2. Как называется участок хромосомы, хранящий информацию об одном белке? Найди верный ответ на вопрос«1. В какой молекуле хранится информация о первичной структуре белка? Первичная структура фибриллярных белков также высоко регулярна, периодична, — потому-то из нее и образуется обширная регулярная вторичная структура.
В чём же сложность?
- Биосинтез белка и генетический код: транскрипция и трансляция белка
- Базы данных белков
- Молекулы ДНК
- Нуклеотидный пазл
Биосинтез белка. Генетический код и его свойства
Такие исследования требуют строгого контроля за обработкой личных данных пациентов и обеспечения безопасности в процессе медицинских исследований. Заключение: Машинное определение структуры белка — это важный шаг вперед в понимании молекулярных основ болезней и разработке новых методов лечения. Он открывает двери для персонализированной медицины и создания более точных и эффективных методов лечения на основе индивидуальных особенностей пациентов. Однако, вместе с потенциальными выгодами, необходимо внимательно следить за этикой и безопасностью данных, чтобы обеспечить честное и безопасное использование этой технологии в медицинских исследованиях. Мы разбираемся в последних трендах HiTech, делимся увлекательными новостями и анализами. Будьте в центре инноваций — подписывайтесь и не упускайте возможность окунуться в увлекательный мир высоких технологий!
Ситуация прояснилась. Если Вы не против, я резюмирую изложенное Вами, а Вы оцените степень адекватности моего изложения. Таким образом: 1 Вторичная, третичная, четвертичная структура белков однозначно определяется их первичной структурой.
Двух белков с разной пространственной при одинаковой первичной структуре быть не может хотя суть природы прионов мне при этом тезисе неясна.
Транскрипция, как и репликация, основана на способности азотистых оснований нуклеотидов к комплементарному связыванию. В процессе трансляции последовательность нуклеотидов ДНК переписывается на синтезирующуюся молекулу мРНК, которая выступает в качестве матрицы в процессе биосинтеза белка. Гены прокариот состоят только из кодирующих нуклеотидных последовательностей.
Гены эукариот состоят из чередующихся кодирующих экзонов и не кодирующих интронов участков. После транскрипции участки мРНК, соответствующие интронам, удаляются в ходе сплайсинга, являющегося составной частью процессинга. Он включает два основных события: присоединение к концам мРНК коротких последовательностей нуклеотидов, обозначающих место начала и место конца трансляции; сплайсинг — удаление неинформативных последовательностей мРНК, соответствующих интронам ДНК. В результате сплайсинга молекулярная масса мРНК уменьшается в 10 раз.
Трансляция от лат. Такие группы рибосом называются полирибосомами полисомами.
Другим источником информации являются научные статьи и публикации, в которых описываются результаты экспериментов по определению первичной структуры белков. Экспериментальные методы исследования, такие как рентгеноструктурный анализ, ядерный магнитный резонанс ЯМР , масс-спектрометрия и другие, позволяют установить последовательность аминокислот в белке. Кроме того, существуют программы и алгоритмы, которые используются для предсказания первичной структуры белка. Эти методы основаны на анализе генетической информации, полученной из ДНК или РНК, которая кодирует последовательность аминокислот в белке.
Где хранится информация о структуре белка
Это нуклеиновая кислота, состоящая из последовательности нуклеотидов, каждый из которых состоит из сахара дезоксирибозы , фосфата и одной из четырех азотистых оснований аденина, гуанина, цитозина или тимина. ДНК хранит информацию о структуре белка в своей последовательности нуклеотидов. Каждая последовательность трех нуклеотидов, называемая триплетом или кодоном, кодирует определенную аминокислоту. Комбинации триплетов, расположенных в ДНК, определяют последовательность аминокислот в белке.
Процесс хранения информации о первичной структуре белка в ДНК называется транскрипцией. Транскрипция происходит при участии фермента РНК-полимеразы, который считывает последовательность нуклеотидов ДНК и синтезирует молекулу РНК, которая соответствует этой последовательности. РНК, в свою очередь, является шаблоном для синтеза белков, или трансляции.
