В этом уроке разберем, что такое генетическая информация и где она хранится. Многие другие базы данных используют белковые структуры, хранящиеся в PDB. Например, SCOP и CATH классифицируют структуры белка, в то время как PDBsum предоставляет графический обзор записей PDB с использованием информации из других источников.
Где хранится информация о структуре белка
Хранится в ядре, синтез РНК. Спасибо. Пожаловаться. Белки хранят информацию. Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез. Эта функция белков Обратите внимание,есть ли вблизи стаи птиц,Чем птицы заняты?Как изменилась их жизнь с. Однако, из трехмерной структуры можно получить информацию о первичной структуре белка путем извлечения последовательности аминокислот из координат атомов. Информация о первичной структуре белка хранится в. Наследственная информация о первичной структуре белка.
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка?
3. Где хранится информация о структуре белка. Информация о первичной структуре белка содержится в его генетической. Многие другие базы данных используют белковые структуры, хранящиеся в PDB. Например, SCOP и CATH классифицируют структуры белка, в то время как PDBsum предоставляет графический обзор записей PDB с использованием информации из других источников.
Торжество компьютерных методов: предсказание строения белков
Поиск новых белков и функций: Информация о первичной структуре белка может быть использована для поиска и идентификации новых белков. Это позволяет находить новые функции и потенциальные цели для лекарственных препаратов. Предсказание структуры и функции белка: На основе информации о первичной структуре можно предсказывать вторичную и третичную структуры белка. Это важно для понимания его функций и взаимодействий с другими молекулами. Хранение и доступность данных: Системы хранения информации о первичной структуре белка позволяют ученым сохранять и делиться результатами исследований. Это способствует развитию науки и позволяет экспертам по всему миру проводить дальнейшие исследования на основе уже существующих данных. Цель хранения информации о первичной структуре белка заключается в расширении наших знаний о биологических процессах, позволяя лучше понимать молекулярные механизмы жизни. Это ценная информация для медицины, биотехнологии и других сфер, связанных с биологическими исследованиями и применениями. Основные методы хранения информации о первичной структуре белка Первичная структура белка представляет собой уникальную последовательность аминокислот, определяющую его функциии и свойства. Существуют различные методы хранения информации о первичной структуре белка, каждый из которых имеет свои особенности и преимущества. Последовательность аминокислот в текстовом формате: Самым простым и широко используемым методом является запись последовательности аминокислот в текстовом формате.
В этом случае каждая аминокислота обозначается своим трехбуквенным кодом, а последовательность разделяется пробелами или другими символами. Этот метод удобен для чтения и обработки данных, но занимает большой объем памяти. Нотация однобуквенных кодов: Чтобы уменьшить объем хранимой информации, можно использовать нотацию однобуквенных кодов для обозначения аминокислот. В этом случае каждая аминокислота обозначается одной буквой, что значительно сокращает объем записи. Такой метод часто используется в базах данных белков.
Методы предсказания структуры белков Предсказание структуры белков является сложной задачей, так как она основана на предсказании трехмерной конформации белка на основе его аминокислотной последовательности. Существует несколько методов, которые используются для предсказания структуры белков: Методы гомологии Методы гомологии основаны на предположении, что белки, имеющие схожие аминокислотные последовательности, имеют схожие структуры. Эти методы используют базу данных известных структур белков и сравнивают последовательность аминокислот с уже известными структурами. 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.
Nastya547 3 июл. NastyaAmelkina98 20 июн. Kateagapova121 14 апр. Ктоша 15 авг. Как называется отрезок молекулы ДНКсодержаий информацию о первичной структуре одного белка? На этой странице сайта размещен вопрос Где и в каком виде хранится информация о структуре белка? Уровень сложности вопроса соответствует знаниям учеников 10 - 11 классов. Здесь же находятся ответы по заданному поиску, которые вы найдете с помощью автоматической системы.
