Информация о первичной структуре белка хранится в базах данных, доступных для исследователей и ученых. Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген. Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез.
Программа нашла все 200 млн белков, известных науке: как это возможно
В ней хранится огромное количество информации о белках, включая их первичную структуру. Вы можете найти нужную вам информацию, используя поисковую строку на главной странице сайта. В PDB доступны данные о трехмерной структуре белков, а также о последовательностях аминокислот. Если вы ищете информацию о специфическом белке, то можно воспользоваться базами данных, посвященными конкретным видам организмов.
Например, база данных «Ensembl» содержит информацию о геноме различных видов, включая данные о протеинах этих организмов. Не забывайте использовать поиск по конкретным базам данных, так как информация о первичной структуре белков может варьироваться в различных источниках. Отметим, что разные базы данных обладают разной полнотой и достоверностью информации, поэтому рекомендуется сопоставлять результаты из нескольких источников.
Структурные аналоги и гомологи Для более глубокого понимания структуры белков и поиска информации о первичной структуре, полезно обратить внимание на структурные аналоги и гомологи. Структурные аналоги — это белки, у которых структура и функции схожи или сходны. Они обладают похожими аминокислотными последовательностями и обычно имеют схожие пространственные структуры.
Поиск структурных аналогов может помочь понять, как определенные участки белка взаимодействуют с другими молекулами и какие функции они выполняют. Гомологи — это белки, которые имеют общего предка и соответственно схожую структуру и функции. Гомология белков часто связана с их генетическими последовательностями.
Кодон представляет собой комбинацию трех нуклеотидов и определяет, какая аминокислота будет включена в цепочку белка. За декодирование кодонов отвечает рибосома — специализированная молекула, связывающая мРНК и транспортные молекулы аминокислот, трансферрными РНК. 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.
Иначе при денатурации белков и последующем устранении фактором венатурации ВСЕГДА происходила правильная ренатурация , чего не происходит. Отсюда вывод - фолдинг белка все-таки сильно зависит от энергозависимого функционирования шаперонов. По поводу второго пункта: Здесь может быть 2 пути включения кофактора в белок: либо простое связывание, и тогда оно определяется третичной или четвертичной структурой самого белка как правило такое связывание поддерживается слабыми типами взаимодействий и обратимо , либо ферментативным путем. В этом случае однозначность присоединения кофактора определяется пространственной!
Ответ 845 Молекулярная масса полипептида составляет 30000 у. Определите длину кодирующего его гена, если молекулярная масса одной аминокислоты в среднем равна 100, а расстояние между нуклеотидами в ДНК составляет 0,34 нм. В ответе запишите только соответствующее число. Ответ 306 Установите соответствие между функциями и структурами, участвующими в биосинтезе белка: 1 ген, 2 рибосома, 3 тРНК. Запишите цифры 1-3 в порядке, соответствующем буквам.
Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК
Правильный ответ на вопрос«Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез » по предмету Биология. Развернутая система поиска нашего сайта обязательно приведёт вас к нужной информации. Ответы 1. Хранится в ядре, синтез РНК. Автор: joker66. Всего ответов: 1. Хранится в ядре, синтез РНК. Похожие задания. Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков.
Найден ключ от замка жизни: биолог Северинов о главном прорыве года
А возможность синтезировать белки с желаемой структурой позволит ускорить разработку ферментов (ускорителей), с помощью которых можно, например, производить биотопливо и полностью разлагать пластмассовые отходы. Новости Новости. Первичная структура белка. Каждая белковая молекула в живом организме характеризуется определенной последовательностью аминокислот, которая задается последовательностью нуклеотидов в структуре гена, кодирующего данный белок. Где хранится наследственная информация о первичной структуре белка? Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
Где вырабатывается белок в организме? В печени синтезируются многие необходимые организму белки, а вырабатываемые ею пищеварительные ферменты участвуют в их усвоении. Программа с открытым исходным кодом предсказывает трехмерную структуру белка на основе последовательности его аминокислот — строительных блоков, из которых состоят протеины. Также информацию о первичной структуре белка можно найти в научных статьях и публикациях.