Таким образом, ДНК является своего рода архивом, в котором хранится информация о последовательности аминокислот в белке. Эта информация передается от поколения к поколению и определяет нашу генетическую информацию и уникальные черты. Описание механизма передачи информации Первичная структура белка, также известная как последовательность аминокислот, кодируется в генетической информации ДНК в форме нуклеотидов.
Информация о первичной структуре белка хранится в генетическом коде, который состоит из тройных нуклеотидных последовательностей, называемых кодонами. Передача информации о первичной структуре белка происходит по механизму трансляции.
Инструменты анализа белков: с помощью специализированных программ и онлайн-ресурсов можно проводить анализ и исследование первичной структуры белка. Такие инструменты позволяют искать гомологичные белки, определять консервативные участки, прогнозировать вторичную и третичную структуры и многое другое. Все эти типы информации о первичной структуре белка важны и помогают исследователям в изучении свойств и функций белков, а также в разработке новых методов лечения и диагностики различных заболеваний. Цель хранения информации о первичной структуре белка Хранение такой информации имеет ряд важных целей: Анализ и сравнение белков: Зная первичную структуру, можно сравнивать различные белки и искать сходства и различия между ними. Это позволяет ученым выявлять семейства белков, определять их родственные связи, а также понимать общие принципы их функционирования.
Поиск новых белков и функций: Информация о первичной структуре белка может быть использована для поиска и идентификации новых белков. Это позволяет находить новые функции и потенциальные цели для лекарственных препаратов. Предсказание структуры и функции белка: На основе информации о первичной структуре можно предсказывать вторичную и третичную структуры белка. Это важно для понимания его функций и взаимодействий с другими молекулами. Хранение и доступность данных: Системы хранения информации о первичной структуре белка позволяют ученым сохранять и делиться результатами исследований. Это способствует развитию науки и позволяет экспертам по всему миру проводить дальнейшие исследования на основе уже существующих данных. Цель хранения информации о первичной структуре белка заключается в расширении наших знаний о биологических процессах, позволяя лучше понимать молекулярные механизмы жизни.
Это ценная информация для медицины, биотехнологии и других сфер, связанных с биологическими исследованиями и применениями. Основные методы хранения информации о первичной структуре белка Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, определяющую его функциии и свойства. Существуют различные методы хранения информации о первичной структуре белка, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества. Последовательность аминокислот в текстовом формате: Самым простым и широко используемым методом является запись последовательности аминокислот в текстовом формате.
В процессе трансляции рибосома считывает последовательность кодонов мРНК и, сопоставляя их с соответствующими аминокислотами, осуществляет синтез полипептидной цепи. Когда рибосома достигает стоп-кодона, синтез белка завершается.
Процесс формирования первичной структуры белка включает в себя не только прочтение последовательности кодонов, но и посттрансляционные модификации. Некоторые аминокислоты могут быть изменены или удалены из полипептидной цепи, а также карбоксильные группы могут быть модифицированы добавлением химических групп. Важно отметить, что первичная структура белка является первым и основным уровнем организации белковой молекулы. Она определяет свойства и функции белка, поэтому изучение ее образования имеет важное значение для понимания биологических процессов, протекающих в клетках организмов. Секреты последовательности аминокислотных остатков Последовательность аминокислотной цепи — это уникальная комбинация аминокислот, которая определяет формирование первичной структуры белка. Она записывается с помощью аминокислотного кода, где каждой аминокислоте соответствует определенный кодон, состоящий из трех нуклеотидов.
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. Раньше ученые были вынуждены тратить на поиск и изучение белков многие месяцы или годы, однако с помощью алгоритма ИИ это стало возможно реализовать в кратчайшие сроки.
Глава 1: Основные принципы формирования первичной структуры белка
- Биосинтез белка. Генетический код
- Глава 1: Основные принципы формирования первичной структуры белка
- Белковые базы данных и репозитории
- Белковые базы данных и репозитории
- Проекты по теме:
- Белки — Википедия
Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение
Знание того, где хранится информация о структуре белка, помогает нам лучше понять его функцию и важность для живых организмов. Информация о первичной структуре белка содержится в его генетической. Программа с открытым исходным кодом предсказывает трехмерную структуру белка на основе последовательности его аминокислот — строительных блоков, из которых состоят протеины. Где происходит биосинтез белка. Ядро эукариот хранит информацию о первичной структуре природных полимеров.