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. Кроме того, существуют специализированные базы данных, посвященные определенным группам белков. Например, база данных SignalP содержит информацию о сигнальных пептидах, которые участвуют в регуляции белковой транспортной системы. InterPro предлагает анализ функциональных характеристик белков и выявление их функ Национальные и международные ресурсы Существует несколько национальных и международных баз данных и ресурсов, где можно найти информацию о первичной структуре белка: Protein Data Bank PDB : международная база данных, содержащая информацию о структуре белков, нуклеиновых кислот и других биомолекул. Universal Protein Resource UniProt : международная база данных, объединяющая информацию о белках из разных источников, включая информацию о первичной структуре. Российский институт биомедицинской химии РИБХ : национальный ресурс, предоставляющий доступ к информации о биологически активных веществах, включая структуру белков.
Где хранится информация о структуре белка?и где осуществляется его синтез
Белки состоят из цепочек аминокислот, которые, будучи сложены в трехмерные формы, определяют функцию этих белков в клетках. На протяжении десятилетий исследователи использовали экспериментальные методы, такие как рентгеновская кристаллография и криоэлектронная микроскопия. Но такие методы могут быть трудоемкими и дорогостоящими, а некоторые белки не поддаются подобному анализу. DeepMind в 2020 году показала , как ее программное обеспечение может точно предсказывать структуру многих белков, используя только их последовательность, которая определяется ДНК. Исследователи работали над своей системой в течение десятилетий, и AlphaFold 2 отлично показала себя в рамках критической оценки прогнозирования структуры белка CASP, решив 50-летнюю проблему фолдинга или «сворачивания» белков. Компания пообещала опубликовать документы с более подробной информацией и сделать программное обеспечение доступным для исследователей.
Строение и функции молекулы ДНК. Строение и функции дне. Функции рибосомальной РНК. Типы структуры первичного белка.
Первичная структура белка структура. Первичная структура белка характеризуется. Первинча яструктруа белка. Физико-химические свойства белков: ренатурация.. Физико-химические свойства белков Амфотерность. Физико-химические свойства белков денатурация. Физико-химические свойства белков растворимость. Первичная структура закодированного белка. Кодирование наследственной информации.
Принцип кодирования генетической информации. Кодирование и реализация биологической информации в клетке. Структуры белка в организме человека. Белки строение функции структура свойства. Белки строение и функции в клетке. Состав структура и функция белок. Белок строение и функции. Белки строение свойства функции. Белки состав строение свойства функции.
Структура дезоксирибонуклеиновой кислоты ДНК.. Нуклеиновые кислоты строение ДНК. Дезоксирибонуклеиновая кислота строение и функции. Строение ДНК репликация функции. Нативная структура белка это. Натинативная структура Белуа. Нативная структура елка. Нативная структура белков. Белок биология строение.
Строение белка кратко структуры. Строение белков аминокислоты. Общее строение белков. Строение и роль белка в клетке. Биополимеры белки строение. Современные представления о структуре белков. Биополимеры белки и их структура. Биосинтез белка и нуклеиновых кислот генетический код. Реализация генетической информации.
Реализация генетической наследственной информации:. Информация в генетике. Белки биохимия структура. Четвертичная структура белка химия. Первичная структура белков биохимия. Четвертичная структура белка биохимия. Первичная структура белка биохимия. Строение первичной структуры белка. Первичная структура белков связи.
Химический состав строение и структура белка. Строение белков химия. Химическое строение белков. Белки химическое строение. Фибриллярные и глобулярные белки структура. Структура белка фибриллярные белки. Функции фибриллярных белков. Строение глобулярных белков. Структура белка в клетках организма.
Структура белков в клетке. Растительная клетка структура белка. Денатурация белков первичной структуры. Структура белка и денатурация белка.
