дальнейшем уже остаются неизменными и как бы «собирают мозаику» из этих фрагментов. Эта процедура, тоже чрезвычайно ресурсоёмкая всё равно требуется перебрать астрономическое число вариантов! Рисунок 1. De novo фолдинг: предсказание пространственной структуры небольших белков. Программа Rosetta генерирует ансамбль моделей, получающихся после «сборки» структурно-консервативных фрагментов молекулы в специализированном силовом поле.
Короткие 4—10 аминокислотных остатков фрагменты последовательности моделируемого белка выступают «зародышами» структуры будущей модели причём в разных моделях они различаются и «перекрываются» , а конформацию этим фрагментам «назначают», используя конформации гомологичных фрагментов из белков с уже известной структурой. В этом смысле, de novo не является моделированием «заново» в полном смысле слова, но «заимствование» локальных структурных фрагментов такой небольшой длины в данном случае не считается использованием структуры белков-гомологов целиком. Сверху на рисунке показаны наложенные экспериментальная структура белка Hox-B1 красным и соответствующая низкоэнергетическая структура, предсказанная программой Rosetta синим. Видно практически идеальное совпадение конформаций ароматических остатков в центральной области белка. Внизу показана зависимость энергий моделей из полученного в расчёте ансамбля от среднеквадратичного отклонения СКО моделей от нативной структуры. Синим цветом показаны модели, сгенерированные из нативной структуры в качестве «контроля» и естественно получившиеся очень близкими к ней по значению СКО , чёрным — модели, созданные в процессе предсказания. Красной стрелкой отмечена модель, структура которой дана сверху. Этот факт иллюстрирует не очень высокую надёжность предсказаний в практических применениях — потому что в реальных задачах, когда предсказываемая структура действительно неизвестна, сравнивать СКО модели будет уже не с чем — руководствоваться придётся только значениями энергии. Разрабатываемая ими программа Rosetta уже неоднократно показывала себя с хорошей стороны в предсказании структуры белков небольшой длины рис. 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.
Белки могут иметь сложные взаимодействия и функции, и информация о их первичной структуре должна быть систематизирована и связана с другими данными. С использованием электронного хранения, ученые могут создавать базы данных, связывать информацию и строить отношения между различными структурами белков, что облегчает анализ и исследования. В-третьих, электронное хранение позволяет улучшить сохранность и долговечность информации. Бумажные записи могут быть подвержены физическому повреждению или утрате со временем. В электронном хранении, информация о первичной структуре белков может быть сохранена на надежных серверах и регулярно резервирована, что обеспечивает ее сохранность и доступность в течение длительного времени. В целом, электронное хранение информации о первичной структуре белка предоставляет множество преимуществ, включая удобный доступ, организацию и связывание данных, а также сохранность и долговечность информации. Это делает его незаменимым инструментом для исследования белков и понимания их структуры и функций.
Безопасность и конфиденциальность информации о первичной структуре белка Обеспечение безопасности данных о первичной структуре белка имеет несколько аспектов, которые нужно учитывать. Одним из них является защита доступа к информации. Ограничение доступа к базам данных и другим источникам информации о белковых структурах позволяет предотвратить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным. Системы авторизации и аутентификации, а также протоколы шифрования информации являются основными инструментами в обеспечении безопасности данных. Кроме того, важно обеспечить целостность информации о первичной структуре белка. Любые изменения или искажения данных могут привести к неправильным интерпретациям и ошибкам в исследованиях. Для обеспечения целостности данных обычно используются технологии цифровых подписей и проверки контрольных сумм.
Важным аспектом безопасности является также защита данных от утраты или повреждения. Резервное копирование информации и использование надежных систем хранения помогают предотвратить потерю данных о первичной структуре белка.
В результате сплайсинга молекулярная масса мРНК уменьшается в 10 раз. Трансляция от лат. Такие группы рибосом называются полирибосомами полисомами. На включение одной аминокислоты в полипептидную цепь необходима энергия четырех АТФ.
