Лучший ответ: Васян Коваль. Хранится в ядре, синтез РНК. 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.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
| Урок 9: Информация наследственности - | Дан 1 ответ. Хранится в ядре, синтез РНК. Похожие задачи. |
| Биоинформатика: метод во главе угла | Информация о первичной структуре белка закодирована в. Первичная структура белка закодирована в молекуле. |
| Структура белка | Информация о первичной структуре белка хранится в молекуле ДНК, которая является генетическим материалом всех живых организмов. |
Где хранится информация о структуре белка
Отвечает Николай Кузнецов 23 авг. Вот почему вам необходимо употреблять белок в течение дня, каждый день. Отвечает Екатерина Светиков 31 мая 2016 г. Единственным источником синтеза нового белка являются белки пищи. В пищеварительном... Отвечает Олег Гусев Через кишечник и в небольшом объеме также через почки организм постоянно теряет белок. Высокий оборот белка в организме необходим потому, что многие белки... Отвечает Сулейман Вагапов 7 июл. Рыбный белок организмом человека усваивается за 1,5-2 часа, а...
Отвечает Фотий Щукин 9 июл. Гликоген относится к группе полисахаридов и по своей структуре... Где хранится белок в организме?
Например, база данных «Ensembl» сосредоточена на геномах различных организмов, включая человека, и представляет информацию о белках, кодируемых этими генами. Белковые базы данных играют важную роль в научных исследованиях и медицине, предоставляя доступ к информации о белках и их характеристиках. Они помогают ученым и исследователям расширять свои знания о белках и использовать их в различных областях, таких как разработка новых лекарств, изучение заболеваний и создание новых методов лечения. Геномные базы данных Геномные базы данных представляют собой специализированные онлайн-ресурсы, в которых хранится информация о первичной структуре белка.
Они содержат данные о последовательности аминокислот, а также о генетической информации, кодирующей белок. Одной из самых популярных геномных баз данных является UniProt, который интегрирует информацию из различных источников и предоставляет комплексные данные о белках. В UniProt можно найти информацию о последовательности аминокислот, генетической информации, структуре и функции белка, а также о его взаимодействии с другими молекулами. Она содержит огромное количество данных о белках, включая их последовательность аминокислот, структуру, функцию, экспрессию и их взаимодействие с другими молекулами. В ней можно найти информацию о трехмерной структуре белков, а также о взаимодействии белков с другими молекулами. Геномные базы данных являются важным инструментом для исследования белков и позволяют ученым получать доступ к большому объему информации о первичной структуре белка.
Некоторые из известных белковых баз данных и репозиториев: Protein Data Bank PDB — является крупнейшей базой данных структурных данных о белках. Она содержит детальные 3D-структуры белков, полученные с помощью рентгеноструктурного анализа и ядерного магнитного резонанса.
UniProt — это база данных, которая содержит информацию о белках, включая их последовательность, функцию, взаимодействия и другие свойства. Она содержит информацию о последовательности аминокислот и других свойствах белков. Каждая из этих баз данных имеет свои уникальные особенности и предлагает разные инструменты и возможности для исследователей в области белковой биоинформатики. Использование белковых баз данных и репозиториев позволяет: Идентифицировать и анализировать известные белки. Получать информацию о структуре и функции белка. Сопоставлять и анализировать белки разных организмов и видов. Разрабатывать новые методы и инструменты для исследования белковой структуры и функции. Повышать понимание о роли белков в биологических процессах.
Белковые базы данных и репозитории являются необходимым ресурсом для исследователей, работающих в области биоинформатики и белковой химии.