Научные статьи и публикации
- Базы данных белков
- Основные источники информации
- Глава 1: Основные принципы формирования первичной структуры белка
- ИИ от DeepMind для определения структуры белка выложили в открытый доступ / Хабр
- Где хранится информация о первичной структуре белка: основные источники и методы исследования
Биосинтез белка
Наследственная информация о строении белков хранится в молекулах ДНК, кото-рые входят в состав хромосом ядра. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген. Информация о структуре белка закодирована в ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота имеет очень сложную структуру, которую не до конца удалось раcшифровать ученым в наши дни. Именно это вещество отвечает за синтез белка, наследственность и прочее. не могли бы вы сказать где в этом тексте категория состояния? Разные вопросы. Здесь написанно в крации? В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка.
Где хранится генетическая информация в клетке?
Генетический код – это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? Главная» Новости» Где хранится информация о структуре белка. Правильный ответ здесь, всего на вопрос ответили 1 раз: где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез.
Биосинтез белка
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. Также они могут применяться для ускоренного получения новых лекарственных препаратов. Все белковые структуры, распутанные AlphaFold, находятся в открытом доступе. По словам представителей DeepMind, сейчас с базой данных могут работать свыше 500 тысяч исследователей из 190 стран. Этим летом нейросеть DeepMind показала , что способна решать не только научные задачи, но и социально-экономические проблемы общества. ИИ разработал самый справедливый механизм распределения богатства, который наилучшим образом учитывает интересы общества и его членов.
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. Сокращенное название.
К разгадке их тайны ученых приблизил искусственный интеллект ИИ. Роберт Ф. Сервис Robert F. Service Искусственный интеллект ИИ решил одну из важнейших задач биологии: теперь с его помощью можно предсказывать аминокислотную последовательность трехмерной структуры белка. В зависимости от совершенства или несовершенства этой последовательности белок выполняет свои функции. Сегодня ведущие специалисты в области структурной биологии и организаторы проводимого раз в два года эксперимента по проблемам сворачивания белка фолдинга объявили об этом выдающемся достижении ученых из британской компании DeepMind, которая занимается разработками в области искусственного интеллекта ИИ. Было заявлено, что метод DeepMind будет иметь далеко идущие последствия. Так, например, он может резко ускорить создание новых лекарств. О чем идет речь? В человеческом организме имеются десятки тысяч различных белков, каждый из которых представляет собой цепочку, состоящую из множества аминокислот — от десятков до многих сотен. Порядок следования аминокислот предопределяет бесчисленное количество взаимодействий между ними и, тем самым, приводит к возникновению сложных трехмерных структур, которые, в свою очередь, и определяют свойства белков. Информация о таких белковых структурах позволяет ученым создавать новые лекарства. А возможность синтезировать белки с желаемой структурой позволит ускорить разработку ферментов ускорителей , с помощью которых можно, например, производить биотопливо и полностью разлагать пластмассовые отходы. На протяжении десятилетий ученые занимались расшифровкой трехмерных белковых структур, используя такие экспериментальные методы, как рентгеновская кристаллография или криоэлектронная микроскопия крио-ЭМ. Однако на использование подобных методов уходят, порой, месяцы или годы; к тому же эти методы не всегда работают.
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? и где осуществляется его синтез
Центром цветка считается центр завязи. Поэтому при проверке расположения органов в цветке все линии будут проводиться через центр завязи и центральную медианную жилку органа. На рисунке показан цветок с центрально-угловой плацентацией гинецей синкарпный. Между гнездами завязи находятся перегородки септы. Для плодолистика медианой считается линия, делящая угол между септами ровно пополам. Обозначим ген, отвечающий за проявление махровости как А. Поскольку мы знаем, что махровость цветков определяется рецессивной мутацией по этому гену, генотип махровых растений может быть только аа. Взятое из природы нормальное растение могло оказаться как гомозиготой АА, так и носителем рецессивного аллеля Аа.
