Первичная структура фибриллярных белков также высоко регулярна, периодична, — потому-то из нее и образуется обширная регулярная вторичная структура. Тегиструктура белка это, где хранится информация о структуре белка, кто открыл первичную структуру белка, для определения белка применяют в химии, какая структура молекулы белка определяется. старения у животных. DeepMind выпускает расширенную базу данных воссозданных ИИ структур всех известных белков, об этом объявила материнская компания Google Alphabet. Информация о первичной структуре белка хранится в молекуле ДНК, которая является генетическим материалом всех живых организмов.
Где находится информация о первичной структуре белка и как она хранится
старения у животных. Программа с открытым исходным кодом предсказывает трехмерную структуру белка на основе последовательности его аминокислот — строительных блоков, из которых состоят протеины. Информация о структуре белка поступает в виде РНК. Информация о структуре белка хранится ва его синтез осуществляется_Роль uPHK в процессе биосинтеза белка_Роль mPHK в процессе биосинтеза.
Строение и функции белков. Денатурация белка
Как информация из ядра передаются в цитоплазму? Наследственная информация о строении белков хранится в молекулах ДНК, кото-рые входят в состав хромосом ядра. 19 ответов - 0 раз оказано помощи. Хранится в ядре, синтез РНК. Проблема, решению которой посвящены многотомные монографии и работа целых институтов, кому-то может показаться несложной — как предсказать трехмерную структуру любого белка по его аминокислотной последовательности, где эта структура однозначно закодирована. Эта функция белков Обратите внимание,есть ли вблизи стаи птиц,Чем птицы заняты?Как изменилась их жизнь с. Наследственная информация о строении белков хранится в молекулах ДНК, кото-рые входят в состав хромосом ядра.
Где хранится информация о структуре белка? и где осуществляется его синтез
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? Исследователи уже используют плоды труда AlphaFold. Согласно The Guardian, программа позволила ученым окончательно охарактеризовать ключевой белок малярийного паразита, который не поддавался рентгеновской кристаллографии. В конечном итоге это улучшит вакцину против болезни. Трехмерное изображение белка малярии. Изображение предоставлено Deepmind Исследователь медоносных пчел Вильде Лейпарт из Норвежского университета естественных наук использовал AlphaFold для выявления структуры вителлогенина. Это репродуктивный и иммунный белок, который вырабатывается всеми яйцекладущими животными.
Открытие поможет разработать новые способы защиты, например, медоносных пчел и рыбы от болезней. Это важно, ведь эти животные важны для пропитания человечества.
Боковые цепи аминокислот располагаются с наружной стороны спирали. Структура типа складчатого слоя формируется двумя параллельно или антипараллельно расположенными участками полипептидной цепи. Она стабилизируется за счет водородных связей, которые образуются между расположенными рядом остовами полипептидной цепи. Боковые цепи аминокислот располагаются перпендикулярно по отношению к плоскости остова цепи, который при этом изгибается, образуя плоский лист. Хотя водородные связи слабее ковалентных, присутствие их в значительном количестве делает структуры типа a-спирали или b-складчатого слоя достаточно прочными. Если вторичная структура характеризует укладку какого-либо участка полипептидной цепи, то третичная структура — это структура всей полипептидной цепи в целом.
Растворимые белки обычно бывают глобулярными от лат. В белковой глобуле заряженные и полярные аминокислотные остатки оказываются на поверхности, а гидрофобные — внутри. В упакованной в виде глобулы молекуле белка зачастую сближаются аминокислотные остатки, которые в полипептидной цепи расположены далеко друг от друга. Нерастворимые в воде белки часто бывают фибриллярными. В принципе, белковая молекула может укладываться различными способами, принимая большое число различных форм конформаций в зависимости от условий рН, температура, наличие ионов. Однако в клетке большинство белков в нативном неповрежденном состоянии существует лишь в одной или нескольких близких конформациях, характерных для данного полипептида. Она определяется тем, как сворачивается полипептидная цепь в растворе, что, в свою очередь, зависит от последовательности аминокислот в этой цепи и условий температура, рН, наличие ионов и т. Боковые группы аминокислот взаимодействуют друг с другом и с водой с образованием слабых нековалентных связей водородных, ионных, гидрофобных.
