Новый алгоритм, чтобы предсказать динамический язык белков

Белки – макромолекулы, каковые являются главными для тысяч клеточных функций, каковые происходят в живом организме. Они организованы цепями меньших молекул, названных аминокислотами, каковые сворачивают формирование трехмерной структуры. Это было сравнительно не так давно найдено, что, изучая коэволюцию аминокислот мы можем вернуть форму либо структуру этих биологических комплексов в их естественной среде. «Аминокислоты белка смогут в один момент эволюционировать, т.е. измениться скоординированным методом», говорит Альфонсо Валенсия. «Разбирая последовательности данной семьи белков, мы можем угадать физические контакты между аминокислотами с громадной точностью, в достаточном числе, дабы вернуть сворачивание белка совершенно верно и, исходя из этого, его структура либо форма».

Но эта структура не остается статичной; это проходит трансформации таким методом, которым, подобный танцу, в котором любой из танцоров приспосабливается к их партнеру, это взаимодействует с другими биологическими комплексами либо с наркотиками. Это известно как динамика белка, изучение которой, выяснилось, было весьма тяжёлым и с экспериментальными наблюдениями и применяющий вычислительные аппараты.Вопрос, обращенный исследователями в начале изучения, в то время, когда Франческо Хервасио возглавил Computational Biophysics Group в CNIO, был более сложным: мы можем применять изучения co-evolutionary, дабы угадать трансформации в форме белков и, следовательно, язык, что они устанавливают с их средой?

«Мы создали модель, в который аминокислоты, у которых имеется сильные co-evolutionary отношения, привлек друг друга, без предстоящих дополнительных данных», говорит Симон Марсили, исследователь, что кроме этого принимал участие в проекте. «Сперва, мы моделируем процесс сворачивания, и после этого мы видим, как моделирования смогли угадать трансформации в форме белков на различных уровнях сложности, включая требуемых для киназ функционировать [это главные белки в метаболическом и процессах передачи сигналов клетки, а также в транспортировке клетки среди других]».Данный новый вычислительный способ легко объединяет экспериментальные и геномные эти посредством последнего анализа последовательности и 3D технологии моделирования. Помимо этого, это демонстрирует, что геномные эти смогут быть источником нужной информации, дабы добавиться, текущие инструменты раньше изучали динамику и структуру белков.«Свойство угадать главные изюминки белков на этом уровне сложности окажет помощь осознать, как последовательность белка определяет собственную динамику и, исходя из этого, собственные функции», завершает Валенсия.

Эта область знания главная для изучения генетических болезней, такая как рак либо дизайн наркотиков, среди другого применения.Изучение финансировалось испанским Министерством Экономики и Научного совета и Конкурентоспособности Технических Физики и наук (Англия).

5 комментариев к “Новый алгоритм, чтобы предсказать динамический язык белков”

Оставьте комментарий