Ақуыз құрылымын болжау әдістері мен бағдарламалық қамтамасыздандыруға арналған нұсқаулық

Биологиялық функцияларды орындау үшін ақуыздар күрделі немесе қайтымды ковалентті емес өзара әрекеттесуден туындаған бір немесе бірнеше нақты конформацияларға жиналады. Ақуыздың құрылымын анықтауға уақытты қажет ететін және салыстырмалы түрде қымбат тұратын техниканың көмегімен қол жеткізуге болады, мысалы кристаллография, ядролық-магниттік-резонанстық спектроскопия және қос поляризациялық интерферометрия. Биоинформатика бағдарламалық жасақтамасы аминқышқылдарының тізбегі негізінде ақуыз құрылымын есептеу және болжау үшін жасалды.

Ақуыз құрылымына шолу

Эксперименттік техниканың баламасы ретінде құрылымды талдау және болжау құралдары аминқышқылдарының тізбегіне сәйкес ақуыз құрылымын болжауға көмектеседі. Берілген ақуыздың құрылымын шешу медицинада (мысалы, дәрі-дәрмекті жобалауда) және биотехнологияда (мысалы, жаңа ферменттерді жобалауда) өте маңызды. Ақуыздарды есептеу болжамының өрісі машиналардың есептеу қуаттылығының артуынан және интеллектуалды алгоритмдердің дамуынан кейін үнемі дамып келеді.

Ақуыз құрылымының төрт деңгейі бар (сурет 1). Ақуыз құрылымын болжауда бастапқы құрылым екінші және үшінші құрылымдарды болжау үшін қолданылады.

Ақуыздардың қайталама құрылымдары сутегі байланысы арқылы тұрақтанған полипептидтік тізбектің локализацияланған бүктелуі болып табылады. Ең көп таралған ақуыздық құрылымдар - альфа спеликтері және бета парақтары.

Үшінші құрылым - бұл ақуыздың соңғы формасы, әр түрлі екінші құрылымдар үш өлшемді құрылымға енгеннен кейін. Бұл соңғы пішін иондық өзара әрекеттесу, дисульфидті көпірлер және ван де Вааль күштері арқылы қалыптасады және бірге болады.

Ақуыз құрылымының төрт деңгейі. Сурет Hanacademy.org.

Ақуыз құрылымын болжау әдістері және бағдарламалық қамтамасыздандыру

Белоктың ерекшелігі мен ерекшелігі үшін құрылымды болжауға арналған көптеген бағдарламалар жасалынған, мысалы, бұзылуларды болжау, динамиканы болжау, құрылымның сақталуын болжау және т.с. сигнал пептидін болжау.

Дұрыс әдісті таңдау әрдайым белгісіз ақуыздың бастапқы тізбегін қолданудан және гомологтардың ақуыздар базасын іздеуден басталады (сурет 2).

Ақуыз құрылымын болжау әдісі бойынша шешім қабылдау кестесі.

Ақуыз құрылымын болжауға арналған егжей-тегжейлі әдістер:

  • Екінші құрылымды болжау құралдары

Бұл құралдар ақуыздың аминқышқылдарының тізбегіне негізделген жергілікті қайталама құрылымдарды болжайды. Содан кейін болжамды құрылымдар ақуыздың кристаллографиялық құрылымы негізінде есептелетін DSSP баллымен салыстырылады (мұндағы DSSP есебінде).

Екінші құрылымды болжау әдістері негізінен белгілі ақуыздық құрылымдардың мәліметтер базасына және нейрондық торлар мен тірек векторлық машиналар сияқты заманауи техниканы оқыту әдістеріне сүйенеді.

Мұнда қайталама құрылымды болжауға арналған керемет құрал бар.

  • Үштік құрылым

Үшінші (немесе 3-D) құрылымды болжау құралдары екі негізгі әдіске бөлінеді: Ab initio және ақуызды салыстырмалы модельдеу.

Ақуыздық құрылымды болжау әдістері Ab tashabbio (немесе де ново) ақуызды жинау энергетикасын және / немесе жергілікті құрылымдар анықтайтын шаблондарды қолданбайтын конституциялық ерекшеліктердің статистикалық тенденцияларын реттейтін жалпы принциптерге негізделген үшінші құрылымдарды жүйеліліктен болжауға тырысады.

Ақуыздың үшінші құрылымы туралы барлық ақпарат оның бастапқы құрылымында (яғни аминқышқылдарының тізбегінде) кодталған. Алайда олардың көп мөлшерін болжауға болады, олардың ішінде тек біреуі ғана дұрыс жиналуы үшін қажетті минималды бос энергия мен тұрақтылыққа ие. Ab initio ақуыз құрылымын болжау осылайша ақуыздың түзілуін шешуге үлкен есептеу мен уақытты қажет етеді және қазіргі ғылым үшін маңызды міндеттердің бірі болып қала береді.

Ең танымал серверлерге Robetta (Rosetta бағдарламалық пакетін қолданып), SWISS-MODEL, PEPstr, QUARK жатады. Толық тізімді мына жерден қараңыз.

Егер белгілі болған үшінші құрылымның ақуызы жүйелілігінің анықталмаған құрылымының гомологымен 30% -дан кем болмайтын болса, онда белгісіз құрылымды болжау үшін белгілі әдістермен қабаттасатын салыстырмалы әдістерді қолдануға болады. Гомологияны модельдеу және ақуызды бұрау - бұл бірізділікке негізделген белгісіз ақуыз туралы болжам жасау үшін басқа ұқсас ақуыз туралы алдын-ала ақпаратты қолданатын екі негізгі стратегия.

Гомологияны модельдеу және ақуызды шашыратуға арналған бағдарламалық қамтамасыздандыру RaptorX, FoldX, HHpred, I-TASSER және басқаларын қамтиды.

Пайдаланылған әдебиеттер

Ақуыз құрылымын болжау. Википедия.

Ақуыз құрылымын болжау. Википедия