Хотя ДНК предоставляет инструкции для создания цепочки аминокислот, предсказать, как они взаимодействуют, чтобы сформировать трехмерную форму, было очень сложно. До недавнего времени ученые расшифровали лишь часть из 200 млн белков, известных науке. Проблема в том, что их структура настолько сложна, что пытаться угадать, какую форму они примут, почти невозможно. AlphaFold от DeepMind создал 3D-изображения белковых структур. Изображение предоставлено DeepMind Сайрус Левинталь, американский молекулярный биолог, писал в статье 1969 года о парадоксе: несмотря на огромное количество возможных конфигураций, белки сворачиваются быстро и точно. Таким образом, писал Левинталь, если кто-то попытается найти правильную форму белка, пробуя каждую конфигурацию одну за другой, потребуется больше времени, чем существует Вселенная. Попытки ученых У ученых есть способы визуализировать белки и анализировать их структуру, но это слишком медленная и трудная работа. По данным журнала Nature, чаще всего для изображения белков применяют рентгеновскую кристаллографию. При этом методе рентгеновские лучи направляют на твердые кристаллы белков и измеряют то, как они преломляются.
Цель — определить, как устроен белок. По данным DeepMind, эта экспериментальная работа установила форму около 190 000 белков.
Урок: «Биосинтез белка»
Фибриллярные белки — это атланты, которые держат наш организм на своих плечах. А мы не особо благодарные ребята, потому что забьем на них. Но только в этой статье. В основном биохимия занимается другим классом — глобулярными белками. Эти ребята не только связывают — у них огромное количество функций.
С этими функциями и пытается разобраться биохимия. Глобула — шар. Вроде это все, теперь можем приступать. Классы белков На прошлом этапе мы собрали разные вторичные структуры в мотивы, ну а дальше то что?
Теперь нам нужно скрутить все это в компактный шарик — глобулу. Здесь, наконец-то, пригодятся наши лентяи — радикалы. Вспоминаем, что радикалы бывают полярные и неполярные. Когда глобула скручивается, то она прячет гидрофобные остатки аминокислот внутрь этого шарика, а гидрофильные выставляет наружу.
Оно и понятно, все-таки глобулы находятся в организме, а у нас почти везде вода. Строение глобулы Скручивание — удивительный процесс. Здесь начинают взаимодействовать очень очень-очень! Представьте, что тридцатый остаток взаимодействует с триста семидесятым.
При этом все настолько предопределено первичной структурой, что радикалы взаимодействуют максимально точно. А взаимодействий ведь не мало! Кстати о них, какими они бывают: Водородные связи — куда уж без них. Гидрофобное слипание — ведь глобула прячет свои гидрофобные остатки, так что они взаимодействуют друг с другом.
Ионные связи — между разнозаряженными радикалами. Ковалентная связь между остатками цистеина дисульфидная — самая прочная. Связи, которые стабилизируют глобулу Про все эти связи у меня есть статейка ;] Ещё раз сказу, что здесь взаимодействуют только радикалы. Когда глобула сложилась в пространстве, то всю эту сложную структуру называют конформацией получается, что конформация — это положение атомов друг относительно друга в пространстве.
Есть еще кое-что интересное: посмотрите на связи, которые образуют эту структуру. Большая часть из них — это силы слабого взаимодействия между молекулами. Это значит, что они очень легко рвутся, даже простого повышения температуры на несколько градусов хватит для того, чтобы эти связи разорвались. Как выйти из такого положения такой большой молекуле?
Дело в том, что таких связей настолько много, что существует конформационная лабильность. По сути это означает, что некоторые связи могут рваться, а другие тут же образовываться. Какой можно сделать вывод из всего этого? Не стоит думать о третичной структуре белка, как о чем-то статичном.
Представьте ее как дом, который меняет свой цвет при повышении или понижении температуры, еще он может менять свой размер в зависимости от того идет дождь или нет. Какой странный дом…. В таком долго не проживешь. Некоторые участки глобулы такие чсвшники, что собираются отдельно от всей остальной молекулы.
Эти части называются доменами. Домен собирается в мини-третичную структуру самостоятельно, их даже может быть несколько. Чаще всего они имеют какую-то важную задачу, например, входят в состав активного центра. Строение активного центра Стоп-стоп-стоп.