В некоторых случаях для обеспечения большей стабильности третичной структуры происходит образование ковалентных связей. Это в основном происходит при взаимодействии оказавшихся близко друг к другу SH-групп остатков цистеина, которые окисляются, формируя S—S-связи, или дисульфидные мостики. Образование таких связей особенно характерно для белков, выделяемых из клетки наружу или находящихся в плазматической мембране с наружной стороны, поскольку эти белки оказываются в условиях, значительно отличающихся от тех, что существуют внутри клетки. Объединение белков становится возможным в том случае, если на поверхности белка образуется центр связывания для того же самого или другого белка.
Коды этих аминокислот были установлены благодаря открытию генетического кода и дешифровке ДНК. Например, кодон AUG кодирует аминокислоту метионин, которая является стартовой аминокислотой для синтеза белка. Коды аминокислот играют важную роль в определении структуры и функции белка. Каждая аминокислота имеет свои уникальные свойства и может формировать разные типы взаимодействий с другими аминокислотами. Это позволяет белку принимать определенную форму и выполнять свои функции в организме.
Изменение кода аминокислоты может привести к изменению структуры и функции белка. Это может иметь серьезные последствия для организма, так как белки выполняют множество важных функций, таких как катализ химических реакций, передача сигналов и поддержание структуры клеток. Таким образом, коды аминокислот являются ключевыми элементами генетической информации и играют существенную роль в определении структуры и функции белка. 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.
Одним из ключевых элементов в месте хранения информации о первичной структуре белка является транспортная РНК. Транспортная РНК является молекулой, которая переносит аминокислоты, необходимые для синтеза белков, к рибосомам. Она обладает уникальной структурой, которая позволяет ей связываться с определенным аминокислотами и распознаваться рибосомой для правильного синтеза белка. Транспортная РНК также играет важную роль в определении последовательности аминокислот в белке, так как она преобразует информацию, содержащуюся в молекуле мессенджер-РНК, в соответствующую последовательность аминокислот. Использование молекул РНК для хранения информации о первичной структуре белка обеспечивает гибкость и эффективность в процессе синтеза белков, что является важным механизмом для жизнедеятельности клеток и организмов в целом. Белки Первичная структура белка представляет собой конкретную последовательность аминокислот, связанных вместе пептидными связями. Эта последовательность определяется генетической информацией, содержащейся в ДНК. Места хранения информации о первичной структуре белка включают геном ДНК и последующую транскрипцию и трансляцию генов. В результате процесса трансляции формируется цепочка аминокислот, которая складывается в специфичную трехмерную структуру, определяющую функции белка.
Биосинтез белка
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? Исследователи уже используют плоды труда AlphaFold. Согласно The Guardian, программа позволила ученым окончательно охарактеризовать ключевой белок малярийного паразита, который не поддавался рентгеновской кристаллографии.
В конечном итоге это улучшит вакцину против болезни. Трехмерное изображение белка малярии.
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. Гражданская наука Сказанное выше — хороший пример гражданской науки, когда в научный процесс интегрируются не только ученые, но и обычные люди. Такие проекты развиваются и в России, к примеру, школьники привлекаются к сбору данных для научных исследований. Подобная интеграция ведет к демократизации и глобализации науки. К примеру, одной из упомянутых выше программ — AlphaFold — может воспользоваться любой пользователь интернета, способный правильно сформулировать запрос. Что это значит для медицины и для жизни Пандемия коронавируса вызвала интерес людей к биологии — все с нетерпением и вниманием следили за разработкой и тестированием вакцин, а также первыми результатами их применения.