Поэтому возможно два варианта расщепления среди потомков. Однако пыльцу может образовать только растение с немахровыми цветками. Вариант 1. Немахровое растение — гомозигота АА. Вариант 2. Немахровое растение — гетерозигота Аа. В первом варианте скрещивания махровых растений не окажется.
Рассчитаем доли потомков по генотипам и фенотипам во втором поколении. Задание ollbio08101120172018в2 У многих видов бактерий для защиты от вирусов есть специальные ферменты — рестриктазы. Они расщепляют ДНК по определённым симметричным последовательностям, которые в ДНК бактерий данного вида отсутствуют или модифицированы присоединением к основанию метильной группы. Они называются по первым буквам латинского названия рода и вида бактерии, например, Bgl — рестриктаза из гнилостной бактерии Bacillus globigii. При действии такого фермента на очищенную ДНК разрывы происходят в строго определённых местах и образуются фрагменты ДНК определённой длины с определёнными последовательностями на концах. Например, рестриктаза BglII расщепляет последовательность: При этом на концах полученных фрагментов ДНК всегда будут одинаковые и комплементарные друг другу одноцепочечные участки ДНК, называемыми «липкими концами», так как они могут соединяться между собой за счёт образования комплементарных пар оснований. Если такой комплекс обработать ферментом ДНК-лигазой, произойдёт ковалентное соединение фрагментов, соединённых «липкими концами».
Это лежит в основе метода получения рекомбинантных ДНК. При таком сшивании соединение концов одного фрагмента при его длине более 500 нуклеотидных пар происходит в 10 раз чаще, чем соединение концов двух разных фрагментов. У многих бактерий кроме основной хромосомы присутствуют небольшие дополнительные ДНК, называемые плазмидами. Они представляют собой кольцевые молекулы ДНК, способные к репликации в клетке, и несут гены, отсутствующие в основной хромосоме, например, гены устойчивости к антибиотикам. Плазмида pСО36 несёт гены устойчивости к эритромицину и ампицилину и состоит из 4200 пар нуклеотидов. Рестриктаза BglII расщепляет эту плазмиду только по гену устойчивости к эритромицину в начале этого гена. Полученные ДНК смешали с клетками бактерий, не несущих плазмид и неустойчивых к антибиотикам.
В результате произошла генетическая трансформация: в часть клеток проникла ДНК плазмиды и изменила их свойства. Полученные клетки высеяли на твёрдую питательную среду, не содержащую антибиотиков. В результате деления каждая клетка образовала колонию генетически идентичных клеток. Было получено 51366 таких колоний. Клетки из каждой колонии пересеяли на среду, содержащую ампициллин, на которой рост дали 573 колонии. Клетки из колоний, выросших на ампициллине, пересеяли на среду с эритромицином. На этой среде выросла 51 колония.
Из них выдели плазмидную ДНК, и оказалось что она представлена двумя разными по длине формами, причём каждой колонии был только один вид плазмиды. Почему не все колонии, выросшие на ампициллине, дали рост на эритромицине? Как можно объяснить разную длину плазмид в устойчивых к эритромицину колониях? Сколько всего размерных классов плазмид можно найти в колониях, устойчивых к ампицилину? Сначала найдём место расщепления плазмиды рестриктазой BglII: Таких участков оказывается два. В результате расщепления из плазмиды выщепляется короткий фрагмент: Остаётся укороченная линейная ДНК, содержащая интактный ген устойчивости к ампицилину и расщеплённый ген устойчивости к эритромицину. При сшивании липких концов ДНК-лигазой наиболее часто будут соединяться концы этой молекулы и образовываться кольцо длиной 4163 нуклеотида.
Такая ДНК будет сообщать клеткам устойчивость к ампицилину и не даст устойчивости к эритромицину. Второй фрагмент из-за небольшой длины не может замкнуться в кольцо. Второй вариант лигирования приводит к сшиванию липких концов двух фрагментов.
Секрет последовательности аминокислотных остатков связан с их расположением и взаимодействиями в белке. Каждая аминокислота вносит свой вклад в формирование пространственной структуры белка и его функциональность. Малейшее изменение в последовательности может привести к значительным изменениям в свойствах белка. Примеры: — Замена аминокислоты глутамата на лизин в гемоглобине приводит к полной потере его способности переносить кислород. Понимание секретов последовательности аминокислотных остатков позволяет исследователям лучше понять структуру и функцию белка, а также разрабатывать новые методы лечения различных заболеваний.
