Эту структуру белка создал алгоритм на основе нейросети.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
Где хранится информация о первичной структуре белка — места, где находятся записи о последовательности аминокислотных остатков. Информация о структуре белка поступает в виде РНК. Информация о первичной структуре белка, то есть о последовательности аминокислот в полипептидной цепи, может быть получена из различных источников и с использованием различных методов исследования. Предмет: Биология, автор: analporoshok. где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Программа с открытым исходным кодом предсказывает трехмерную структуру белка на основе последовательности его аминокислот — строительных блоков, из которых состоят протеины.
Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
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. Одна часть молекулы рецептора воспринимает сигнал , которым чаще всего служит химическое вещество, а в некоторых случаях — свет, механическое воздействие например, растяжение и другие стимулы. При воздействии сигнала на определённый участок молекулы — белок-рецептор — происходят её конформационные изменения. В результате меняется конформация другой части молекулы, осуществляющей передачу сигнала на другие клеточные компоненты. Существует несколько механизмов передачи сигнала. Некоторые рецепторы катализируют определённую химическую реакцию; другие служат ионными каналами, которые при действии сигнала открываются или закрываются; третьи специфически связывают внутриклеточные молекулы-посредники.
У мембранных рецепторов часть молекулы, связывающаяся с сигнальной молекулой, находится на поверхности клетки, а домен, передающий сигнал, — внутри [84]. Моторная двигательная функция[ править править код ] Миозин — моторный белок Целый класс моторных белков обеспечивает движения организма, например, сокращение мышц, в том числе локомоцию миозин , перемещение клеток внутри организма например, амёбоидное движение лейкоцитов , движение ресничек и жгутиков , а также активный и направленный внутриклеточный транспорт кинезин , динеин. Динеины и кинезины проводят транспортировку молекул вдоль микротрубочек с использованием гидролиза АТФ в качестве источника энергии. Динеины переносят молекулы и органоиды из периферических частей клетки по направлению к центросоме , кинезины — в противоположном направлении [85] [86]. Динеины также отвечают за движение ресничек и жгутиков эукариот.
А транспортирует аминокислоты В участвует в процессе транскрипции Г образуют полисомы Ответ 31122 1. Найдите три ошибки в приведённом тексте. Укажите номера предложений, в которых они сделаны. Ответ 235 2. Найдите три ошибки в приведенном тексте «Реакции матричного типа».
Расширение включает в себя предсказанные формы для самого широкого круга видов, включая растения, бактерии, животных и другие организмы, открывая новые направления исследований в области наук о жизни. Демис Хассабис, основатель и генеральный директор DeepMind, сказал: «Мы были поражены скоростью, с которой AlphaFold уже стал важным инструментом для сотен тысяч ученых в лабораториях и университетах по всему миру. В декабре 2020 года AlphaFold был признан организаторами Критической оценки прогнозирования структуры белка Casp решением 50-летней грандиозной задачи прогнозирования структуры белка. В то время он продемонстрировал, что может точно предсказать форму белка в масштабе и за минуты с точностью до атома. База данных работает как интернет-поиск белковых структур, предоставляя мгновенный доступ к предсказанным моделям. Короткое видео на английском об роли белках протеинов с русскими субтитрами.