Вакцина или лекарство прямого действия не зависит от мутаций, которые накапливает вирус. Мутация вируса — это изменение его РНК, вместо одной аминокислоты возникает другая, и это меняет его свойства. Эти изменения касаются и поверхности вирусного белка: меняется его форма, за счет этого важные для нас антитела перестают узнавать вирус и бороться с ним. Если же предсказать данное изменение и заранее знать трехмерную структуру белка, может быть разработано лекарство, взаимодействующее точечно с измененным участком поверхности. Таким образом, предсказание трехмерной структуры белков значительно ускоряет процесс разработки лекарств. Новое открытие в биологии позволяет по-другому взглянуть на жизненные процессы. Мы переходим от понимания жизни как набора последовательности нуклеиновых кислот генома к набору трехмерных структур молекул. С развитием технологий станет возможно не только предсказать, какую форму примет молекула, но и с чем она будет способна эффективно взаимодействовать. Влияя на такое взаимодействие, ученые получат возможность влиять на само поведение клетки, а это, в свою очередь, позволит воздействовать не только на болезни, но и на такие процессы, как старение, когнитивные функции и т.
В конечном счете предсказание трехмерных структур белков позволяет существенно продвинуться в понимании самой жизни и управлении ею.
Гены прокариот состоят только из кодирующих нуклеотидных последовательностей. Гены эукариот состоят из чередующихся кодирующих экзонов и не кодирующих интронов участков. После транскрипции участки мРНК, соответствующие интронам, удаляются в ходе сплайсинга, являющегося составной частью процессинга. Он включает два основных события: присоединение к концам мРНК коротких последовательностей нуклеотидов, обозначающих место начала и место конца трансляции; сплайсинг — удаление неинформативных последовательностей мРНК, соответствующих интронам ДНК. В результате сплайсинга молекулярная масса мРНК уменьшается в 10 раз. Трансляция от лат. Такие группы рибосом называются полирибосомами полисомами. На включение одной аминокислоты в полипептидную цепь необходима энергия четырех АТФ.
Генетический код Информация о структуре белков «записана» в ДНК в виде последовательности нуклеотидов.
Использование баз данных с информацией о первичной структуре белка позволяет исследователям проводить анализ и сравнение различных белков, а также исследовать их функции и взаимодействия с другими молекулами. Роль информации о первичной структуре белка Информация о первичной структуре белка играет важную роль в научных исследованиях, а также в различных областях биологии и медицины. Идентификация белков: Зная первичную структуру белка, можно точно определить его идентичность и распознать его в разных организмах. Это необходимо для помощи в диагностике и лечении заболеваний, а также для понимания эволюционных процессов. Понимание функций белков: Первичная структура белка содержит информацию о последовательности аминокислот, из которой он состоит. Эта информация позволяет установить возможные функции белка и его взаимодействие с другими молекулами в организме.
Таким образом, изучение первичной структуры белков помогает разобраться в их роли в клеточных процессах и биохимических путях. Дизайн и модификация белков: Изучение первичной структуры белков позволяет разработать новые способы создания и изменения белков для использования в различных областях науки и технологии. Это может включать создание белковых лекарственных препаратов, а также дизайн новых белков с улучшенными свойствами, такими как стабильность или активность. Эволюционные исследования: Сравнение первичной структуры белков разных организмов позволяет изучать эволюционные связи и предсказывать генетические изменения, происходящие в ходе эволюции. Диагностика болезней: Аномалии в первичной структуре белков могут свидетельствовать о наличии определенных заболеваний. Изучение этих аномалий может помочь в ранней диагностике и предотвращении развития болезней. Прогнозирование свойств и структуры белков: Изучение первичной структуры белков позволяет предсказывать их свойства и трехмерную структуру.
Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
Ситуация прояснилась. Если Вы не против, я резюмирую изложенное Вами, а Вы оцените степень адекватности моего изложения. Таким образом: 1 Вторичная, третичная, четвертичная структура белков однозначно определяется их первичной структурой. Двух белков с разной пространственной при одинаковой первичной структуре быть не может хотя суть природы прионов мне при этом тезисе неясна.