Глава 2: Где и как хранится информация о первичной структуре белка Информация о первичной структуре белка содержится в гене, который представляет собой участок ДНК. Ген состоит из нуклеотидов, и каждая тройка нуклеотидов называется кодоном. Кодон определяет конкретную аминокислоту, которая должна быть включена в белковую цепь.
Разумеется, работая с теоретически предсказанными моделями белков, надо критически относиться к полученным результатам и быть готовым к тому, что полученные результаты необходимо проверять с помощью независимых методов — что, в прочем, касается большинства научных областей, работа в которых ещё не превратилась в чистую технологию. Далее мы рассмотрим базовые теоретические предпосылки, делающие предсказание трёхмерного строения молекул белков возможным и в общем виде основные методики, использующиеся сегодня в этой области. Фолдинг: возможно ли предсказать структуру белка на компьютере? Фолдинг — сворачивание белков и других биомакромолекул из развёрнутой конформации в «нативную» форму — физико-химический процесс, в результате которого белки в своей естественной «среде обитания» растворе, цитоплазме или мембране приобретают характерные только для них пространственную укладку и функции [6]. Фолдинг причисляют к списку крупнейших неразрешённых научных проблем современности — поскольку процесс этот далёк от окончательного понимания [7]. Само собой, парадокс Левинталя — кажущийся.
Решение его заключается в том, что молекула, конечно, никогда не принимает подавляющего большинства теоретически возможных конформаций. Кооперативные эффекты фолдинга — одновременное формирование «зародышей» вторичной структуры, являющихся энергетически стабильными и уже не изменяющимися в процессе дальнейшего сворачивания — приводят к тому, что молекула белка находит «кратчайший путь» на воображаемой гиперплоскости потенциальной энергии к точке, соответствующей нативной конформации белка. Нативная конформация при этом отделена заметным «энергетическим промежутком» potential energy gap от подавляющего числа несвёрнутых форм, а ближайшая её «окрестность» очень «узкая», впрочем определяет естественную конформационную подвижность молекулы. Ограниченность понимания механизмов фолдинга связана ещё и с тем, что его сложно наблюдать экспериментально: это достаточно быстрый динамический процесс, «разглядывать» который нужно на уровне отдельных молекул! И хотя сейчас уже проводят изучение сворачивания а точнее, разворачивания на отдельных молекулах [10] , это не пока не привело к принципиально новому уровню понимания механизма фолдинга — а ведь такое понимание могло бы дать эффективный алгоритм теоретического моделирования этого процесса. Биологические молекулы моделируют чаще всего с применением подхода эмпирических силовых полей [11] , позволяющего, в отличие от «абсолютно корректного» квантово-химического подхода см. Однако такое радикальное ускорение времени расчётов не может даваться даром: хотя многие компьютерные эксперименты в эмпирических силовых полях и дают реалистичные результаты, некоторые важнейшие для фолдинга кооперативные взаимодействия — такие как гидрофобный эффект или влияние молекул растворителя — не сводятся к парным взаимодействиям между отдельными атомами и не могут быть корректно учтены в этом подходе. Существует два основных препятствия тому, чтобы запустить моделирование молекулярной динамики МД какого-нибудь белка в необходимом окружении и «в кремнии» пронаблюдать фолдинг, получив в конце процесса желанную структуру. Во-первых, характерные времена сворачивания всё же находятся на уровне миллисекунд, а максимально достижимое время моделирования на данном этапе развития вычислительной техники редко превышает одну микросекунду.
