Одно из мест, где можно найти информацию о первичной структуре белка, это генетический код. Поэтому вся информация о белке хранится в ядре, а точнее только о первичной структуре, а уже первичной структурой опеределяется и дальнейшие свойства этого белка. Информация о структуре белков «записана» в ДНК в виде последовательности нуклеотидов. В процессе транскрипции она переписывается на синтезирующуюся молекулу мРНК, которая выступает в качестве матрицы в процессе биосинтеза белка. 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.
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. 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. Банки данных о белках. UniProt – последовательности и аннотации RefSeq – последовательности и аннотации PDB – пространственные структуры PubMed – публикации – еще много чего. Таким образом, основа белка является ключевым элементом в изучении строения и функции белков, а информацию о первичной структуре можно найти в генетической информации, хранящейся в ДНК. Многие другие базы данных используют белковые структуры, хранящиеся в PDB. Например, SCOP и CATH классифицируют структуры белка, в то время как PDBsum предоставляет графический обзор записей PDB с использованием информации из других источников.
Биосинтез белка. Генетический код и его свойства
PDB содержит более 180 000 записей о 3D-структурах различных белков. Также существуют специализированные базы данных, которые посвящены конкретным классам белков или особым аспектам их структуры и функций. Например, база данных Enzyme предоставляет информацию о ферментах, а база данных TransporterDB содержит данные о транспортерах в клетках. Базы данных белков играют важную роль в биологических исследованиях, позволяя ученым получать доступ к актуальным и достоверным данным о белках, проводить сравнительный анализ и прогнозировать их функции и взаимодействия с другими молекулами.
Научные статьи и публикации Большинство научных статей о первичной структуре белка публикуется в научных журналах. Такие публикации проходят жесткую рецензию и оцениваются научным сообществом. Важно отметить, что научные статьи являются надежным источником информации, поскольку результаты исследований проверены и подтверждены другими учеными.
При чтении научных статей и публикаций по вопросам первичной структуры белка следует учитывать, что эти работы часто сложны и требуют определенной подготовки. Они могут содержать сложные термины, формулы и графики. Поэтому важно быть внимательным и использовать дополнительные источники информации для более полного понимания материала.
Научные статьи и публикации по теме первичной структуры белка играют важную роль в развитии науки. Эти работы содействуют расширению научного сообщества, обмену знаниями и созданию новых идей и гипотез. Именно благодаря таким публикациям наука продвигается вперед и находит новые сферы применения.
Белковые банки Белковые банки представляют собой места хранения информации о первичной структуре белков. В них собираются данные о последовательности аминокислот, молекулах белка. Белковые банки содержат огромное количество информации о белках различных организмов, полученную при проведении экспериментов и исследованиях.
Основной задачей белковых банков является сохранение и организация данных о структуре белков, чтобы ученые и исследователи могли получить к ним доступ и проводить необходимые анализы. Результаты исследований в белковых банках используются для различных целей, например, в разработке новых лекарств или улучшении существующих методик диагностики и лечения различных заболеваний.
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. DeepMind в 2020 году показала , как ее программное обеспечение может точно предсказывать структуру многих белков, используя только их последовательность, которая определяется ДНК. Исследователи работали над своей системой в течение десятилетий, и AlphaFold 2 отлично показала себя в рамках критической оценки прогнозирования структуры белка CASP, решив 50-летнюю проблему фолдинга или «сворачивания» белков.
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. Из более чем 200 миллионов известных белковых структур было расшифровано всего около 170 тысяч.
Поэтому разработка методов предсказания структуры белков стала активной областью исследований. В данной статье мы рассмотрим определение структуры белков, методы и алгоритмы их предсказания, а также применение и оценку качества предсказанных структур. Также мы обсудим текущие вызовы и направления исследований в этой области. Нужна помощь в написании работы? Написание учебной работы за 1 день от 100 рублей. Посмотрите отзывы наших клиентов и узнайте стоимость вашей работы. Подробнее Определение структуры белков Структура белков — это трехмерное пространственное расположение атомов в молекуле белка.
Она определяет форму и функцию белка, и является ключевым фактором в его взаимодействии с другими молекулами 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.
Где хранится белок в организме?