Определение 3 Процесс переноса и-РНК из ядра к месту синтеза белка называется трансляцией. Механизм биосинтеза белка Сам синтез белковых молекул происходит на мембранах ЭПС эндоплазматической сетки. Органеллой , ответственной за синтез белка является рибосома. Рибосомы «нанизываются» на молекулу и-РНК, образуя полисому. Т-РНК имеет форму «трилистика». В его верхушке находится триплет нуклеотидов так называемый антикодон.
Он образует комплементарную пару с соответствующим триплетом и-РНК кодоном.
Белки разрушаются в процессе пищеварения , который обычно начинается с денатурации белка путём помещения его в кислотную среду и гидролиза с помощью ферментов, называемых протеазами. Некоторые аминокислоты, полученные в результате пищеварения, используются для синтеза белков организма, а остальные превращаются в глюкозу в процессе глюконеогенеза или используются в цикле Кребса. Использование белка в качестве источника энергии особенно важно в условиях голодания, когда собственные белки организма, в особенности мускулов, служат источником энергии [88]. Аминокислоты также являются важным источником азота в питании организма. Единых норм потребления белков человеком нет. Микрофлора толстого кишечника синтезирует аминокислоты, которые не учитываются при составлении белковых норм. Основная статья: Сладкие белки Группа природных растительных белков, обладающих сладким вкусом.
Выделяются преимущественно из семян и плодов тропических растений, произрастающих в Африке и Азии. Сладкие белки в 100-3000 раз слаще обычного сахара сахароза в пересчете на массу, при этом отличаются небольшой калорийностью. На текущий момент идентифицированы семь белков сладкого вкуса, включая тауматин I и II Ivengar, 1979 , браззеин Ming, D. За исключением лизоцима, который получают из яичного белка, остальные белки выделяют из тропических растений. Сладкие белки используются в пищевой индустрии как безопасная альтернатива сахару и синтетическим подсластителям [89]. Они многократно в несколько тысяч раз слаще сахарозы [90] , при этом отличаются низкой калорийностью то есть, не провоцируют ожирение и не влияют на выработку инсулина [91]. Кроме того, в отличие от сахара, сладкие белки не оказывают вредного воздействия на зубы и ротовую полость [89]. Подсластители на белковой основе используются для изготовления диетических продуктов, показанных при диабете и ожирении [89].
В качестве подсластителей и корректоров вкуса сладкие белки одобрены к применению в США [92] , странах Евросоюза [93] , Японии, России [94].
Структура белка
Информация о первичной структуре белка хранится в базах данных, доступных для исследователей и ученых. 1.в ДНК. зашифрована в последовательности четырёх азотистых оснований. попадать посредством отшнуровываний выпячиваний и выростов ядерной оболочки. рипция. О строении белков "на пальцах":). За пару минут вы узнаете, какие мономеры составляют белок и какие уровни структуры он образует!Данное видео является ада.
Где и в каком виде хранится информация о структуре белка
UniProt содержит информацию о миллионах белков из различных организмов и предоставляет доступ к их аминокислотной последовательности, аннотациям, функциональным доменам и другим свойствам. PDB хранит данные о трехмерной структуре белков и других биомолекул. Однако, из трехмерной структуры можно получить информацию о первичной структуре белка путем извлечения последовательности аминокислот из координат атомов. Существует также несколько программ и веб-инструментов, которые позволяют анализировать и предсказывать первичную структуру белков на основе различных алгоритмов и методов. Таким образом, получение информации о первичной структуре белка возможно с использованием различных баз данных, программ и веб-инструментов, которые предоставляют доступ к данным о последовательности аминокислот белков и их свойствам.
Белковые базы данных Для хранения информации о первичной структуре белка существуют специальные базы данных, которые собирают, хранят и предоставляют доступ к этим данным. Белковые базы данных играют важную роль в современной биоинформатике и молекулярной биологии, обеспечивая ученым и исследователям доступ к сведениям о тысячах и миллионах белков. Одной из самых популярных и пользующихся широким признанием баз данных является «UniProt». В этой базе собраны данные о белках, их аминокислотных последовательностях, строении, функциях и других характеристиках.