Понимание функций белков: Первичная структура белка содержит информацию о последовательности аминокислот, из которой он состоит. Эта информация позволяет установить возможные функции белка и его взаимодействие с другими молекулами в организме. Таким образом, изучение первичной структуры белков помогает разобраться в их роли в клеточных процессах и биохимических путях. Дизайн и модификация белков: Изучение первичной структуры белков позволяет разработать новые способы создания и изменения белков для использования в различных областях науки и технологии. Это может включать создание белковых лекарственных препаратов, а также дизайн новых белков с улучшенными свойствами, такими как стабильность или активность.
Эволюционные исследования: Сравнение первичной структуры белков разных организмов позволяет изучать эволюционные связи и предсказывать генетические изменения, происходящие в ходе эволюции. Диагностика болезней: Аномалии в первичной структуре белков могут свидетельствовать о наличии определенных заболеваний. Изучение этих аномалий может помочь в ранней диагностике и предотвращении развития болезней. Прогнозирование свойств и структуры белков: Изучение первичной структуры белков позволяет предсказывать их свойства и трехмерную структуру. Это имеет большое значение для понимания механизмов действия белков и дальнейшего исследования их функциональных особенностей. Области применения информации о первичной структуре белка 1. Биохимия и молекулярная биология — анализ первичной структуры белка позволяет определить его аминокислотный состав и последовательность, что помогает в понимании его роли и функций в организме. Биомедицина — информация о первичной структуре белка может быть использована для изучения и предотвращения различных заболеваний, включая наследственные и инфекционные болезни.
Сколько видов аминокислот участвует в биосинтезе белка в живых организмах? На каких органоидах происходит синтез белка? Как называется второй этап биосинтеза белка?
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. GDT измеряет сходство между предсказанной и реальной структурами белка, учитывая не только RMSD, но и другие факторы, такие как количество совпадающих атомов и их расстояние друг от друга. Высокое значение GDT указывает на более точное предсказание структуры белка. Методы оценки качества Для оценки качества предсказания структуры белков используются различные методы. Один из таких методов — сравнение предсказанной структуры с экспериментально определенной структурой белка. Если предсказанная структура белка близка к экспериментально определенной структуре, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Другой метод — сравнение предсказанной структуры с другими предсказанными структурами. Если предсказанная структура белка близка к другим предсказанным структурам, то можно сделать вывод о высоком качестве предсказания. Ограничения оценки качества Оценка качества предсказания структуры белков имеет свои ограничения.
Машинное определение структуры белка: ключ к пониманию заболеваний и медицинским инновациям
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. Ответы 1. Хранится в ядре, синтез РНК. Автор: joker66. 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. 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.
Где хранится генетическая информация в клетке?
А возможность синтезировать белки с желаемой структурой позволит ускорить разработку ферментов (ускорителей), с помощью которых можно, например, производить биотопливо и полностью разлагать пластмассовые отходы. Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков. 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).
Биосинтез белка
Следовательно, одна молекула ДНК хранит информацию о структуре многих белков. Свойства белка зависят от последовательности расположения аминокислот в полипептидной цепи. В свою очередь чередование аминокислот определяется последовательностью нуклеотидов в ДНК. В иРНК каждой аминокислоте соответствует определенный триплет — группа, состоящая из трех нуклеотидов , называемая кодоном. Биосинтез белка начинается в ядре со списывания информации о структуре белковой молекулы с ДНК на иРНК по принципу комплементарности.
Данный процесс протекает как реакция матричного синтеза и называется транскрипцией рис. Процесс транскрипции В результате транскрипции образуется «незрелая» иРНК пре-иРНК , которая проходит стадию созревания или процессинга. Возможен альтернативный сплайсинг, при котором вместе с интронами вырезаются и экзоны. При этом с одного гена могут образовываться разные белки.
Таким образом, утверждение — «Один ген — один полипептид» — неверно рис. Сплайсинг Рис.
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.
По окончанию процесса биосинтеза, цепочка отсоединяется от рибосомы и принимает свою природную структуру: вторичную, третичную или четвертичную. Текст: Ксения Алексеевна, 12.