Первичная структура белка является основой для формирования вторичной, третичной и кватернической структур. Она определяет пространственное расположение и взаимодействие аминокислотных остатков белка, которые влияют на его функцию, свойства и активность. Информация о первичной структуре белка, то есть последовательности аминокислот, может быть найдена в различных источниках. В этих базах данных можно найти информацию о первичной структуре белка, а также о различных атрибутах и свойствах белков. Биоинформатические инструменты: Существуют различные биоинформатические инструменты, которые позволяют проводить анализ последовательности белка и определять его первичную структуру. Научные публикации: Научные статьи являются также источниками информации о первичной структуре белка. Многие исследования содержат детальные описания структуры протеинов и их последовательностей. Результаты экспериментальных исследований: Информация о первичной структуре белка может быть получена путем проведения экспериментальных исследований, таких как секвенирование ДНК или аминокислотного анализа.
Какую основную функцию выполняют белки в клетке: А энергетическую; Б защитную; В двигательную; Г строительную. В гене закодирована информация о: 1 строении белков, жиров и углеводов 2 первичной структуре белка 3 последовательности нуклеотидов в ДНК 4 последовательности аминокислот в 2-х и более молекулах белков 8. Репликация ДНК сопровождается разрывом химических связей: 1 пептидных, между аминокислотами 2 ковалентных, между углеводом и фосфатом 3 водородных, между азотистыми основаниями 4 ионных, внутри структуры молекулы 9. Сколько новых одинарных нитей синтезируется при удвоении одной молекулы ДНК: 1 четыре 2 одна 3 две 4 три 5.
Это предположение подтверждается исследованиями последних лет: число «опознанных» белковых структур растет ежегодно на 5—7 тыс. Наиболее надежный способ получения моделей пространственных структур белков — рентгеновская кристаллография, однако он длительный, трудоемкий и дорогостоящий. Поэтому важным направлением структурной биоинформатики является разработка методов предсказания структуры белка по его аминокислотной последовательности. Для этого здесь, как и в компьютерной геномике, используются методы машинного обучения, а также технологии реконструкции пространственных структур «по гомологии», т. В настоящее время наиболее точные предсказания структуры белка можно получить, если находится родственный ему белок с уже известной пространственной структурой. И чем выше будет степень родства двух белков, тем выше окажется точность модели. Еще одна интересная область структурной биоинформатики — молекулярное моделирование структур биологических макромолекул. Современные алгоритмы, использующие технологии параллельных вычислений на высокопроизводительных компьютерных кластерах, позволяют рассчитывать системы, состоящие из десятков тысяч атомов! Это дает возможность в мельчайших деталях — на уровне отдельных атомов, исследовать эффекты влияния мутаций на структуру белка и характер взаимодействия его активных центров с метаболитами. В генной «паутине» Нужно отметить, что к концу XX в. В этом ключе взаимодействия между компонентами живых клеток принято описывать в виде графов, узлами которых являются биологическое компоненты гены, молекулы , а ребрами — взаимодействия между ними. Такие графы, именуемые генными сетями, описывают координированно функционирующие группы генов, которые контролируют развитие всех фенотипических признаков организма Колчанов и др. Такое представление межгенных взаимодействий — удобная математическая модель: на основе анализа структуры графа можно получать информацию о различных особенностях функционирования живых систем. В структуре графа можно выделить ряд важных элементов, в частности, положительные и отрицательные обратные связи, циклы, каскады передачи сигналов и т. В случае, когда параметры взаимодействий между компонентами генной сети известны например, оценены экспериментально , компьютерные программы позволяют построить кинетические модели, которые можно использовать для моделирования динамического поведения генных сетей, т. Такие модели, уже позволившие получить ряд новых интересных данных, касающихся влияния мутаций на функции живых систем Колчанов и др. В свете эволюции Сорок лет назад Ф. Добржанский 1973 , один из основателей современной теории эволюции, отметил, что «в биологии ничто не имеет смысла кроме как в свете эволюции». Именно поэтому одна из основных областей применения информационных технологий в биологии — изучение молекулярной эволюции, которое заключается в построении моделей эволюции генов, учитывающих самые разные факторы: особенности структурной организации генов, пространственную структуру белков, взаимодействия белков с метаболитами, другими белками и ДНК, особенности функционирования генных сетей. 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.
Она является основанием, то есть способной принять протон и образовать аммониевое ионное состояние. Карбоксильная группа представлена углеродом, связанным с двумя атомами кислорода один из которых — с двумя атомами водорода , а также атомом гидрогена. Она является кислотным основанием, способным отдать протон и образовать карбоксильное ионное состояние. Боковая цепь может быть различной по составу и длине и определяет различные свойства и функцию аминокислоты. Например, боковая цепь глицина состоит всего из одного атома водорода, что делает его наименьшей аминокислотой, а боковая цепь тирозина содержит фенольное кольцо, которое обладает свойствами аромата и фотохромизма. Взаимодействие аминокислот при образовании белка Процесс образования белка начинается с взаимодействия аминокислот, из которых он состоит. Взаимодействие происходит через химические связи между аминокислотными остатками. Одна из основных форм взаимодействия — пептидная связь. Она образуется между карбоксильной группой одной аминокислоты и аминогруппой другой аминокислоты. При этом выделяется молекула воды. Пептидные связи последовательно соединяют аминокислоты и образуют полипептидную цепь. Кроме пептидных связей, взаимодействие между аминокислотами может происходить через другие химические связи, такие как ковалентные связи, ионные связи и водородные связи.