Но, даже если представить, что мы не ограничены в мощностях компьютеров, всё равно остаются сомнения в возможности современных энергетических функций эффективно справиться с фолдингом — точность этих функций, управляющих эволюцией молекулы внутри компьютера, может оказаться недостаточной для того, чтобы направить сворачивание в нужном направлении. Кроме того, алгоритм, моделирующий подвижность, может навсегда «зациклить» молекулу в локальном энергетическом минимуме, чего никогда не случается в реальном процессе сворачивания. Однако определённые успехи в моделировании фолдинга с помощью молекулярной динамики всё же есть: небольшие белки — вроде 36-аминокислотного фрагмента виллина — удаётся свернуть в МД длительностью около микросекунды, запуская расчёты на суперкомпьютере или в распределённой вычислительной сети [12]. Итак, использование метода молекулярной динамики как средства моделирования процесса фолдинга пока что нецелесообразно и практически не достижимо. Однако существует возможность предсказать результат фолдинга — то есть, трёхмерную структуру белка. Теоретические подходы, служащие этой цели, делятся на две большие группы: ab initio или de novo фолдинг — методики, не использующие в явном виде данных о структуре других белков, — и сопоставительное моделирование или моделирование на основании гомологии. Квантовая химия в расчётах свойств белковых молекул Как известно, уравнение Шрёдингера — «плоть и кровь» квантовых физики и химии — наиболее точный на сегодняшний день способ описать строение и динамику молекул. Однако точное аналитическое решение возможно получить лишь для крайне простых систем — например, атома гелия. Во всех более сложных случаях прибегают к численному решению приближений этого уравнения — так называемым полуэмпирическим методам квантовой химии.
Методы эмпирических силовых полей такие как молекулярная динамика [11] не имеют никакого отношения к квантовой химии и «обращаются» с атомами моделируемых молекул в частности, белков как с классическими упругими частицами, связанными системой парных взаимодействий. Параметры этих взаимодействий очень простых, надо отметить как раз и называются силовым полем и определяют поведение системы при моделировании. Электронные эффекты, такие как поляризуемость атомов, перенос электрона, образование и разрыв химических связей, а также кооперативные гидрофобные взаимодействия смоделированы в этом подходе быть не могут. Фолдинг «из первых принципов» Необходимо сразу отметить, что термин «ab initio фолдинг», часто применяемый для обозначения методов компьютерного предсказания структуры белка без использования структурных данных о других белках, не имеет отношения к тому ab initio, которое бытует в квантовой химии. Квантово-химический термин ab initio лат. Однако все вычисления, как правило, производятся в эмпирических силовых полях, описывающих парные взаимодействия в классической системе частиц, представляющей молекулу белка. Сами же эти силовые поля в неявном виде включают данные о структуре молекул не обязательно белковых — такие как парциальные заряды и массу атомов, а также длины и углы валентных связей, — и к квантово-механическим методам отношения не имеют. Поэтому целесообразно будет в дальнейшем использовать термин «de novo фолдинг» лат. Наиболее «физически корректные» подходы из этой группы заключаются в основном в расчётах МД для моделирования процесса и результата фолдинга см.
В остальных же случаях — тоже, впрочем, относящихся к маленьким белкам не более 150 аминокислотных остатков , — прибегают к дополнительным приближениям с целью уменьшить вычислительную сложность расчёта. Для увеличения вычислительной эффективности, в de novo подходах часто используются упрощённые модели представления белка — отдельные аминокислотные остатки, присутствующие в модели, представлены не так подробно, как в «полноатомных» подходах: вся боковая цепь моделируется лишь одним-двумя центрами «псевдоатомами». Так, например, боковая цепь триптофана содержит 16 атомов, а в упрощённом виде их может быть всего два-три и только один — для менее объемных остатков. De novo фолдинг проводится в специальном силовом поле также упрощённом по сравнению, например, с используемыми в МД , оценивая огромное количество вариантов укладки сворачиваемой молекулы по значению потенциальной энергии. Идентификация конформации, значительно с «зазором» более «низкой» по потенциальной энергии, чем остальные, может служить признаком конца поиска — аналогично тому, как нативная конформация с некоторым отрывом отстоит от несвёрнутых промежуточных состояний. Конечно, кроме корректной функции потенциальной энергии, требуется преодолеть «комбинаторный взрыв», создаваемый парадоксом Левинталя. Очевидно, что перебрать все конформации, чтобы выбрать самую низкую по энергии, невозможно, а из-за слабого понимания механизмов сворачивания белка повторить тот «кратчайший путь», который ведёт к нативной структуре, на компьютере пока не удаётся. Чтобы как-то приблизиться к природному механизму сворачивания, исследователи пытаются выделить в последовательности моделируемого белка структурно консервативные фрагменты аналогичные тем, что в природе сворачиваются первыми и в дальнейшем уже остаются неизменными и как бы «собирают мозаику» из этих фрагментов.