Для об основания ответа опишите структуру генно-инженерной конструкции с флуоресцентными белками. Каким будет расщепление по фенотипами и генотипам среди потомков второго поколения, полученных при самоопылении гибридов первого поколения? Считайте, что генно-инженерные конструкции наследуются независимо, а кроссинговер внутри конструкций не происходит А. Поскольку рекомбиназа CRE подействовала на поздних этапах развития зародыша, то у всех потомков F1 произойдёт рекомбинация по сайтам LoxP. Это приведёт к тому, что участок между сайтами FRT «перевернётся»: Это означает, что после включения промотора APETALA 3 в лепестках и тычинках лепестки будут светиться зелёным светом результат двух рекомбинаций , а тычинки — синим светом результат только одной рекомбинации.
Остальные части растения не должны светиться. Обозначим получившийся вариант вставки, которая потенциально могла бы светиться синим светом, как L2 см. Ни в пестиках, ни в тычинках гены CRE и Flp не «включаются» не экспрессируются , поэтому потомкам F2 могут достаться либо L2, либо l0. Красными точечными рамками показаны генотипы, в которых нет вставку с флуоресцентными белками. В этом случае рекомбинации также не будет.
Вставка перейдёт обратно в форму L1, которая будет сохраняться по мере вегетативного развития. При образовании лепестков и чашелистиков начнёт экспрессироваться ген Flp, что приведёт к рекомбинации по прямым повторам FRT. Таким образом, лепестки у этих растений будут светиться зелёным светом, а тычинки — красным. При облучении, например, ультрафиолетовым светом такой белок светится в видимой части спектра. В генно-инженерных конструкциях их ставят под определенные промоторы.
В зависимости от этого в живом объекте светятся разные части. Генный инженер создал конcтрукцию, схематическая карта которой приведена ниже. Промотор условно изображён в форме пятиугольника, кодирующие части генов — в форме серых прямоугольников, сайты Lox P и FRT — в виде стрелок, показывающих направление асимметричной части. Чёрными ромбами обозначены терминаторы транскрипции. Считайте, что в этом месте матричный синтез и-РНК прекращается.
Каким цветом должны светиться клетки, в которых содержится данная генно-инженерная конструкция? Считайте, что при этом рекомбинация произошла только один раз! Изменится ли после этого свечение клеток? Нарисуйте в тех же условных обозначениях структуру приведённого участка ДНК после действия флиппазы Flp. Предположим, что на исходную последовательнось ДНК в генно-инженерной конструкции сначала подействовали рекомбиназой CRE, а после этого — флиппазой Flp.
Нарисуйте схему строения ДНК для этого случая. Каким будет свечение клеток? В современной генетической инженерии часто применняют технологии, связанные с гомологичной рекомбинацией ДНК непосредственно в живом объекте. Она состоит из 34 нуклеотидов. В середине располагается несимметричная последовательность из 8 нуклеотидов показана серой стрелкой на рисунке.
По краям располагаются так называемые палиндромные последовательности из 13 нуклеотидов выделены на рисунке как пунктирные блоки. Именно эти палиндромные участки узнаёт особый фермент, вызывающий рекомбинацию, который обозначают CRE. Будем в дальнейшем называть этот фермент рекомбиназой CRE. Для того, чтобы состоялась рекомбинация, два сайта Lox P должны расположиться параллельно друг другу. Аналогично работает и другая система гомологичной рекомбинации — Flp-FRT, обнаруженная у пекарских дрожжей.
При рекомбинации две молекулы ДНК должны ориентироваться параллельно друг другу сайтами FRT, и только в этом случае произойдёт рекомбинация. Предварительное доказательство лемма к задаче 9 5 баллов. Докажем, что при гомологичной рекомбинаци по «перевёрнутым» инвертированным повторам происходит «переворот» последовательности ДНК, находящейся между повторами. Для этого нарисуем молекулу ДНК и условно обозначим на ней буквами несколько точек. Затем «изогнём» молекулу так, чтобы повторы, обозначенные стрелками, встали параллельно друг другу.