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
В целом, оценка качества предсказания структуры белков является важным инструментом в биоинформатике. Она позволяет определить, насколько точно предсказанная структура соответствует реальной структуре белка и помогает улучшить методы предсказания структуры белков. Применение предсказания структуры белков Предсказание структуры белков имеет широкий спектр применений в биоинформатике и молекулярной биологии. Вот некоторые из них: Понимание функции белков Структура белка тесно связана с его функцией. Предсказание структуры белка позволяет узнать, какие регионы белка могут быть вовлечены в связывание с другими молекулами, какие активные сайты могут быть ответственны за каталитическую активность, и какие домены могут выполнять различные функции. Это помогает исследователям понять, как работает белок и как он взаимодействует с другими молекулами в клетке. Дизайн лекарственных препаратов Предсказание структуры белков играет важную роль в разработке новых лекарственных препаратов. Знание структуры целевого белка позволяет исследователям разработать молекулы-ингибиторы, которые могут связываться с активными сайтами белка и блокировать его функцию. Это может быть полезно при лечении различных заболеваний, таких как рак, инфекции и неврологические расстройства. Инженерия белков Предсказание структуры белков также может быть использовано для инженерии новых белков с желаемыми свойствами. Исследователи могут изменять аминокислотную последовательность белка, чтобы изменить его структуру и функцию.
Предсказание структуры белка помогает оценить, какие изменения в последовательности могут привести к желаемым изменениям в структуре и функции белка. Эволюционные исследования Предсказание структуры белков также может быть использовано для изучения эволюции белков. Сравнение структур белков разных организмов позволяет исследователям определить, какие структурные элементы белка сохраняются в течение эволюции и какие изменения в структуре могут быть связаны с адаптацией к различным условиям среды. В целом, предсказание структуры белков имеет множество применений и играет важную роль в понимании биологических процессов, разработке лекарственных препаратов и инженерии белков. Текущие вызовы и направления исследований Разработка более точных методов предсказания структуры белков Одним из основных вызовов в области предсказания структуры белков является разработка более точных методов. Существующие методы имеют свои ограничения и не всегда могут предсказать структуру белка с высокой точностью. Исследователи работают над улучшением алгоритмов и разработкой новых подходов, которые позволят достичь более точных результатов. Интеграция экспериментальных данных Другой вызов заключается в интеграции экспериментальных данных в предсказание структуры белков. Экспериментальные методы, такие как рентгеноструктурный анализ и ядерное магнитное резонансное исследование, могут предоставить ценную информацию о структуре белка. Однако, эти методы дороги и трудоемки, и не всегда возможно получить экспериментальные данные для всех белков.
Исследователи работают над разработкой методов, которые позволят интегрировать экспериментальные данные в предсказание структуры белков, чтобы улучшить точность предсказаний. Предсказание динамической структуры белков Структура белка не является статичной, она может изменяться во времени. Предсказание динамической структуры белков является сложной задачей, но имеет большое значение для понимания их функции и взаимодействия с другими молекулами. Исследователи работают над разработкой методов, которые позволят предсказывать динамическую структуру белков с высокой точностью. Применение машинного обучения и искусственного интеллекта Машинное обучение и искусственный интеллект играют все более важную роль в предсказании структуры белков. Исследователи используют методы машинного обучения для анализа больших объемов данных и поиска закономерностей в структуре белков. Также разрабатываются алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут предсказывать структуру белков с высокой точностью. Применение этих методов позволяет улучшить предсказание структуры белков и сократить время, необходимое для проведения исследований.
Начнем с того, где она в клетке хранится. Остальное в митохондриях и хлоропластах в этих ребятах протекает фотосинтез. ДНК — это огромный полимер, состоящий из мономерных звеньев. Где хранится генетическая информация у вирусов? Геном — генетический состав клетки, вируса. На молекулярном уровне это индивидуальная нуклеиновая кислота ДНК или РНК , которая является носителем, хранящем генетическую информацию. Где и как записана наследственная информация в клетке? То есть стало ясно, что наследственная информация записана в молекулах ДНК в виде последовательности из четырех «букв» — нуклеотидов. Где содержится наследственная информация? Ядро — это важнейшая часть клетки, которая содержит генетическую информацию молекулы ДНК , контролирует все процессы жизнедеятельности и определяет способность клетки к самовоспроизведению и передаче наследственной информации. Где находятся хромосомы в клетке?