Однако физико-химические аспекты этого сложнейшего процесса, называемого также фолдингом белка, остаются до сих пор понятыми лишь приблизительно. Кроме учёных, структура белка интересует и специалистов более практического профиля. Фармацевты и врачи, например, заинтересованы в производстве и выпуске на рынок новых поколений лекарственных средств. Однако в наше время уже нельзя рассчитывать на случайный успех, и нужно хорошо разбираться в молекулярных механизмах действия проектируемого лекарства, — направленного, скорее всего, на взаимодействие с каким-нибудь белком рецептором или ферментом в человеческом организме. Проектирование нового лекарства с учётом атомарного строения молекул-«мишеней», на которые это лекарство будет действовать — наукоёмкий и сложный процесс, называемый драг-дизайном [1]. В различных отраслях промышленности — например, химической и пищевой, а в перспективе и энергетической, и остальных, — также используются белки. Разработка новых биотехнологических ферментов, способных послужить на благо общества, кроме знания структуры белков и понимания механизмов их работы, требует ещё умения проектировать новые функции в белках, ранее выполнявших какую-то другую работу [3]. Здесь, правда, требуется умение решать обратную задачу — не определять структуру существующего белка, а создавать белок, структура а значит, и свойства которого будут заданы заранее, — но ведь решение этой задачи требует схожих знаний и навыков! В чём же сложность? По сравнению с периодом времени 30—40 летней давности, когда знание об устройстве биологических молекул было ещё крайне ограниченным, и определение аминокислотной последовательности инсулина или пространственного строения миоглобина было настоящим научным прорывом, сейчас поток биологической информации нарастает год от года стремительными темпами. Завершение геномных проектов, следующих один за другим [4] , фактически избавило исследователей от рутины по «классическому» секвенированию белковых молекул — последовательности всех белков конвертируются из прочтённых геномов множества организмов в аннотированные базы данных, доступные через интернет. Так, число последовательностей в базе Swiss-Prot версия 55. Получить такое фантастическое число последовательностей стало возможным благодаря современным высокопроизводительным технологиям секвенирования геномов [5] , делающим задачу прочтения всей ну или почти всей ДНК нового вида или даже отдельной особи! Другая ситуация складывается с определением пространственного строения белковых молекул: инструментарий для решения этой задачи — рентгеноструктурный анализ РСА и спектроскопия ядерного магнитного резонанса ЯМР — ещё не достиг той степени зрелости, чтобы можно было получить структуру любого интересующего исследователей белка с ограниченными временными и материальными затратами. Сложность заключается в получении нужных количеств белка, подготовке препарата, пригодного для изучения дифракции рентгеновских лучей или ядерного магнитного резонанса в меченном изотопами образце, и в анализе данных. Каждый этап этой задачи часто требует уникального подхода и поэтому не может быть полностью автоматизирован. Особенно сложно охарактеризовать структуру белков, образующих сложные молекулярные комплексы, и интегральные белки биологических мембран составляющих до трети от общего числа белков в большинстве организмов. Поэтому, даже с учётом того, что расшифровкой структур белков занимаются не только научные коллективы по собственной инициативе, но и международный консорциум PSI Protein Structure Initiative , задачей которого является максимально полная и широкая структурная характеризация всего белкового разнообразия в живом мире, число белков с известной структурой сравнительно невелико. Выход из сложившейся ситуации могут дать методики теоретического предсказания пространственной структуры, решающим преимуществом которых является сравнительно высокая скорость и низкая трудоёмкость получения моделей строения белков. Оборотной стороной этого преимущества оказывается «качество» моделей — точность предсказания, которая не всегда является достаточной для практически важных задач например, изучения взаимодействия рецептора с лигандами. Разумеется, работая с теоретически предсказанными моделями белков, надо критически относиться к полученным результатам и быть готовым к тому, что полученные результаты необходимо проверять с помощью независимых методов — что, в прочем, касается большинства научных