UniProt предоставляет удобный интерфейс для поиска и анализа белков, а также сотрудничает с другими базами данных и ресурсами, расширяя возможности исследователей.
Эти материалы помогают наглядно представить и проанализировать данные, полученные в результате исследования. Также статьи могут содержать ссылки на другие исследования, проведенные в этой области, что позволяет ученым углубить свои знания и обобщить полученные результаты. Медицинские и научные статьи являются важным ресурсом для исследователей, аспирантов и студентов.
Они позволяют получить актуальную информацию о принципах и методах исследования первичной структуры белка, ознакомиться с результатами предыдущих исследований и узнать о новых открытиях в этой области. Принципы исследования первичной структуры белка Основными принципами исследования первичной структуры белка являются: Клонирование и секвенирование генов, кодирующих белок. Этот метод позволяет получить информацию о последовательности аминокислотных остатков в белке. Этот метод позволяет определить массу аминокислотных остатков в белке.
Ферментативный анализ. При помощи ферментов можно разрезать белок на отдельные фрагменты, а затем определить их последовательность аминокислот. Пептидный картографирование. Этот метод позволяет определить положение конкретных аминокислотных остатков в белке.
Однако физико-химические аспекты этого сложнейшего процесса, называемого также фолдингом белка, остаются до сих пор понятыми лишь приблизительно. Кроме учёных, структура белка интересует и специалистов более практического профиля. Фармацевты и врачи, например, заинтересованы в производстве и выпуске на рынок новых поколений лекарственных средств. Однако в наше время уже нельзя рассчитывать на случайный успех, и нужно хорошо разбираться в молекулярных механизмах действия проектируемого лекарства, — направленного, скорее всего, на взаимодействие с каким-нибудь белком рецептором или ферментом в человеческом организме. Проектирование нового лекарства с учётом атомарного строения молекул-«мишеней», на которые это лекарство будет действовать — наукоёмкий и сложный процесс, называемый драг-дизайном [1]. В различных отраслях промышленности — например, химической и пищевой, а в перспективе и энергетической, и остальных, — также используются белки. Разработка новых биотехнологических ферментов, способных послужить на благо общества, кроме знания структуры белков и понимания механизмов их работы, требует ещё умения проектировать новые функции в белках, ранее выполнявших какую-то другую работу [3]. Здесь, правда, требуется умение решать обратную задачу — не определять структуру существующего белка, а создавать белок, структура а значит, и свойства которого будут заданы заранее, — но ведь решение этой задачи требует схожих знаний и навыков! В чём же сложность? По сравнению с периодом времени 30—40 летней давности, когда знание об устройстве биологических молекул было ещё крайне ограниченным, и определение аминокислотной последовательности инсулина или пространственного строения миоглобина было настоящим научным прорывом, сейчас поток биологической информации нарастает год от года стремительными темпами.
Завершение геномных проектов, следующих один за другим [4] , фактически избавило исследователей от рутины по «классическому» секвенированию белковых молекул — последовательности всех белков конвертируются из прочтённых геномов множества организмов в аннотированные базы данных, доступные через интернет. Так, число последовательностей в базе Swiss-Prot версия 55. Получить такое фантастическое число последовательностей стало возможным благодаря современным высокопроизводительным технологиям секвенирования геномов [5] , делающим задачу прочтения всей ну или почти всей ДНК нового вида или даже отдельной особи! 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.
Используя генетический код, клетка «читает» последовательность кодонов и синтезирует соответствующую последовательность аминокислот. Таким образом, генетическая информация в ДНК определяет структуру белка и его функцию. Место сохранения генетической информации в клетке — ядро. В первичной структуре ДНК информация о белке записывается в последовательности нуклеотидов. После этого РНК транслируется в белковую цепь. Хранение информации в форме ДНК является важным механизмом, который обеспечивает стабильность генетического наследия и передачу информации из поколения в поколение. Оцените статью.