После обмена участками и «распрамления» окажется, что центральная часть между повторами «перевернулась». Докажем, что при гомологичной рекомбинаци по прямым повторам происходит образование кольцевой ДНК, при этом из линейной последовательности ДНК «удаляется» участок, находящейся между повторами. Для этого используем тот же приём: нарисуем молекулу ДНК и условно обозначим на ней буквами несколько точек. Только в этом случае для того, чтобы прямые повторы встали параллельно друг другу, придётся хитроумно изогнуть молекулу так, чтобы от конца одного из повторов точка С шли точки D, E, F, а потом начинался новый повтор в точке G.
Какие органические вещества могут ускорять процесс синтеза белка: А гормоны; Б антитела; В гены; Г ферменты. 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.
Остались вопросы?
Структура человеческого белка интерлейкина-12, связанного с его рецептором / UW Medicine Institute for Protein Design. Информация о структуре белка хранится в базах данных, таких как Protein Data Bank (PDB) и RCSB PDB. Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка.
Важнейшее открытие за 50 лет: алгоритм DeepMind научили определять структуру белка
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.
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. Происходит это, очевидно, из-за того, что в структуре шаблона не может содержаться отличительных черт моделируемого белка, а используемые методы оптимизации скорее отдаляют структуру модели от нативной, нежели приближают к ней — опять-таки, из-за несовершенства современных эмпирических полей, неспособных воспроизводить тонкие конформационные явления, происходящие «вблизи» нативной структуры. Предпринимаются, впрочем, попытки преодолеть этот изъян, позволяя оптимизации взаиморасположения участков белкового остова модели протекать только в «эволюционно разрешённых направлениях», извлекаемых из семейства структур родственных белков [27] , но этот подход пока не получил большого распространения. Дух соревнования Есть ли прогресс в моделировании структуры? Целью этого соревнования, проводимого с тех пор каждые два года, является протоколирование прогресса в данной наукоёмкой области.
Чтобы не подвергать участников соревнования соблазну сфабриковать результаты, «на старт» выносятся белки с действительно неизвестной структурой — поскольку экспериментаторы, занимающиеся изучением этих белков, либо ещё не завершили работу над их структурами, либо «под честное слово» не раскрывают её результатов до окончания «забега». По результатам соревнования — когда все модели от всех участников получены и «правильные ответы» выложены в онлайн — определяется победитель и выпускается специальный номер журнала Proteins [26] с описанием достижений участников «соревнования». И — что же вы думаете? Для серверов же характерна другая закономерность: так называемые метапредсказатели — роботы, которые сами не моделируют строение белков, а, собрав результаты с других серверов в интернете, комбинируют их предсказания в собственные, — выдают результаты в среднем более правильные, чем сервера-«одиночки». Механизм как электронной «интуиции», так и многоопытности учёных мужей ещё предстоит обобщить, чтобы, может быть, ещё на один шажок приблизиться к пониманию механизмов фолдинга белка и к умению корректно предсказывать их структуру. Протеомное моделирование Хотя точность полностью автоматического моделирования, как правило, оставляет желать лучшего как в абсолютном представлении, так и по сравнению с моделями, полученными «вручную» , прогресс в развитии «поточных» методов предсказания неизбежен. Во-первых, он позволяет суммировать весь накопленный опыт в одной технологической платформе, которой могут воспользоваться исследователи, не занимающиеся молекулярным моделированием, в том числе и через интернет. А во-вторых, «роботы» неутомимы, что позволяет им строить модели огромного количества белков — например, всех белков, идентифицированных в геноме какого-нибудь отдельно взятого организма — что вряд ли было бы под силу людям если не рассматривать незаконную эксплуатацию азиатских студентов и аспирантов.