Это тиво еще такое? Ты про это ничего не говорил. Точно, помните мы сказали, что с этого уровня белок начинает пахать? А задача глобулы — это связать что-то, опять же грубо.
Так вот, как она все это делает? Да-да, через активный центр, такие вы умные конечно… В чем прикол активного центра? Он должен соответствовать молекуле, с которой будет взаимодействовать. Это называется комплементарностью.
Не путать с комплиментами. Активный центр — это замок, а другая молекула — ключ, которые должны подходить друг другу. Такие вот соулмейты. Хотя к некоторым активным центрам могут подходить много ключиков.
Связи, которые образуются в активном центре — слабые: чаще всего ионные, водородные и Ван-дер-Вальсовы. Но иногда могут быть и ковалентными, но не будем забегать вперёд — об этом мы поговорим, когда будем разбирать ферменты. Ну а теперь, как все это работает. В активном центре располагается уникальная последовательность аминокислот, допустим там будет две положительнозаряженных и две отрицательнозаряженных аминокислоты.
А у молекулы, с которой происходит взаимодействие, будет: две отрицательных группы и две положительных. Форма молекулы совпадает с формой активного центра. Кстати, у молекулы, которая взаимодействует с активным центром тоже есть свое название — лиганд. Надоели уже эти названия?
Мне тоже… Строение активного центра и его взаимодействие с лигандом Ах, да — вся третичная структура определяется первичной…. Я знаю, что вы запомнили, но хочу немного понадоедать. Эти связи образуются между радикалами. Четвертичная структура белка Последняя, но самая большая!
Не пугайтесь, только по размеру. Она есть не у всех белков, некоторые прекрасно работают в виде третичной структуры и не парятся. Но представьте, что мы возьмем несколько третичных структур и как соединим их вместе.
Внутриклеточная локализация молекул мРНК зависит от последующей локализации белков, которые они кодируют. Иллюстрация из обсуждаемой статьи в Science Согласно теории сигнальных пептидов , сразу же после того, как рибосома начинает синтезировать полипептидную цепь будущего мембранного белка, происходит временная остановка трансляции. После этого временно «замороженный» тройной комплекс, состоящий из рибосомы, мРНК и короткой полипептидной цепочки, перемещается при помощи секреторного аппарата клетки ближе к плазматической мембране. Далее происходит возобновление белкового синтеза, и готовый белок встраивается в мембрану. То есть перемещение мРНК внутри клетки происходит уже после начала трансляции.
Однако авторы исследования показали, что даже если искусственно остановить в клетке трансляцию при помощи соответствующих антибиотиков или нарушив последовательность нуклеотидов с помощью мутаций, то мРНК всё равно устремляются к месту локализации белка, который они кодируют рис. Таким образом, уже в самой молекуле мРНК прописан «адрес доставки» будущего белка. У мРНК, кодирующих мембранный белок, локализация вдоль клеточной мембраны не нарушается даже при ингибировании трансляции. Различные способы остановки белкового синтеза у мРНК гена bglF, кодирующего одну из мембранных пермеаз , не изменяют локализацию мРНК внутри клетки. Иллюстрация из обсуждаемой статьи в Science Но как же быть, если мРНК полицистронна, то есть кодирует сразу несколько белков, которые имеют разные «адреса доставки»? У бактерий такая ситуация встречается очень часто, когда несколько генов которые, допустим, кодируют ферменты одного метаболического пути организованы в оперон и имеют один промотор , с которого считывается одна большая мРНК. Оказалось, что у такой мРНК достаточно одной открытой рамки считывания для трансляции мембранного белка, чтобы молекула переместилась к плазматической мембране. То есть участок мРНК, кодирующий мембранный белок, является определяющим для выбора места локализации всей молекулы.