Структура белка может быть представлена в виде последовательности аминокислот, которые связаны между собой пептидными связями. Каждая аминокислота имеет свою химическую природу и может взаимодействовать с другими аминокислотами внутри белка. Определение структуры белков является сложной задачей, так как она требует экспериментальных методов, таких как рентгеноструктурный анализ, ядерный магнитный резонанс ЯМР и криоэлектронная микроскопия. Эти методы позволяют получить информацию о расположении атомов внутри белка. Однако, экспериментальные методы могут быть дорогостоящими и трудоемкими, поэтому разработаны методы предсказания структуры белков на основе их последовательности аминокислот. Эти методы используют алгоритмы и модели, чтобы предсказать трехмерную структуру белка на основе его последовательности. Определение структуры белков имеет большое значение для понимания их функции и взаимодействия с другими молекулами. Это позволяет исследователям разрабатывать новые лекарственные препараты, улучшать существующие методы лечения и предсказывать эффекты генетических мутаций на структуру и функцию белков. Значение предсказания структуры белков Предсказание структуры белков имеет огромное значение в биоинформатике и молекулярной биологии. Знание трехмерной структуры белка позволяет исследователям лучше понять его функцию, взаимодействие с другими молекулами и механизмы, лежащие в основе его деятельности. Вот несколько основных причин, почему предсказание структуры белков является важным: Понимание функции белков Структура белка неразрывно связана с его функцией. Знание трехмерной структуры позволяет исследователям понять, как белок взаимодействует с другими молекулами, какие регионы ответственны за его активность и какие изменения в структуре могут привести к изменению функции. Разработка новых лекарственных препаратов Предсказание структуры белков играет важную роль в разработке новых лекарственных препаратов. Знание структуры целевого белка позволяет исследователям разработать молекулы-ингибиторы, которые могут связываться с белком и блокировать его активность. Это открывает новые возможности для лечения различных заболеваний, таких как рак, инфекции и неврологические расстройства. Улучшение существующих методов лечения Предсказание структуры белков также может помочь улучшить существующие методы лечения. Знание структуры белка позволяет исследователям оптимизировать действие лекарственных препаратов, улучшить их специфичность и снизить побочные эффекты. Это может привести к более эффективному лечению и улучшению качества жизни пациентов. Понимание эффектов генетических мутаций Предсказание структуры белков также может помочь исследователям понять эффекты генетических мутаций на структуру и функцию белков. Знание структуры белка позволяет предсказать, какие изменения в последовательности аминокислот могут привести к изменению его структуры и функции. Это может помочь в диагностике генетических заболеваний и разработке персонализированного подхода к лечению. В целом, предсказание структуры белков имеет огромное значение для понимания и применения в биологических и медицинских исследованиях. Оно открывает новые возможности для разработки лекарственных препаратов, улучшения существующих методов лечения и понимания генетических механизмов заболеваний. Методы предсказания структуры белков Предсказание структуры белков является сложной задачей, так как она основана на предсказании трехмерной конформации белка на основе его аминокислотной последовательности. Существует несколько методов, которые используются для предсказания структуры белков: Методы гомологии Методы гомологии основаны на предположении, что белки, имеющие схожие аминокислотные последовательности, имеют схожие структуры. Эти методы используют базу данных известных структур белков и сравнивают последовательность аминокислот с уже известными структурами. Если найдено сходство, то структура белка может быть предсказана на основе структуры гомологичного белка. Методы аб иницио Методы аб иницио, или методы первопринципного моделирования, основаны на физических принципах и математических моделях. Они используют знание о физических силовых полях и взаимодействиях между атомами и молекулами для предсказания структуры белка.
Это происходит за счет работы рибосом, которые считывают мРНК и связывают аминокислоты в цепочку. Масс-спектрометрия: для определения точной последовательности аминокислот в белке используется масс-спектрометрия. Этот метод позволяет определить массу аминокислоты и последовательность их расположения в белке. Биоинформатический анализ: после получения данных о последовательности аминокислот, следует провести биоинформатический анализ. Он включает в себя поиск сходств с уже известными белками, предсказание вторичной структуры и функции белка. Хранение и доступ к данным: информация о первичной структуре белка хранится в специализированных базах данных, таких как UniProt. Эти данные доступны для скачивания или поиска через веб-интерфейс. Изучение первичной структуры белка является основой для дальнейших исследований, таких как изучение вторичной и третичной структуры, а также функции белка. Это позволяет расширить наше понимание об организации и функционировании живых систем. Образцы для анализа первичной структуры белка Тип образца Описание Изолированные белки Это белки, которые были выделены из определенного организма или тканей с использованием различных методов.
Остались вопросы?