Сейчас уже существуют интернет-ресурсы, содержащие компьютерные модели огромного числа белков, полученные автоматически в результате запуска такого масштабного «геномно-протеомного» моделирования — и среди них уже упомянутые базы ModBase и Swiss-Model Repository. И если в этих базах содержатся модели, главным образом основанные на гомологии со структурами из базы PDB, то аналогичные инициативы с использованием de novo-«предсказателей» — упомянутых выше программ Rosetta и TASSER — моделируют и малоизученные белки, не имеющие ни структурных гомологов, ни ещё чётко определённой функции в клетке. De novo предсказания, помимо собственно моделирования структуры, могут оказать дополнительное подспорье проектам по структурной геномике, указывая белки с не найденным ранее типом укладки и, следовательно, являющиеся первоочередными «кандидатами» на экспериментальное изучение в рамках стратегии структурно-геномных проектов. Смысл такого крупномасштабного моделирования созвучен целям глобального проекта по структурной геномике, направленного на получение трёхмерной структуры всех известных белков — в результате прямых экспериментов или компьютерных расчётов. При этом стратегия выбора приоритетных мишеней для экспериментального изучения такова, чтобы «обеспечить» структурными шаблонами практически все известные белки — потому что ведь даже, несмотря на огромные усилия биологов-структурщиков, структура подавляющего числа белков будет смоделирована, а не получена экспериментально. НеЗдоровый скепсис В заключение следует добавить небольшую ложку дёгтя в радужную перспективу использования компьютерных моделей в практически важных научных задачах. Мур считает, что выбранная стратегия — определение строения максимального числа белков, концентрируясь в первую очередь на новых структурных мотивах, даже если функции соответствующих белков до сих пор неизвестны, — порочна по своей сути. Согласно Муру, лучше бы немаленький бюджет этой программы был потрачен на поддержку отдельных учёных, занимающихся изучением структуры белков, чья практическая значимость очевидна уже сегодня, и не рассчитывать, что эти структуры, когда они потребуются, могут быть получены на основе теоретических расчётов.
Я считаю, что вы будете просто сумасшедшими, если не сделаете этого, — пишет Мур.
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.
Внизу показана зависимость энергий моделей из полученного в расчёте ансамбля от среднеквадратичного отклонения СКО моделей от нативной структуры. Синим цветом показаны модели, сгенерированные из нативной структуры в качестве «контроля» и естественно получившиеся очень близкими к ней по значению СКО , чёрным — модели, созданные в процессе предсказания. Красной стрелкой отмечена модель, структура которой дана сверху. Этот факт иллюстрирует не очень высокую надёжность предсказаний в практических применениях — потому что в реальных задачах, когда предсказываемая структура действительно неизвестна, сравнивать СКО модели будет уже не с чем — руководствоваться придётся только значениями энергии. Разрабатываемая ими программа Rosetta уже неоднократно показывала себя с хорошей стороны в предсказании структуры белков небольшой длины рис.
Похожий подход используется в программе TASSER [15] , где короткие структурные фрагменты «собираются» в специализированном силовом поле, а результат модель, предположительно близкая к нативной выбирается из ансамбля предсказаний с помощью идентификации наиболее плотного структурного кластера — являющегося, по мнению исследователей, «гнездом» физически реалистичных моделей. Конечно, все эти мощности пошли не только на предсказание одной структуры — в исследование был включен не один белок. Эта ресурсоёмкость лишний раз подчёркивает, что понимание механизмов фолдинга находится не на высоте: способ направленно двигаться в сторону нативной структуры, не перебирая множества нереалистичных вариантов, пока не найден. Да и функции оценки потенциальной энергии часто дают промашки: ведь на одно удачное предсказание, становящееся поводом к публикации в одном из ведущих журналов [13—17] , приходится множество неудачных попыток!.. Но и для предсказаний с не очень высокой точностью находится своё применение: ведь упомянутые алгоритмы могут не только предсказывать структуру «с нуля», но и оптимизировать модель, если в качестве отправной точки задать экспериментальную структуру, требующую уточнения — например, ЯМР-модель или данные из криоэлектронной микроскопии. Кроме того, предсказание структуры всех белков подряд из какого-нибудь организма может помочь идентифицировать белки с ещё неизвестным типом укладки — чтобы экспериментаторы могли сконцентрироваться именно на них и «расшифровать» строение ещё одного структурного семейства.