областей, работа в которых ещё не превратилась в чистую технологию. Далее мы рассмотрим базовые теоретические предпосылки, делающие предсказание трёхмерного строения молекул белков возможным и в общем виде основные методики, использующиеся сегодня в этой области. Фолдинг: возможно ли предсказать структуру белка на компьютере? Фолдинг — сворачивание белков и других биомакромолекул из развёрнутой конформации в «нативную» форму — физико-химический процесс, в результате которого белки в своей естественной «среде обитания» растворе, цитоплазме или мембране приобретают характерные только для них пространственную укладку и функции [6]. Фолдинг причисляют к списку крупнейших неразрешённых научных проблем современности — поскольку процесс этот далёк от окончательного понимания [7]. Само собой, парадокс Левинталя — кажущийся. Решение его заключается в том, что молекула, конечно, никогда не принимает подавляющего большинства теоретически возможных конформаций. Кооперативные эффекты фолдинга — одновременное формирование «зародышей» вторичной структуры, являющихся энергетически стабильными и уже не изменяющимися в процессе дальнейшего сворачивания — приводят к тому, что молекула белка находит «кратчайший путь» на воображаемой гиперплоскости потенциальной энергии к точке, соответствующей нативной конформации белка. Нативная конформация при этом отделена заметным «энергетическим промежутком» potential energy gap от подавляющего числа несвёрнутых форм, а ближайшая её «окрестность» очень «узкая», впрочем определяет естественную конформационную подвижность молекулы. Ограниченность понимания механизмов фолдинга связана ещё и с тем, что его сложно наблюдать экспериментально: это достаточно быстрый динамический процесс, «разглядывать» который нужно на уровне отдельных молекул! И хотя сейчас уже проводят изучение сворачивания а точнее, разворачивания на отдельных молекулах [10] , это не пока не привело к принципиально новому уровню понимания механизма фолдинга — а ведь такое понимание могло бы дать эффективный алгоритм теоретического моделирования этого процесса. Биологические молекулы моделируют чаще всего с применением подхода эмпирических силовых полей [11] , позволяющего, в отличие от «абсолютно корректного» квантово-химического подхода см. Однако такое радикальное ускорение времени расчётов не может даваться даром: хотя многие компьютерные эксперименты в эмпирических силовых полях и дают реалистичные результаты, некоторые важнейшие для фолдинга кооперативные взаимодействия — такие как гидрофобный эффект или влияние молекул растворителя — не сводятся к парным взаимодействиям между отдельными атомами и не могут быть корректно учтены в этом подходе. Существует два основных препятствия тому, чтобы запустить моделирование молекулярной динамики МД какого-нибудь белка в необходимом окружении и «в кремнии» пронаблюдать фолдинг, получив в конце процесса желанную структуру. Во-первых, характерные времена сворачивания всё же находятся на уровне миллисекунд, а максимально достижимое время моделирования на данном этапе развития вычислительной техники редко превышает одну микросекунду. Но, даже если представить, что мы не ограничены в мощностях компьютеров, всё равно остаются сомнения в возможности современных энергетических функций эффективно справиться с фолдингом — точность этих функций, управляющих эволюцией молекулы внутри компьютера, может оказаться недостаточной для того, чтобы направить сворачивание в нужном направлении. Кроме того, алгоритм, моделирующий подвижность, может навсегда «зациклить» молекулу в локальном энергетическом минимуме, чего никогда не случается в реальном процессе сворачивания. Однако определённые успехи в моделировании фолдинга с помощью молекулярной динамики всё же есть: небольшие белки — вроде 36-аминокислотного фрагмента виллина — удаётся свернуть в МД длительностью около микросекунды, запуская расчёты на суперкомпьютере или в распределённой вычислительной сети [12]. Итак, использование метода молекулярной динамики как средства моделирования процесса фолдинга пока что нецелесообразно и практически не достижимо. Однако существует возможность предсказать результат фолдинга — то есть, трёхмерную структуру белка. Теоретические подходы, служащие этой цели, делятся на две большие группы: ab initio или de novo фолдинг — методики, не использующие в явном виде данных о структуре других белков, — и сопоставительное моделирование или моделирование на основании гомологии.