Генетический код – это система записи информации о последовательности расположения аминокислот в белках с помощью последовательности расположения нуклеотидов в иРНК. Понимание механизма фолдинга белка — процесса, благодаря которому каждая белковая молекула приобретает уникальную структуру и свойства — является необходимым условием для создания надёжного и точного алгоритма теоретического предсказания пространственной. Белки хранят информацию. Строение желудка у НЕжвачных парнокопытных. Наследственная информация о строении белков хранится в молекулах ДНК, кото-рые входят в состав хромосом ядра.
Биосинтез белка
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.
Эта процедура, тоже чрезвычайно ресурсоёмкая всё равно требуется перебрать астрономическое число вариантов!
К некоторым белкам после синтеза могут присоединяться остатки фосфорной кислоты, а также неаминокислотные группы, содержащие железо, магний, цинк, медь, марганец и другие микроэлементы. Такие белки называют сложными. В них выделяют полипептидную часть и небелковую часть, или простетическую группу. Так, например, в состав белка гемоглобина входит полипептид глобин и небелковая группа — гем, содержащая ион железа. Среди сложных белков в зависимости от природы простетической группы выделяют: хромопротеины содержат пигменты ; липопротеины содержат липиды ; нуклеопротеины содержат нуклеиновые кислоты и др.
Пептид, содержащий более 40—50 аминокислотных остатков, обычно называют полипептидом или белком. Таким образом, разница между белком и пептидом заключается в том, что пептидом обычно называют низкомолекулярное соединение, а белком — высокомолекулярное. Молекулы белка могут содержать сотни и даже тысячи аминокислотных остатков: молекулярная масса белков колеблется в пределах от нескольких тысяч до сотен тысяч и даже миллионов дальтон. Первичная структура белка Каждая белковая молекула в живом организме характеризуется определенной последовательностью аминокислот, которая задается последовательностью нуклеотидов в структуре гена, кодирующего данный белок. Таким образом, в организме синтезируются белки с точно определенной химической структурой, которые были отобраны для выполнения определенных функций в процессе эволюции. Последовательность аминокислотных остатков в молекуле белка определяет его первичную структуру, то есть его химическую формулу.
Точно так же как алфавит, в состав которого входят 33 буквы, позволяет создать огромное количество слов, с помощью 20 аминокислот можно создать почти неограниченное количество разнообразных белков. Аминокислотные остатки в белке связаны между собой пептидной связью. Пептидная связь имеет ряд особенностей, которые в значительной степени влияют на укладку полипептидной цепи в пространстве. Она приобретает характер двойной связи. Пептидная связь достаточно прочна, ее расщепление происходит лишь при использовании химических катализаторов кислота или основание в жестких условиях например, инкубации в течение 24 часов в 6 н HCl при температуре 105 оС , либо при катализе специфическими ферментами — пептидазами. В пептидной или белковой цепи выделяют N-концевой остаток, содержащий свободную аминогруппу, и С-концевой остаток, содержащий карбоксильную группу.
Последовательность аминокислот в полипептидной цепи записывается, начиная с N-конца.
Ответ 235 2. Найдите три ошибки в приведенном тексте «Реакции матричного типа».
Ответ 367 3. Найдите три ошибки в приведенном тексте «Расшифровка генетического кода». Укажите номера предложений, в которых сделаны ошибки.
Клетки взаимодействуют друг с другом с помощью сигнальных белков, передаваемых через межклеточное вещество. К таким белкам относятся, например, цитокины и факторы роста. Цитокины — пептидные сигнальные молекулы. Они регулируют взаимодействия между клетками, определяют их выживаемость, стимулируют или подавляют рост, дифференцировку , функциональную активность и апоптоз , обеспечивают согласованность действий иммунной, эндокринной и нервной систем. Примером цитокинов может служить фактор некроза опухоли , который передаёт сигналы воспаления между клетками организма [79]. Основная статья: Транспортная функция белков Молекулярная модель кальциевого канала, вид сверху Растворимые белки, участвующие в транспорте малых молекул, должны иметь высокое сродство аффинность к субстрату, когда он присутствует в высокой концентрации, и легко его высвобождать в местах низкой концентрации субстрата. Примером транспортных белков можно назвать гемоглобин , который переносит кислород из лёгких к остальным тканям и углекислый газ от тканей к лёгким, а также гомологичные ему белки, найденные во всех царствах живых организмов [80]. Некоторые мембранные белки участвуют в транспорте малых молекул через мембрану клетки, изменяя её проницаемость.