Итак, методики de novo фолдинга для небольших белков уже достигли определённой зрелости [17] , а возможность создать белок с не встречающимся в природе типом укладки «с нуля» [18] дополнительно подчёркивает потенциал этой области — ведь свернуться способна далеко не каждая последовательность! И тут на помощь приходит сама Природа — ведь белки не независимы друг от друга, и между ними есть «родственные» отношения! Предсказание структуры белков, использующее эти отношения, называется сопоставительным моделированием, или моделированием на основании гомологии. Сопоставительное моделирование «Вселенная» белков велика как уже было сказано, на сегодняшний день известно уже более пяти миллионов белков, идентифицированных в геномах множества организмов , но не безгранична. Многие белки имеют типичные мотивы пространственной организации — то есть, принадлежат к различным семействам, образуя «родственные» группы. И, хотя «новый» белок приобретает другую функцию, а его последовательность понемногу эволюционирует и меняется, пространственная структура его остаётся до какого-то момента достаточно консервативной [20]!
Эти наблюдения и являются основой методики предсказания пространственной структуры, называемой моделированием на основании гомологии. Моделирование на основании гомологии На настоящий момент моделирование по гомологии позволяет установить структуру более половины белков, чьё строение ещё неизвестно. Процесс моделирования по гомологии [22] , [23] включает несколько шагов рис. Решающим фактором, определяющим качество получаемых моделей, является степень гомологии или идентичности последовательностей моделируемого белка и шаблона. Высокая идентичность обозначает, что эволюционное расхождение обоих белков от общего «предка» произошло не настолько давно, чтобы эти белки утратили структурную общность. Рисунок 2.
Парное выравнивание служит «инструкцией» программам, осуществляющим моделирование. Множественное выравнивание может быть полезно для выявления консервативных остатков во всём семействе показаны звёздочкой или отдельных подсемействах белков три верхних последовательности — рецепторы мелатонина. Множественное выравнивание и профили последовательностей позволяют идентифицировать более слабые гомологии, чем «обыкновенное» парное выравнивание. Выравнивание проводят с помощью сервера CLUSTALW или его аналогов ; Построение модели заключается, главным образом, в «натягивании» последовательности моделируемого белка рецептора мелатонина MT1 на «остов» шаблона зрительного родопсина согласно выравниванию. В первом трансмембранном сегменте наложенных структур модели и шаблона показаны боковые цепи остатков, «подсвеченных» на выравнивании. Моделирование проводят с помощью программы Modeller и аналогичных ей или сервера Swiss-Model и ему подобных.
В онлайн-базах ModBase и Swiss-Model Repository содержатся автоматически построенные модели для всех белков из базы Swiss-Prot, для которых удаётся найти структурный шаблон; Оценка качества, оптимизация и использование модели. Самый сложный этап моделирования по гомологии — оптимизировать модель с учётом всей доступной биологической информации по моделируемому белку. Вообще, моделирование структуры по гомологии с белком, выполняющим отличную функцию, не способно автоматически дать модель, пригодную для практически важных задач. Обязательно требуется аккуратная оптимизация, превращающая «заготовку» которой, по сути, является модель «нулевого приближения» в рабочий инструмент, — задача, зависящая скорее от интуиции и опыта исследователя, чем от конкретных компьютерных методик. Если же гомология низка, то накопившиеся структурные отличия, скорее всего, уже слишком велики для аккуратного моделирования, или — больше того — реальной гомологии между двумя белками нет никакой, а наблюдаемый уровень идентичности последовательностей является лишь случайным событием. Рисунок 3.
Качество и сфера пригодности компьютерных моделей белков, основанных на различной степени гомологии. Чем выше идентичность последовательностей моделируемого белка и шаблона — тем более высококачественными получаются модели, и область их пригодности расширяется на чувствительные к точному расположению атомов приложения — такие как объяснение каталитического механизма, докинг лигандов и разработка новых лекарств. Вертикальная ось представляет долю идентичности шаблон-мишень на выравнивании. Слева от вертикальных стрелок указаны методики, способные идентифицировать этот уровень гомологии. В правой части перечислены возможные сферы применения моделей, причём все «роли» моделей, основанных на низкой гомологии, относятся и к более «качественным» структурам. Слева от шкалы указана типичная точность моделей даны среднеквадратичное отклонение от «нативной» структуры и доля остатков модели, удовлетворяющая этому качеству.