სახელმძღვანელო ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების მეთოდებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის შესახებ

მათი ბიოლოგიური ფუნქციების შესასრულებლად, ცილები იყოფა ერთ ან მეტ სპეციფიკურ კონფორმაციაში, ნაკარნახევი რთული და შექცევადი არაოკვალენტური ურთიერთქმედებებით. ცილის სტრუქტურის განსაზღვრა შეიძლება მიიღოთ შრომატევადი და შედარებით ძვირი ტექნიკით, როგორიცაა კრისტალოგრაფია, ბირთვულ-მაგნიტურ-რეზონანსული სპექტროსკოპია და ორმაგი პოლარიზაციის ინტერფერომეტრია. ბიოინფორმატიკის პროგრამა შეიმუშავეს ცილის სტრუქტურების გამოსათვლელად და პროგნოზირებისთვის მათი ამინომჟავების თანმიმდევრობის საფუძველზე.

შედგენილია ცილის სტრუქტურაზე

როგორც ექსპერიმენტული ტექნიკის ალტერნატივა, სტრუქტურის ანალიზისა და პროგნოზირების საშუალებები ხელს უწყობს ცილოვანი სტრუქტურის პროგნოზირებას მათი ამინომჟავის თანმიმდევრობის მიხედვით. მოცემული ცილის სტრუქტურის გადაჭრა ძალზე მნიშვნელოვანია მედიცინაში (მაგალითად, წამლების დიზაინში) და ბიოტექნოლოგიაში (მაგალითად, რომანი ფერმენტების დიზაინში). გამოთვლითი ცილების პროგნოზირების სფერო ამრიგად ვითარდება, მანქანების გამომთვლელი ენერგიის ზრდისა და ინტელექტუალური ალგორითმების შემუშავების შემდეგ.

ცილის სტრუქტურის ოთხი დონე არსებობს (სურათი 1). ცილის სტრუქტურის პროგნოზირებისას, პირველადი სტრუქტურა გამოიყენება საშუალო და მესამეული სტრუქტურების პროგნოზირებისთვის.

ცილების საშუალო სტრუქტურები ლოკალიზებულია დასაკეცი პოლიპეპტიდურ ჯაჭვში, რომელიც სტაბილიზირებულია წყალბადის ობლიგაციებით. საშუალო ცილის ყველაზე გავრცელებული სტრუქტურებია ალფა ჰელსი და ბეტა ფურცლები.

მესამედი სტრუქტურა არის ცილის საბოლოო ფორმა მას შემდეგ, რაც სხვადასხვა მეორადსხვადასხვა სტრუქტურამ 3D სტრუქტურაში შეიყვანა. ეს საბოლოო ფორმა ფორმირდება და ერთად ტარდება იონური ურთიერთქმედება, დისულფიდური ხიდები და ვან დე ვალსი.

ცილის სტრუქტურის ოთხი დონე. სურათი Khanacademy.org– დან.

ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების მეთოდები და პროგრამა

სტრუქტურის პროგნოზირების დიდი ნაწილი შემუშავებულია პროტეინის სპეციფიკური მახასიათებლებისა და სპეციფიკისთვის, როგორიცაა არეულობის პროგნოზი, დინამიკის პროგნოზი, სტრუქტურის კონსერვაციის პროგნოზი და ა.შ. სიგნალის პეპტიდების პროგნოზი.

სწორი მეთოდის არჩევა ყოველთვის იწყება უცნობი ცილის პირველადი თანმიმდევრობის გამოყენებით და ჰომოლოგთა ცილის მონაცემთა ბაზის ძიებით (სურათი 2).

გადაწყვეტილების მიღების სქემა ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების მეთოდისთვის.