Такие модели позволяют реконструировать эволюционную историю генов и белков, а на их основе эволюцию видов. Современные модели накопления мутаций в геномных последовательностях используются для датировки эволюционных событий. Кроме того, модели эволюции позволяют оценивать влияние нуклеотидных и аминокислотных замен на структуру и функцию генов и кодируемых ими белков; это, в свою очередь, помогает оценивать влияние полиморфизмов, связанных с наследственными заболеваниями. Характер накопления мутаций в генах свидетельствует об их функциональной важности: более важные гены, как правило, накапливают мутации с меньшей частотой, чем менее важные. В лаборатории эволюционной биоинформатики и теоретической генетики Института цитологии и генетики СО РАН Новосибирск проведен анализ эволюции генов, вовлеченных в функционирование клеточного цикла — одного из ключевых процессов, обеспечивающих рост и деление клеток. Контроль за этим процессом осуществляется семейством специфических белков — циклинов, которые в свою очередь вовлечены в целую сеть взаимодействий с другими генами. На основе реконструкции и сравнения генных сетей контроля клеточного цикла млекопитающих и грибов удалось выявить молекулярно-генетические механизмы эволюционного усложнения этой генной сети в процессе эволюции. Во-первых, это массовые дупликации генов, существенно увеличивающих число белков циклинов и взаимодействующих с ними циклин-зависимых киназ , функционирующих в генной сети. Во-вторых, на поверхностных участках циклинов происходит накопление радикальных аминокислотных замен на стороне, противоположной месту их контакта с циклин-закисимыми киназами.
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.
Искусственный интеллект раскрыл структуру 200 миллионов белков Базу данных AlphaFold расширили до более 200 миллионов трехмерных структур белков Изображение: Deepmind. Об этом сообщается на официальном сайте организации.
Где хранится информация о структуре белка
В эукариотических клетках генетический материал распределен в нескольких молекулах ДНК, организованных в хромосомы. 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.
Сопоставлять и анализировать белки разных организмов и видов. Разрабатывать новые методы и инструменты для исследования белковой структуры и функции. Повышать понимание о роли белков в биологических процессах. Белковые базы данных и репозитории являются необходимым ресурсом для исследователей, работающих в области биоинформатики и белковой химии. Они предоставляют доступ к богатым данным о белковых последовательностях, структурах и функциях, что помогает в понимании сложных биологических процессов. Медицинские и научные статьи Такие статьи публикуются в специализированных научных журналах, которые занимаются изданием статей по биохимии, молекулярной биологии, генетике и другим смежным областям. В этих статьях описывается методика, использованная для определения первичной структуры белка, а также результаты исследования, включая информацию о конкретных аминокислотах, их положении и последовательности. Важно отметить, что в медицинских и научных статьях информация о первичной структуре белка представлена в виде текста, диаграмм, таблиц и графиков.
Эти материалы помогают наглядно представить и проанализировать данные, полученные в результате исследования. Также статьи могут содержать ссылки на другие исследования, проведенные в этой области, что позволяет ученым углубить свои знания и обобщить полученные результаты. Медицинские и научные статьи являются важным ресурсом для исследователей, аспирантов и студентов.
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.
Об этом сообщается на официальном сайте организации. Программу назвали AlphaFold, она дает доступ специалистам со всего мира для поиска подробной информации о различных биологических соединениях, что необходимо при разработке новых видов лекарственных препаратов.
Биосинтез белка
Знание того, где хранится информация о структуре белка, помогает нам лучше понять его функцию и важность для живых организмов. Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации?
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка
Одна из трудностей диагностики болезни Альцгеймера заключается в том, что у нас нет надежного и точного способа измерения этих белковых накоплений на ранних стадиях заболевания. AlphaFold 2 поможет диагностировать болезнь Альцгеймера на более ранних стадиях и даст возможность для создания нужного лекарства. Это важнейшее открытие за последние 50 лет, — говорит Джон Моулт, биолог из Университета Мэриленда, который стал соучредителем CASP в 1994 году с целью разработки вычислительных методов для точного предсказания структур белков. 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.