Первичная вторичная и третичная структура белков. Структура белков первичная вторичная третичная четвертичная. Белки первичная вторичная третичная структуры белков. Нуклеиновые кислоты биология 10 класс схема. Нуклеиновые кислоты в синтезе белка. Строение нуклеиновых кислот биология 10 класс. Передача наследственной информации нуклеиновые кислоты. Первичная вторичная третичная структура белка. Первичная вторичная структура белковой молекулы. Первичная, вторичная, третичная структура белка в схемах. Белки первичная структура вторичная третичная. Первичная структура организации молекулы белка. Уровни организации белков. Неупорядоченная структура белка. Белок первичная структура вторичная третичная. Структуры белка первичная вторичная третичная четвертичная. Первичная и вторичная структура белка. Связи в первичной вторичной и третичной структуре белка. Структуры белка первичная вторичная третичная четвертичная функции. Четыре уровня структурной организации белка. Структурная организация белковой молекулы. Принципы структурной организации белков. Уровни организации белковой молекулы: первичная структура белка. Уровни организации структуры белка. Строение белка уровни организации белковой молекулы. Первичная структура белка уровень организации. Белки уровни структурной организации. Уровень организации пространственной структуры белковой молекулы. ДНК хранение наследственной информации. Функции ДНК хранение и передача наследственной информации. Функции ДНК хранение наследственной информации. ДНК носитель наследственной информации строение и функции. Первичная структура 20 аминокислот. Белок с одной полипептидной цепи. Четвертичная структура белка строение. Четвертичная структура белка схема. Четвертичная структура белка. Четвертичная структура белков. Процесс первичной структуры белка. Денатурация первичной структуры белка. При денатурации разрушается первичная структура белка. Разрушение первичной структуры белка. Белки особенности строения. Четвертичная структура белка название. Типы РНК рибосомальная транспортная матричная. Типы РНК И их функции биохимия. Матричная РНК функция. Роль РНК В реализации наследственной информации. Первичная структура белка биохимия. Первичная структура белков биохимия.
Биосинтез белка
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? Хромосомы эукариот — это ДНК-содержащие структуры в ядре, митохондриях и пластидах. Хромосомы прокариот — это ДНК-содержащие структуры в клетке без ядра. Как хромосомы помещаются в клетке человека? ДНК помещается в ядро за счет того, что она многократно свернута и уложена в компактные тельца — хромосомы. У человека в ядре каждой клетки хранятся 23 пары хромосом — один набор приходит от отца, второй — от матери. Где находятся гены как они расположены?
У прокариот ядра нет, а ДНК перемещается свободно внутри клетки. Даже вирусы, которые не имеют клеточную структуру, имеют ДНК. В основном ДНК вируса просто окружена белковою оболочкою.
Предсказание структуры белков Интересно то, что сами молекулы знают, в какую форму они свернутся. То есть белки с одинаковой аминокислотной последовательностью сворачиваются всегда в одну и ту же трехмерную форму. Долгое время ученые могли определить структуру белка только после того, как он свернулся, используя при этом сложные и дорогостоящие методы. Однако около тридцати лет назад начались попытки предсказать трехмерную структуру белка: ученые пытались смоделировать ее, ориентируясь на то, из каких аминокислот состоит цепочка.
На протяжении долгих лет никому не удавалось предсказать структуру белка, несмотря на то, что на эксперименты выделялось финансирование и организовывались специальные премии. Так продолжалось до тех пор, пока в 2021 году не произошел прорыв — две группы ученых создали пакет компьютерных программ, которые с применением методов искусственного интеллекта научились предсказывать структуру белков. Rosetta — проект добровольных вычислений, разработанный в лаборатории Бейкера при Вашингтонском университете и AlphaFold — программа на базе искусственного интеллекта, созданная в Google DeepMind. Это удивительно, ведь данные, которые раньше приходилось добывать годами работы в лаборатории, теперь можно получить за минуту с помощью расчета компьютера. Нейросеть предсказывает уже определенные структуры белков, имея в базе данных десятки тысяч структур. Это значит, что точность предсказания структуры белка на данный момент выше, чем точность прогноза погоды. Как работает программа Программы по предсказанию структуры белков, такие как Rosseta и AlphaFold, работают по похожему принципу.
Фактически создатели программ обучили искусственный интеллект предсказывать, как свернется молекула на основе данных из базы уже определенных структур белков. Программу тренируют узнавать элементы структуры, фактически создается огромный каталог, где указано, какие тенденции имеют те или иные участки из аминокислот. Простыми словами можно сказать, что программы были обучены методом перебора. Помимо этого, есть, к примеру Foldit — онлайн-головоломка об укладе белка. Игра является частью исследовательского проекта Вашингтонского университета, в ней люди могут по-разному укладывать или сворачивать молекулу, играя с ее формой. Игровой процесс не сложен, цепочка аминокислот в нем напоминает кубик Рубика, поэтому в исследовании принимали участие люди без биохимического образования: от школьников до водителей-дальнобойщиков.