Липидный компонент мембраны водонепроницаем гидрофобен , что предотвращает диффузию полярных или заряженных ионы молекул. Мембранные транспортные белки принято подразделять на белки-каналы и белки-переносчики. Белки-каналы содержат внутренние заполненные водой поры, которые позволяют ионам через ионные каналы или молекулам воды через белки-аквапорины перемещаться через мембрану. Многие ионные каналы специализируются на транспорте только одного иона; так, калиевые и натриевые каналы часто различают эти сходные ионы и пропускают только один из них [81]. Белки-переносчики связывают, подобно ферментам, каждую переносимую молекулу или ион и, в отличие от каналов, могут осуществлять активный транспорт с использованием энергии АТФ. Запасная резервная функция[ править править код ] К таким белкам относятся так называемые резервные белки, которые запасаются в качестве источника энергии и вещества в семенах растений например, глобулины 7S и 11S и яйцеклетках животных [83]. Ряд других белков используется в организме в качестве источника аминокислот, которые в свою очередь являются предшественниками биологически активных веществ, регулирующих процессы метаболизма. Схема трансмембранного рецептора: E — внеклеточное пространство; P — клеточная мембрана; I — внутриклеточное пространство Основная статья: Клеточный рецептор Белковые рецепторы могут находиться как в цитоплазме, так и встраиваться в клеточную мембрану.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
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. Используя генетический код, клетка «читает» последовательность кодонов и синтезирует соответствующую последовательность аминокислот. Таким образом, генетическая информация в ДНК определяет структуру белка и его функцию.
Предсказание структуры белков позволяет создавать лекарства, специально нацеленные на конкретные деформированные белки. Этика и безопасность данных: 91 С развитием таких технологий возникают вопросы этики и безопасности данных. 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.
С помощью современных технологий можно анализировать и секвенировать ДНК, что дает возможность осуществлять генетическую диагностику и проводить молекулярные исследования. Геномы Понимание геномов является важным аспектом молекулярной биологии, поскольку они содержат информацию о структуре и функциях белков — основных строительных блоках живых организмов. Геномы также помогают расшифровывать эволюционные связи между организмами и исследовать механизмы наследования генетической информации. Современные методы секвенирования ДНК позволяют определить последовательность оснований в геноме и раскрыть его структуру.
Это важно для понимания мутаций, приводящих к наследственным заболеваниям, а также для исследования различных фенотипических особенностей органов и тканей. Информация о геномах организмов доступна в общедоступных базах данных, таких как GenBank и Ensembl. В этих базах данных можно найти последовательности генов, аннотации о функциях белков, а также информацию о различных регуляторных элементах генома и их взаимодействии с другими молекулами. Изучение геномов является активной областью научных исследований, и новые данные о геномах постоянно поступают в открытый доступ.
Эта информация оказывает значительное влияние на различные области науки и позволяет получать новые знания о живых организмах и их функционировании. Геномы представляют собой полные наборы генетической информации организма. Они помогают понять структуру и функции белков. Методы секвенирования ДНК позволяют раскрыть структуру геномов.
Информация о геномах доступна в общедоступных базах данных. Геномы являются предметом активных научных исследований. В результате циклического повторения этой реакции образуются множество молекул ДНК с различными последовательностями нуклеотидов. Затем полученные фрагменты ДНК анализируются с помощью высокоточных секвенаторов.
Одним из основных преимуществ ДНК-секвенирования является его высокая скорость и точность. Благодаря этому методу ученые смогли расшифровать геномы различных организмов, в том числе и человека. Знание генома человека позволяет более глубоко изучать наследственные заболевания, разрабатывать новые методы диагностики и лечения. ДНК-секвенирование также нашло применение в других областях науки и медицины.
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. Применение теоретических моделей белков в разработке новых лекарств. Возрастающее количество структурной информации интенсифицирует не только идентификацию и оптимизацию соединения-«прототипа», но и более ранние стадии — такие как выбор мишени для фармакологического воздействия и проверка её «причастности» к изучаемым процессам валидация мишени. Белки, чьи последовательности практически идентичны и содержат лишь несколько замен, иногда могут принимать различные конформации. Некоторые белки при ди- или олигомеризации обмениваются доменами, в результате чего структура мономеров в составе олигомера и отдельно взятого мономера совершенно не похожи.
За этими явлениями стоят очень тонкие эффекты, сопровождающие сворачивание белков, приводящие к тому, что небольшие замены в последовательности или молекулярном окружении стабилизируют различные конформации белка.