Генетический код. Биосинтез белка | теория по биологии 🌱 основы генетики
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. Эти методы требуют большого вычислительного ресурса и времени, но могут предсказывать структуру белка с высокой точностью. Методы комбинированного подхода Методы комбинированного подхода объединяют различные методы предсказания структуры белков для достижения более точных результатов.
Они могут использовать как методы гомологии, так и методы аб иницио, а также другие методы, такие как машинное обучение и искусственные нейронные сети. Эти методы позволяют учитывать различные аспекты структуры белка и повышают точность предсказания. Экспериментальные методы Помимо вычислительных методов, существуют также экспериментальные методы предсказания структуры белков. Они включают в себя методы рентгеноструктурного анализа, ядерного магнитного резонанса ЯМР , криоэлектронной микроскопии и другие.
Эти методы позволяют непосредственно определить структуру белка, но они требуют сложной лабораторной работы и специального оборудования. Все эти методы имеют свои преимущества и ограничения, и часто используются в комбинации для достижения наилучших результатов предсказания структуры белков. Алгоритмы предсказания структуры белков Метод гомологии Метод гомологии основан на предположении, что белки, имеющие схожую последовательность аминокислот, обычно имеют схожую структуру. Этот метод использует базу данных известных структур белков и сравнивает последовательность аминокислот целевого белка с последовательностями из базы данных.
Если найдется схожая последовательность, то можно предсказать, что структура целевого белка будет схожей с известной структурой. Метод аб и итерационный метод Метод аб и итерационный метод основаны на моделировании структуры белка на основе физических и химических принципов. Эти методы используют математические алгоритмы и компьютерные модели для предсказания структуры белка. Они учитывают взаимодействия между атомами и энергетические параметры, чтобы определить наиболее стабильную конформацию белка.
Методы молекулярной динамики Методы молекулярной динамики используют компьютерные симуляции для моделирования движения и взаимодействия атомов в белке. Эти методы учитывают физические силы, такие как электростатические взаимодействия и взаимодействия Ван-дер-Ваальса, чтобы предсказать структуру белка. Методы молекулярной динамики могут быть использованы для изучения динамики белковой структуры и взаимодействий с другими молекулами. Методы машинного обучения Методы машинного обучения используются для предсказания структуры белков на основе больших наборов данных.
Эти методы обучаются на известных структурах белков и используют алгоритмы для выявления закономерностей и шаблонов в данных. Методы машинного обучения могут быть эффективными для предсказания структуры белков, особенно когда доступно большое количество данных. Все эти алгоритмы имеют свои преимущества и ограничения, и часто используются в комбинации для достижения наилучших результатов предсказания структуры белков. Оценка качества предсказания структуры белков Оценка качества предсказания структуры белков является важным шагом в биоинформатике.
Она позволяет определить, насколько точно предсказанная структура соответствует реальной структуре белка. Существует несколько методов и метрик, которые используются для оценки качества предсказания структуры белков. RMSD измеряет среднеквадратичное отклонение между атомами предсказанной структуры и реальной структуры белка. Чем меньше значение RMSD, тем более точное предсказание структуры белка.
Последние затем поражают нейроны в головном мозге. Однако откуда именно появляется этот белок, ученые до сих пор точно не знают. Понимание трехмерной структуры белка поможет ответить на этот вопрос. То же самое касается болезни Альцгеймера , путь распространения которой пролегает через нарушение связи между нейронами, особенными клетками, которые обрабатывают и передают электрические и химические связи между областями мозга. Это приводит к смерти клеток мозга и накоплению двух типов белка, амилоида и тау. Точное взаимодействие между этими двумя белками в значительной степени неизвестно. 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.
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. Место сохранения генетической информации в клетке — ядро. В первичной структуре ДНК информация о белке записывается в последовательности нуклеотидов. После этого РНК транслируется в белковую цепь.
Хранение информации в форме ДНК является важным механизмом, который обеспечивает стабильность генетического наследия и передачу информации из поколения в поколение.
