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新的深度学习方法从氨基酸序列预测蛋白质结构

文章作者:优博时时彩平台开户发布时间:2019-10-23浏览次数:1050

生命所必需的几乎所有必需的生物过程都是由蛋白质完成的。它们创造并保持细胞和组织的形状;构成催化维持终身化学反应的酶;充当分子工厂,车辆和电机;作为蜂窝通信的信号和接收器;和更多。

蛋白质由长链氨基酸组成,通过将自身折叠成精确的3D结构来控制它们与其他分子的相互作用,从而完成无数的任务。因为蛋白质的形状决定了它的功能和疾病的功能障碍,所以阐明蛋白质结构的努力是所有分子生物学的核心 - 特别是治疗科学和拯救生命和改变生命的药物的发展。

近年来,计算方法在根据氨基酸序列的知识预测蛋白质如何折叠方面取得了重大进展。如果完全实施,这些方法有可能改变生物医学研究的几乎所有方面。然而,目前的方法在可以确定的蛋白质的大小和程度上受到限制。

现在,哈佛医学院的一位科学家使用一种称为深度学习的人工智能,根据其氨基酸序列预测任何蛋白质的三维结构。

系统生物学家Mohammed AlQuraishi于4月17日在Cell Systems网上报道,详细介绍了一种计算蛋白质结构的新方法 - 实现与当前最先进方法相当的准确度,但速度要快一百万倍。

“在过去的半个世纪里,蛋白质折叠一直是生物化学家最重要的问题之一,这种方法代表了应对这一挑战的新方法,”HQ Blavatnik研究所的系统生物学AlQuraishi说。讲师也是一个系统的药理学实验室。 “我们现在有了一个探索蛋白质折叠的新愿景,我想我们刚开始摸索表面。”

易于解释

虽然非常成功,但使用物理工具识别蛋白质结构的过程既昂贵又耗时,即使使用低温电子显微镜等现代技术也是如此。因此,绝大多数蛋白质结构 - 以及引起疾病的突变对这些结构的影响 - 仍然很大程度上未知。

用于计算蛋白质折叠模式的计算方法具有显着降低确定结构所需的成本和时间的潜力。然而,经过近四十年的紧张努力,这个问题很难解决。

该蛋白质由20种不同氨基酸的文库构建。这些行为,如字母表中的字母,被组合成单词,句子和段落,以产生天文数字中的可能文本。然而,与字母不同,氨基酸是位于3D空间中的物理对象。通常,蛋白质的一部分在物理上是接近的,但在序列上相距很远,因为它们的氨基酸链形成环,螺旋,片和扭曲。

“这个问题引人注目的是它很容易说明:采取序列并找到形状,”AlQuraishi说。 “蛋白质来源于必须具有三维形状的非结构化细胞系。可以折叠成可能形状的绳子的形状是巨大的。许多蛋白质的长度是数千个氨基酸,复杂性很快超过了人类的直觉,甚至是最强大的计算机。“

很难解决

为了应对这一挑战,科学家们利用这样一个事实,即氨基酸根据物理定律相互作用,以找到有利的能量状态,例如将球滚落到山谷的底部。

最先进的算法通过在超级计算机上运行来计算蛋白质结构 - 或者在Rosetta

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