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.
Где хранится генетическая информация в клетке?
Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. 2. В какой структуре хранится информация о первичной структуре белка? Информация о первичной структуре белка хранится в базах данных, доступных для исследователей и ученых.
Другие новости
- Ключ и замок
- Биосинтез белка. Генетический код
- Биосинтез белка и генетический код: транскрипция и трансляция белка
- Основа белка: где находится информация о первичной структуре
- Где и в каком виде хранится информация о структуре белка...
- Молекулы ДНК
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
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. Изолированные белки могут быть получены из природных исходных материалов или синтезированы в лабораторных условиях. Они представляют собой конкретный образец для исследования первичной структуры. Белки из баз данных Существуют специализированные базы данных, которые содержат информацию о первичной структуре множества белков. Путем поиска и выбора соответствующих записей в базах данных можно получить информацию о первичной структуре белка.
Секвенированные пептиды Последовательность аминокислот в белке можно определить с помощью метода масс-спектрометрии. В данном случае образцом являются отдельные пептиды, полученные из фрагментов белка путем гидролиза.
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. 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.
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? Хромосомы эукариот — это ДНК-содержащие структуры в ядре, митохондриях и пластидах.
Процесс трансляции заключается в переносе и реализации генетической информации в виде синтеза белка. Зрелые молекулы иРНК, попав в цитоплазму, присоединяются к рибосомам и затем постепенно протягиваются через ее тело.
В каждый момент биосинтеза белка в клетке внутри рибосомы находится незначительный участок иРНК. Аминокислоты доставляются в рибосомы различными тРНК, которых в клетке несколько десятков. Трансляция белка наступает со стартового кодона АУГ. Из этой зоны всякая рибосома прерывисто, триплет за триплетом, перемещается по иРНК, что сопровождается увеличением полипептидной цепочки.
Количество аминокислот в белке соответствует числу триплетов иРНК. Встраивание аминокислот исполняется при содействии тРНК — главных агентов биосинтеза белка в организме. Цепь тРНК своей конфигурацией напоминает листик клевера. На вершине размещается особенный триплет — антикодон, который прикрепляется согласно принципу комплиментарности к конкретному кодону иРНК.
Рассмотрим последовательность ключевых процессов данного этапа биосинтеза белка. Молекула тРНК, несущая первостепенную аминокислоту, подходит к рибосоме и примыкает антикодоном к комплиментарному ей триплету. Впоследствии к данной рибосоме присоединяется второй комплекс из тРНК и аминокислоты. В итоге между аминокислотами зарождается пептидная связь.
Первая тРНК, сбросив аминокислоту, оставляет рибосому. Затем к сформировавшейся цепочке прикрепляется третья аминокислота, доставленная в рибосому собственной тРНК, потом четвертая и так далее. На этом образование данной белковой цепочки прекращается, а иРНК под действием ферментов распадаются на нуклеотиды. Всякий этап биосинтеза белка ускоряется подходящим ферментом и снабжается энергией за счет расщепления АТФ.
Большую роль в транспорте белка после его биосинтеза играет эндоплазматическая сеть. Образовавшиеся белки поступают в ее каналы, по которым перемещаются к определенным участкам клетки. Синтез белковых молекул протекает непрерывно и с большой скоростью: в одну минуту образуется примерно 50-60 тысяч пептидных связей. Синтез одной молекулы длится всего 3-4 секунды.
Для сравнения можно привести пример синтезированного искусственно белка инсулина. Эта молекула состоит из 51 аминокислотного остатка, а для его синтеза потребовалось провести около 5000 операций. В этой работе принимали участие 10 человек в течении трех лет.
Урок: «Биосинтез белка»
Информация о строении белков записана в отдельных участках ДНК – генах. Информация о структуре белка закодирована в ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота имеет очень сложную структуру, которую не до конца удалось раcшифровать ученым в наши дни. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? связях их стабилизирующих. А также видах денатурирующих факторов.