Он един для всех живых организмов, включая бактерий и человека. Все организмы содержат одинаковые 20 аминокислот, кодируемые одними и теми же триплетами. Этапы биосинтеза белка: транскрипция и трансляция Транскрипция белка Этапы биосинтеза белка основаны на двух процессах: транскрипции и трансляции. Самый популярный вопрос в рамках этой темы — где происходит синтез белка.
И только потом разбираются с этапами синтеза белка и схемой биосинтеза белка. Любая белковая молекула имеет структуру, закодированную в ДНК. В ее синтезе эта ДНК не принимает непосредственного участия. Роль белковой молекулы — роль матрицы для синтеза РНК. Далее охарактеризуем функции различных видов РНК в биосинтезе белка.
Где и как происходит биосинтез белка? Синтез белка происходит в, а точнее, синтез белка происходит на рибосомах — в основном они размещаются в цитоплазме. Поэтому, чтобы генетическая информация из ДНК передалась к месту, где белок синтезируется, необходим посредник. Роль такого посредника играет иРНК. Первый этап биосинтеза белка — транскрипция.
Определение 4 Транскрипция переписывание — процесс синтеза молекулы иРНК на одной цепи молекулы ДНК, в основе которого лежит принцип комплементарности. Биосинтез белка происходит в рибосомах — с этим мы разобрались. Где происходит транскрипция? Этот процесс осуществляется в ядре клетки. Транскрипция происходит в одно и то же время не на всей молекуле ДНК — для этого достаточно одного небольшого участка, отвечающего за определенный ген.
Часть двойной спирали ДНК раскручивается, и короткий участок одной из цепей оголяется. Роль матрицы в синтезе молекул иРНК выполняет этот же участок.
Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК
Парадоксальные белки Белки — строительные блоки жизни. Они производятся различными организмами — от бактерий до растений и животных, и когда они образуются, то складываются за миллисекунды. Сформированные из цепочек аминокислот, свернутых в сложные формы, их трехмерная структура во многом определяет их функцию. Стоит выяснить, как складывается белок, можно понять, как он работает и изменить его поведение. 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.
В этом ключе взаимодействия между компонентами живых клеток принято описывать в виде графов, узлами которых являются биологическое компоненты гены, молекулы , а ребрами — взаимодействия между ними. Такие графы, именуемые генными сетями, описывают координированно функционирующие группы генов, которые контролируют развитие всех фенотипических признаков организма Колчанов и др. Такое представление межгенных взаимодействий — удобная математическая модель: на основе анализа структуры графа можно получать информацию о различных особенностях функционирования живых систем. В структуре графа можно выделить ряд важных элементов, в частности, положительные и отрицательные обратные связи, циклы, каскады передачи сигналов и т. В случае, когда параметры взаимодействий между компонентами генной сети известны например, оценены экспериментально , компьютерные программы позволяют построить кинетические модели, которые можно использовать для моделирования динамического поведения генных сетей, т.
Такие модели, уже позволившие получить ряд новых интересных данных, касающихся влияния мутаций на функции живых систем Колчанов и др. В свете эволюции Сорок лет назад Ф. Добржанский 1973 , один из основателей современной теории эволюции, отметил, что «в биологии ничто не имеет смысла кроме как в свете эволюции». Именно поэтому одна из основных областей применения информационных технологий в биологии — изучение молекулярной эволюции, которое заключается в построении моделей эволюции генов, учитывающих самые разные факторы: особенности структурной организации генов, пространственную структуру белков, взаимодействия белков с метаболитами, другими белками и ДНК, особенности функционирования генных сетей. 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.
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. 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.