Вторичной структурой белка называют пространственное расположение полипептидной цепи белка на отдельных ее участках в виде спирали или слоя листа. Направление этих связей параллельно оси спирали. Боковые цепи аминокислот располагаются с наружной стороны спирали. Структура типа складчатого слоя формируется двумя параллельно или антипараллельно расположенными участками полипептидной цепи.
Она стабилизируется за счет водородных связей, которые образуются между расположенными рядом остовами полипептидной цепи. Боковые цепи аминокислот располагаются перпендикулярно по отношению к плоскости остова цепи, который при этом изгибается, образуя плоский лист. Хотя водородные связи слабее ковалентных, присутствие их в значительном количестве делает структуры типа a-спирали или b-складчатого слоя достаточно прочными. Если вторичная структура характеризует укладку какого-либо участка полипептидной цепи, то третичная структура — это структура всей полипептидной цепи в целом.
Растворимые белки обычно бывают глобулярными от лат. В белковой глобуле заряженные и полярные аминокислотные остатки оказываются на поверхности, а гидрофобные — внутри. В упакованной в виде глобулы молекуле белка зачастую сближаются аминокислотные остатки, которые в полипептидной цепи расположены далеко друг от друга. Нерастворимые в воде белки часто бывают фибриллярными.
В принципе, белковая молекула может укладываться различными способами, принимая большое число различных форм конформаций в зависимости от условий рН, температура, наличие ионов. Однако в клетке большинство белков в нативном неповрежденном состоянии существует лишь в одной или нескольких близких конформациях, характерных для данного полипептида. Она определяется тем, как сворачивается полипептидная цепь в растворе, что, в свою очередь, зависит от последовательности аминокислот в этой цепи и условий температура, рН, наличие ионов и т. Боковые группы аминокислот взаимодействуют друг с другом и с водой с образованием слабых нековалентных связей водородных, ионных, гидрофобных.
В некоторых случаях для обеспечения большей стабильности третичной структуры происходит образование ковалентных связей. Это в основном происходит при взаимодействии оказавшихся близко друг к другу SH-групп остатков цистеина, которые окисляются, формируя S—S-связи, или дисульфидные мостики.
Разработчики также подробно описали , как работает модель.
Его работу описали в статье в Science. Архитектура RoseTTaFold «Открытый исходный код инструментов означает, что научное сообщество имеет возможность использовать достижения для создания еще более мощного и полезного программного обеспечения», — говорит Дзинбо Сюй, вычислительный биолог из Чикагского университета в Иллинойсе. 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.
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. Однако никаких подробностей о том, когда и как это произойдет, не последовало. В этот период Дэвид Бейкер, биохимик из Вашингтонского университета в Сиэтле, специалист по вычислительной химии Минкён Бэк и другие исследователи начали поиск способов повторить успех AlphaFold 2.
Они определили, как сеть использует информацию о цепочках белков, и как предсказанные структуры одной части белка могут влиять на то, как сеть обрабатывает последовательности, соответствующие другим частям. Как отмечает Бэк, в отличие от DeepMind, в лаборатории исследователей нет инженеров, занимающихся глубоким обучением.
Где хранится информация о структуре белка (89 фото)
Структура закодированного белка. Информация о первичной структуре белка закодирована в виде. Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК.
Биосинтез белка
Как информация из ядра передаются в цитоплазму? Информацию о первичной структуре белка можно получить непосредственно из генетической последовательности ДНК или РНК, которая кодирует данный белок. Именно в молекуле ДНК хранится информация о первичной структуре молекулы белка. Эта информация получила название генетической информации, а участок ДНК, в котором закодирована информация о первичной структуре какого-либо белка, называется геном. Главная» Новости» Где хранится информация о структуре белка. Структура человеческого белка интерлейкина-12, связанного с его рецептором / UW Medicine Institute for Protein Design.
