Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков. 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. Эту структуру белка создал алгоритм на основе нейросети. Информация о структуре белка хранится в базах данных, таких как Protein Data Bank (PDB) и RCSB PDB.
Биоинформатика: Определение и предсказание структуры белков – важные методы и применение
Информация о структуре белка закодирована в ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота имеет очень сложную структуру, которую не до конца удалось раcшифровать ученым в наши дни. Именно это вещество отвечает за синтез белка, наследственность и прочее. Предмет: Биология, автор: analporoshok. где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Хранится в ядре, синтез РНК. Информация о структуре белка хранится в базах данных и репозиториях, специально созданных для этой цели. Определить трехмерную структуру белка можно несколькими способами. Один из методов — рентгеновская кристаллография. При таком подходе выделяется очень большое количество белка, затем он очищается, и белок образовывает кристалл. ДНК несет информацию о: 1) последовательности аминокислот в молекуле белка 2) месте определенной аминокислоты в белковой цепи 3) признаке конкретного организма 4) аминокислоте, включаемой в белковую цепь 4. Код ДНК вырожден потому, что: 1).
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция. В биологии трансляция — это процесс реализации информации о структуре белка, представленной в иРНК последовательностью нуклеотидов, как последовательности аминокислот в синтезируемой молекуле белка. Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, которая определяется его генетической информацией. Информация о первичной структуре белка хранится в базах данных, доступных для исследователей и ученых.
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
Возможность точно предсказать структуру белков по их аминокислотной последовательности станет огромным благом для медицины. Это значительно ускорит исследования по пониманию строительных блоков клеток и позволит быстрее и эффективнее открывать новые лекарства. Подпишитесь на нас в Яндекс. Дзен , чтобы получить доступ к закрытым материалам, которые не публикуются даже на сайте. Как еще может использоваться AlphaFold 2 AlphaFold 2 вряд ли сделает ненужными лаборатории, которые используют экспериментальные методы для определения структуры белков. Но алгоритм показал, что менее качественные и простые для сбора экспериментальные данные — это все, что нужно для создания хорошей структуры белка. Я думала, что эта проблема не будет решена при моей жизни, — говорит Джанет Торнтон, биолог из Европейской лаборатории молекулярной биологии. Она надеется, что этот подход поможет пролить свет на функцию тысяч неизвестных белков в геноме человека и разобраться в вариациях генов, вызывающих болезни, которые бывают у разных людей. Создание AlphaFold 2 также знаменует собой поворотный момент для DeepMind. Компания наиболее известна тем, что использует ИИ для освоения таких игр, как го , но ее долгосрочная цель — разработать программы, способные превосходить возможности человеческого интеллекта. Решение грандиозных научных задач, таких как предсказание структуры белков, является одним из наиболее важных, которое может сделать искусственный интеллект.
Только подумайте, что будет дальше — ведь нас ждут удивительные открытия!
Объяснение : Плауны являются пищей для животных и служат пищей даже для коренных народов мира... Elena030683 28 апр. Какие ткани? Igorek1403 28 апр. Это очень древняя форма организмов. Полагают, что они возникли около 1..
Rturbakov 28 апр. Shmt1999ml 28 апр.
UniProt предоставляет удобный интерфейс для поиска и анализа белков, а также сотрудничает с другими базами данных и ресурсами, расширяя возможности исследователей. В этой базе собраны данные о пространственной структуре белков — их трехмерные модели, координаты атомов и другие характеристики. PDB является важным инструментом для исследования и моделирования белковых структур, помогая в понимании их функций и взаимодействий. Также стоит отметить базы данных, специализирующиеся на конкретных классах белков или определенных организмах. Например, база данных «Ensembl» сосредоточена на геномах различных организмов, включая человека, и представляет информацию о белках, кодируемых этими генами. Белковые базы данных играют важную роль в научных исследованиях и медицине, предоставляя доступ к информации о белках и их характеристиках. Они помогают ученым и исследователям расширять свои знания о белках и использовать их в различных областях, таких как разработка новых лекарств, изучение заболеваний и создание новых методов лечения. Геномные базы данных Геномные базы данных представляют собой специализированные онлайн-ресурсы, в которых хранится информация о первичной структуре белка.
Они содержат данные о последовательности аминокислот, а также о генетической информации, кодирующей белок. Одной из самых популярных геномных баз данных является UniProt, который интегрирует информацию из различных источников и предоставляет комплексные данные о белках.