Генетический код 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. Определенному сочетанию нуклеотидов ДНК, а следовательно, и мРНК, соответствует определенная аминокислота в полипептидной цепи белка. Это соответствие называют генетическим кодом. Одну аминокислоту определяют три нуклеотида, объединенных в триплет кодон.
В основном ДНК вируса просто окружена белковою оболочкою. Синтез белка происходит в цитоплазме на рибосомах. Знаешь ответ?
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
2. В какой структуре хранится информация о первичной структуре белка? Первичная структура белка. Каждая белковая молекула в живом организме характеризуется определенной последовательностью аминокислот, которая задается последовательностью нуклеотидов в структуре гена, кодирующего данный белок. В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка. Информация о первичной структуре белка хранится в молекуле ДНК, которая является генетическим материалом всех живых организмов.
Остались вопросы?
| Биосинтез белка. Генетический код и его свойства — Биология с Марией Семочкиной на | Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, которая определяется его генетической информацией. |
| Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез | Строение желудка у НЕжвачных парнокопытных. |
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
Белки состоят из цепочек аминокислот, которые, будучи сложены в трехмерные формы, определяют функцию этих белков в клетках. На протяжении десятилетий исследователи использовали экспериментальные методы, такие как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия. Но такие методы могут быть трудоемкими и дорогостоящими, а некоторые белки не поддаются подобному анализу. DeepMind в 2020 году показала , как ее программное обеспечение может точно предсказывать структуру многих белков, используя только их последовательность, которая определяется ДНК. Исследователи работали над своей системой в течение десятилетий, и AlphaFold 2 отлично показала себя в рамках критической оценки прогнозирования структуры белка CASP, решив 50-летнюю проблему фолдинга или «сворачивания» белков. Компания пообещала опубликовать документы с более подробной информацией и сделать программное обеспечение доступным для исследователей.
Что является мономерами белков: А нуклеотиды; Б моносахариды; В аминокислоты; Г карбоновые кислоты. Какие особые связи образуются между аминокислотами в первичной структуре белка: А пептидные; Б водородные; В дисульфидные; Г сложноэфирные. Какие органические вещества могут ускорять процесс синтеза белка: А гормоны; Б антитела; В гены; Г ферменты. Какую основную функцию выполняют белки в клетке: А энергетическую; Б защитную; В двигательную; Г строительную.
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. Этот метод удобен для чтения и обработки данных, но занимает большой объем памяти. Нотация однобуквенных кодов: Чтобы уменьшить объем хранимой информации, можно использовать нотацию однобуквенных кодов для обозначения аминокислот. В этом случае каждая аминокислота обозначается одной буквой, что значительно сокращает объем записи. Такой метод часто используется в базах данных белков. Бинарное кодирование: Для экономии памяти можно использовать бинарное кодирование, при котором каждая аминокислота представляется в виде числа или битовой последовательности. Это позволяет уменьшить объем хранимой информации, но усложняет чтение и обработку данных. Эти форматы позволяют хранить дополнительные метаданные о белке, такие как идентификатор, описание и другие сведения.
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?
Остались вопросы?
Информацию о первичной структуре белка можно получить непосредственно из генетической последовательности ДНК или РНК, которая кодирует данный белок. Узнав их последовательность, можно попытаться теоретически предсказать структуру белка и то, как он ведет себя в организме. Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
Генетический код – это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК. Наследственная информация о строении белков хранится в молекулах ДНК, кото-рые входят в состав хромосом ядра. Именно в молекуле ДНК хранится информация о первичной структуре молекулы белка. Информацию о первичной структуре белка можно получить непосредственно из генетической последовательности ДНК или РНК, которая кодирует данный белок.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
| Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков | О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада. |
| Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка | Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? |
| Структура белка • Биология, Биохимия • Фоксфорд Учебник | Одно из мест, где можно найти информацию о первичной структуре белка, это генетический код. |
| Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез — Ваш Урок | Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген. |