აქ მოცემულია ცილის სტრუქტურის პროგნოზის რამდენიმე დეტალური მეთოდი:

  • საშუალო სტრუქტურის პროგნოზირების საშუალებები

ეს საშუალებები პროგნოზირებენ ადგილობრივ მეორად სტრუქტურებს მხოლოდ ცილოვანი ამინომჟავების თანმიმდევრობის საფუძველზე. პროგნოზირებული სტრუქტურები შემდეგ შედარებულია DSSP ქულასთან, რომელიც გამოითვლება ცილის კრისტალოგრაფიული სტრუქტურის საფუძველზე (აქ უფრო მეტია DSSP ქულაზე).

მეორადი სტრუქტურის პროგნოზირების მეთოდები ძირითადად ეყრდნობა ცნობილი ცილოვანი სტრუქტურების მონაცემთა ბაზებსა და თანამედროვე მანქანების სწავლების მეთოდებს, როგორიცაა ნერვული ბადეები და დამხმარე ვექტორული აპარატები.

აქ მოცემულია რამდენიმე შესანიშნავი ინსტრუმენტი მეორადი სტრუქტურის პროგნოზირების მიზნით.

  • საშუალო სტრუქტურა

მესამე (ან 3-D) სტრუქტურის პროგნოზირების საშუალებები ორ მთავარ მეთოდს მიეკუთვნება: აბ ინიციო, და პროტეინების შედარებითი მოდელირება.

Ab fillio (ან de novo) ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების მეთოდები ცდილობს პროგნოზირების მესამეული სტრუქტურები თანმიმდევრობების საფუძველზე, ზოგადი პრინციპების საფუძველზე, რომლებიც მართავენ ცილების დასაკეცი ენერგიას და / ან კონფორმაციული მახასიათებლების სტატისტიკურ ტენდენციებს, რომლებიც იძენენ ადგილობრივ სტრუქტურებს, აშკარა შაბლონების გამოყენების გარეშე.

ცილის მესამეული სტრუქტურის შესახებ ყველა ინფორმაცია დაშიფრულია პირველადი სტრუქტურაში (ეს არის მისი ამინომჟავების თანმიმდევრობა). ამასთან, მათი უზარმაზარი რაოდენობის პროგნოზირება შესაძლებელია, რომელთა შორის მხოლოდ ერთს აქვს მინიმალური თავისუფალი ენერგია და სტაბილურობა, რომელიც საჭიროა სწორად დასაკეცი. ამრიგად, ცილის სტრუქტურის პროგნოზირება მოითხოვს გამოთვლითი ძალისა და დროის დიდ რაოდენობას ცილის მშობლიური კონსტრუქციის გადასაჭრელად და თანამედროვე მეცნიერების ერთ-ერთ მთავარ გამოწვევად რჩება.

ყველაზე პოპულარული სერვერები მოიცავს Robetta (Rosetta პროგრამული პაკეტის გამოყენებით), SWISS-MODEL, PEPstr, QUARK. დაათვალიერეთ ამომწურავი სია აქ.

თუ ცნობილი მესამეული სტრუქტურის ცილა თავისი თანმიმდევრობის არანაკლებ 30% -ს უწევს სტრუქტურის პოტენციურ ჰომოლოგს, უცნობი სტრუქტურის პროგნოზირების შედარებითი მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას უცნობი სტრუქტურის პროგნოზირებისთვის. ჰომოლოგიის მოდელირება და ცილის ძაფება არის ორი ძირითადი სტრატეგია, რომლებიც იყენებენ წინასწარ ინფორმაციას სხვა ანალოგიურ ცილებზე, უცნობი ცილის პროგნოზის შესაქმნელად, მისი თანმიმდევრობის საფუძველზე.

ჰომოლოგიის მოდელირებისა და ცილების ძაფების პროგრამული უზრუნველყოფა მოიცავს RaptorX, FoldX, HHpred, I-TASSER და სხვა.

ცნობები

De novo ცილის სტრუქტურის პროგნოზი. ვიკიპედია.

ცილის სტრუქტურის პროგნოზი. ვიკიპედია