Урок: «Биосинтез белка»
Эта функция белков Обратите внимание,есть ли вблизи стаи птиц,Чем птицы заняты?Как изменилась их жизнь с. Узнав их последовательность, можно попытаться теоретически предсказать структуру белка и то, как он ведет себя в организме. Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. 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. Как она зашифрована в этой молекуле? Как информация из ядра передаются в цитоплазму? 3. Где хранится информация о структуре белка.
Проводим опознание
- ИИ от DeepMind для определения структуры белка выложили в открытый доступ / Хабр
- Роль ДНК в хранении информации
- Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение
- Генетический код
«Ситуация изменилась кардинально»: ИИ научился предсказывать структуру белка (Science, США)
Позволю себе внести некоторые дополнения. По поводу первого пункта: Может быть кого-то огорчу, но первичная структура вовсе не однозначно определяет структурную организацию на более высоких уровнях. 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.
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. Мы разбираемся в последних трендах HiTech, делимся увлекательными новостями и анализами.
Затем организаторы эксперимента сравнивают расчетные прогнозы с результатами лабораторных исследований с помощью показателя измерения точности оценки GDT , который варьируется от нуля до ста.
По словам Моулта, считается, что при оценке выше 90 GDT расчетные прогнозы практически соответствуют экспериментальным. Уже в 1994 году ученые добились того, что предсказанные ими структуры небольших простых белков могли соответствовать экспериментальным результатам. Однако для более крупных и сложных белков результаты вычислений составили около 20 GDT — а это «полный провал», как выразился один из судей CASP Андрей Лупас Andrei Lupas , эволюционный биолог из Института биологии развития им. Макса Планка. К 2016 году соревнующиеся команды ученых набрали около 40 GDT для самых сложных белков в основном за счет анализа известных белковых структур, известных для CASP. Когда в 2018 году компания DeepMind впервые приняла участие в конкурсе, предложенный ею алгоритм под названием AlphaFold опирался на описанный выше метод сравнения теоретических и практических результатов. Но AlphaFold также использует методы глубокого обучения: программный софт обучается на огромных массивах данных в данном случае — на последовательностях и структурах известных белков и учится выявлять закономерности.
И все же, по мнению говорит Джона Джампера John Jumper , отвечающего за разработку алгоритма AlphaFold в компании DeepMind, сделанные прогнозы были слишком грубы, чтобы ими можно было воспользоваться для практических целей. Чтобы добиться более качественных результатов, Джампер и его коллеги объединили глубокое обучение с «алгоритмом внимания», имитирующим способность человека, которая позволяет ему собирать картины-паззлы. В этой работе участвует компьютерная сеть, состоящая из 128 процессоров машинного обучения; им удалось обучить алгоритм примерно на 170 тысячах известных белковых структурах. И это сработало! При анализе самых сложных белков алгоритм AlphaFold набрал в среднем 87 баллов, что на 25 баллов выше самых точных прогнозов, сделанных ранее. Алгоритм даже справился с анализом структур белков, которые находятся в клеточных мембранах и отвечают за многие заболевания человека, однако, при этом, трудно поддаются изучению с помощью рентгеновской кристаллографии. Специалист в области структурной биологии Венки Рамакришнан Venki Ramakrishnan из Лаборатории молекулярной биологии Медицинского исследовательского совета, назвал полученный результат «ошеломляющим достижением в решении задачи предсказания структуры белка».
Это особенно важно, учитывая, что белки играют ключевую роль в многих биологических процессах, таких как сигнальные пути, транспорт молекул и обеспечение структурной поддержки. Примеры болезней, связанных с деформацией белков: 91 - Амилоидозы: Это группа заболеваний, связанных с накоплением амилоида - неправильно свернутых белков - в тканях и органах. Пример включает болезнь Альцгеймера. 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.
Биосинтез белка
DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet. Знание того, где хранится информация о структуре белка, помогает нам лучше понять его функцию и важность для живых организмов. DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet. Первичная структура фибриллярных белков также высоко регулярна, периодична, — потому-то из нее и образуется обширная регулярная вторичная структура. Поэтому вся информация о белке хранится в ядре, а точнее только о первичной структуре, а уже первичной структурой опеределяется и дальнейшие свойства этого белка. Хранится в ядре, синтез РНК. Спасибо. Пожаловаться.