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. Увы, прогнозирование таких событий пока что совершенно неподвластно ни сопоставительному моделированию, ни другим теоретическим методам предсказания пространственной структуры.
Вообще, как показывает анализ множества предсказаний структуры «вслепую», в подавляющем большинстве случаев структура моделей, созданных по гомологии, оказывается не ближе к нативной, чем шаблон, на котором она базировалась [26] — если сравнивать укладку белковых «остовов» в пространстве.
Секреты последовательности аминокислотных остатков
- Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
- Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
- Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
- Биосинтез белка — Студопедия
- Этапы биосинтеза белка: транскрипция и трансляция
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
По данным журнала Nature, чаще всего для изображения белков применяют рентгеновскую кристаллографию. При этом методе рентгеновские лучи направляют на твердые кристаллы белков и измеряют то, как они преломляются. Цель — определить, как устроен белок. По данным DeepMind, эта экспериментальная работа установила форму около 190 000 белков.
Новый метод В ноябре 2020 года группа DeepMind , занимающаяся искусственным интеллектом, объявила о разработке программы под названием AlphaFold, которая может быстро предсказывать эту информацию с помощью алгоритма. С тех пор он изучает генетические коды каждого организма, чей геном был секвенирован, и предсказывает структуры сотен миллионов белков, которые они вместе содержат. AlphaFold работает, накапливая знания о аминокислотных последовательностях и взаимодействиях, пытаясь интерпретировать белковые структуры.
В итоге алгоритм научился предсказывать формы белков за считанные минуты с точностью до уровня атомов. В прошлом году DeepMind опубликовала в открытой базе данных структуры белков 20 видов, включая почти все 20 000 белков, экспрессируемых людьми. Теперь он завершил работу и выпустил предсказанные структуры для более чем 200 млн белков.
Как применяют технологию?
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.
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.
Поэтому изучение первичной структуры белка является ключевым при разработке новых лекарственных препаратов и методов лечения различных заболеваний. Для получения информации о первичной структуре белка существует множество баз данных и онлайн-ресурсов. Например, база данных UniProt предоставляет доступ к информации о более чем 170 миллионам белковых последовательностей и их первичной структуре. Также существуют специализированные базы данных, посвященные конкретным классам или семьям белков, такие как Protein Data Bank и Pfam. Изучение первичной структуры белка является важным шагом в понимании его функций и взаимодействия с другими молекулами в организме. Понимание этой структуры позволяет разрабатывать новые методы диагностики и лечения заболеваний, связанных с дефектами или изменениями первичной структуры белков. Базы данных белков Базы данных белков представляют собой специализированные онлайн-сервисы, разработанные для хранения и предоставления информации о первичной структуре белков. Эти базы данных содержат большое количество последовательностей аминокислот, включая информацию о каждом аминокислотном остатке, его позиции в белке и сопутствующую аннотацию. Одной из наиболее известных баз данных белков является UniProt. Она содержит информацию о миллионах белков из разных организмов. UniProt предоставляет данные о последовательностях аминокислот, структурных мотивах, функциях и многое другое. В PDB хранятся структурные данные о белках, полученные методом кристаллографии и методом ядерного магнитного резонанса. Здесь вы можете найти трехмерные модели белков и информацию о структурных деталях и взаимодействиях с другими молекулами.
Где хранится информация о первичной структуре белка
Информация о первичной структуре белка может быть получена с помощью ПСХ-секвенирования путем секвенирования геномной ДНК. Информация о структуре белка хранится ва его синтез осуществляется_Роль uPHK в процессе биосинтеза белка_Роль mPHK в процессе биосинтеза. Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка.
Биосинтез белка
Нобелевский лауреат Ричард Хендерсон о структуре мембранных белков, экспериментах с электронной криомикроскопией и структурной биологии. Свойства белков определяются ихпервичной структурой, т. е. последовательностью аминокислот в их молекулах.В свою очередь наследственная информация о первичной структуре белка заключена в последовательности нуклеотидов в молекуле ДНК. Именно последовательность нуклеотидов называется генетической информацией, а участок последовательности, в котором хранится информация о первичной структуре белка это и есть ген. Считалось, что распределение белков внутри бактериальной клетки определяется исключительно свойствами самих белковых молекул. Ученые из Израиля показали, что «адрес доставки» будущего белка закодирован уже в матричной РНК (мРНК).