Где хранится информация о первичной структуре белка
Они содержат данные о последовательности аминокислот, а также о генетической информации, кодирующей белок. Одной из самых популярных геномных баз данных является UniProt, который интегрирует информацию из различных источников и предоставляет комплексные данные о белках. В UniProt можно найти информацию о последовательности аминокислот, генетической информации, структуре и функции белка, а также о его взаимодействии с другими молекулами. Она содержит огромное количество данных о белках, включая их последовательность аминокислот, структуру, функцию, экспрессию и их взаимодействие с другими молекулами. В ней можно найти информацию о трехмерной структуре белков, а также о взаимодействии белков с другими молекулами.
Геномные базы данных являются важным инструментом для исследования белков и позволяют ученым получать доступ к большому объему информации о первичной структуре белка. Они обеспечивают широкие возможности для изучения белков и их роли в биологических процессах, а также для развития новых методов диагностики и лечения различных заболеваний. Зачем нужна информация о первичной структуре белка? Информация о первичной структуре белка играет ключевую роль в понимании его функциональности и свойств.
Первичная структура белка представляет собой упорядоченную последовательность аминокислот, которая определяется генетической информацией в ДНК.
Как ты уже знаешь, информация о последовательности аминокислот хранится в клетке в закодированном виде. Кодируется она последовательностью нуклеотидов, образующих молекулу ДНК. При этом каждый ген, входящий в молекулу ДНК, определяет свойство какого-то одного белка. А теперь, внимание, важное определение. Запомни его обязательно: Генетический код — это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК.
Генетический код обладает следующими свойствами: Триплетность: каждая аминокислота кодируется тремя расположенными подряд нуклеотидами. Последовательность из трёх нуклеотидов называется триплетом, или кодоном. Всего их 64. При этом в кодировании аминокислот принимают участие 61 из них. Зачем нужны ещё три кодона?
Эта РНК-молекула, называемая мРНК, затем покидает ядро и направляется к рибосомам, где происходит дальнейшая обработка и синтез белка. Трансляция является вторым шагом в синтезе белка и происходит на рибосомах. На основании последовательности нуклеотидов в мРНК, рибосома считывает триплеты нуклеотидов, называемые кодонами, и прикрепляет соответствующую аминокислоту к текущей цепочке. Таким образом, формируется конкретная последовательность аминокислот, определяющая первичную структуру белка. Важно отметить, что первичная структура белка несет информацию о его функции и влияет на его дальнейшую трехмерную структуру. Любые изменения в последовательности аминокислот могут привести к изменениям в структуре и функции белка, что может привести к нарушению нормального функционирования организма. Аминокислоты Существуют 20 стандартных аминокислот, которые могут быть использованы при синтезе белка. Каждая аминокислота отличается своей боковой группой, которая придает ей уникальные свойства. Например, глицин не имеет боковой группы, что делает его наименьшей и наиболее гибкой аминокислотой, в то время как тирозин содержит ароматическую боковую группу.
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. А теперь эта база пополнилась всеми белками, которые существуют почти в каждом организме на Земле, геном которого был секвенирован. Это свыше 200 млн структур, сообщает ZME Science. Появление доступных 3D-структур белков позволит ученым разобраться в функциях тысяч молекул в геноме человека, которые до сих пор оставались загадкой и которые могут быть связаны с болезнетворными генными вариантами.
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
Всего ответов: 1. Хранится в ядре, синтез РНК. Похожие задания. Проблема, решению которой посвящены многотомные монографии и работа целых институтов, кому-то может показаться несложной — как предсказать трехмерную структуру любого белка по его аминокислотной последовательности, где эта структура однозначно закодирована. Первичная структура фибриллярных белков также высоко регулярна, периодична, — потому-то из нее и образуется обширная регулярная вторичная структура.