Следовательно, информация о строении и жизнедеятельности, как каждой клетке, так и всего многоклеточного организма в целом заключена в нуклеотидной последовательности ДНК. Эта информация получила название «генетической информации», Учитель:А как называется участок ДНК, в котором содержится информация о первичной структуре одного белка? Учащиеся: ген Слайд 4 Учитель: В каждой клетке синтезируются несколько тысяч различных белковых молекул. Белки недолговечны, время их существования ограничено, после чего они разрушаются. Как называется этот процесс? Денатурация Существует ли в организме обратный процесс денатурации? Учитель: Тема нашего сегодняшнего урока это «Биосинтез белка». Сегодня мы с вами узнаем, из каких основных этапов состоит процесс биосинтеза белка, какую роль в нем играют нуклеиновые кислоты, а также какие органоиды и вещества клетки принимают в этом процессе самое непосредственное участие. Слайд 7 Биосинтез белков осуществляется во всех клетках эукариот и прокариот. Информация о первичной структуре порядке аминокислот белковой молекуле закодирована последовательностью нуклеотидов в соответствующем участии молекулы ДНК-гене. Ген — это участок молекулы ДНК, определяющий порядок аминокислот в молекуле белка. Следовательно от порядка нуклеотидов в гене зависит порядок аминокислот в полипептиде т. Учитель: Система записи генетической информации в ДНК и-РНК в виде определенной последовательности нуклеотидов называется генетическим кодом. А зашифрована информация об этой первичной структуре в последовательности нуклеотидов в молекуле ДНК. Молекула ДНК способна к самоудвоению. Репликация это - реакция матричного синтеза, при которой на одной цепи ДНК по принципу комплементарности строится вторая цепь т. Учитель: Единственные молекулы, которые синтезируются под контролем генетического материала клетки, - это белки если не считать РНК. Белки могут выполнять разные функции; это определяется аминокислотной последовательностью, которая зависит от информации о составе белка, закодированной в последовательности нуклеотидов ДНК генетический код.
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка?
| Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез | Знание того, где хранится информация о структуре белка, помогает нам лучше понять его функцию и важность для живых организмов. |
| Где найти информацию о первичной структуре белка | 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: Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез... | Белки хранят информацию. |
Биосинтез белка и генетический код: транскрипция и трансляция белка
| Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение | AlphaFold способна выявить структуру белков почти всех живых организмов — от животных и людей до бактерий и вирусов. Кроме того, программа представляет информацию в трехмерном измерении. |
| Адрес доставки белка указан уже в матричной РНК | О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада. |
| Где и в каком виде хранится информация о структуре белка? | Информацию о первичной структуре белка можно получить непосредственно из генетической последовательности ДНК или РНК, которая кодирует данный белок. |
Где хранится информация о структуре белка
Новости Новости. связях их стабилизирующих. А также видах денатурирующих факторов. 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, основа белка является ключевым элементом в изучении строения и функции белков, а информацию о первичной структуре можно найти в генетической информации, хранящейся в ДНК. старения у животных. 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.
Где хранится информация о первичной структуре белка
Узнав их последовательность, можно попытаться теоретически предсказать структуру белка и то, как он ведет себя в организме. Место, где хранится информация о первичной структуре белка, это генетический код, закодированный в геноме организма. Как она зашифрована в этой молекуле? Как информация из ядра передаются в цитоплазму? Информация о структуре белка хранится в базах данных и репозиториях, специально созданных для этой цели.
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка?
Прежде ИИ умел распутывать структуру лишь небольшой доли таких белков. Подпишитесь , чтобы быть в курсе. Белки выполняют множество функций в организме: структурную, транспортную, рецепторную и так далее. Каждая из них тесно связана с определенной формой белка, которую он принимает в процессе фолдинга цепочек аминокислот. 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.
Роль машинного определения в медицинских исследованиях: 91 Машинное определение структуры белка не только помогает понять молекулярные основы заболеваний, но также является ключом к разработке новых методов лечения.
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.
В тРНК различают антикодоновую петлю и акцепторный участок. По принципу комплементарности антикодон связывается со своим кодоном, причем аминокислота располагается у активного центра рибосомы и с помощью ферментов соединяется с ранее поступившими аминокислотами. В малой субъединице рибосомы расположен функциональный центр рибосомы ФЦР с двумя участками — пептидильным Р-участок и аминоацильным А-участок. Этот процесс называется сканированием. Как только в Р-участок сканирующего комплекса попадает кодон АУГ, происходит присоединение большой субъединицы рибосомы. Пептидилтрансферазный центр большой субъединицы катализирует образование пептидной связи между метионином и второй аминокислотой. Отдельного фермента, катализирующего образование пептидных связей, не существует. Энергия для образования пептидной связи поставляется за счет гидролиза ГТФ. На один цикл расходуется 2 молекулы ГТФ. В А-участок заходит третья тРНК, и образуется пептидная связь между второй и третьей аминокислотами. Синтез полипептида идет от N-конца к С-концу, то есть пептидная связь образуется между карбоксильной группой первой и аминогруппой второй аминокислоты.
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. Подпишитесь , чтобы быть в курсе. Белки выполняют множество функций в организме: структурную, транспортную, рецепторную и так далее. Каждая из них тесно связана с определенной формой белка, которую он принимает в процессе фолдинга цепочек аминокислот. Инструкция по сворачиванию белка в наиболее эффективную форму содержится в первоначальной одномерной структуре аминокислоты.