小说在蛋白质预测有序和无序的工具

在上个世纪,Anfinsen显示除了怀疑一种蛋白质可以找到自己的方式回到了“本地”三维结构后放置的变性条件下蛋白质结构展开。他的实验的深刻的结论是,显然控制搜索的信息回原生状态是隐藏在氨基酸序列。热力学因素提出一个视图,折叠过程就像滚动大力下坡最低点——独特的原生结构。这些研究结果往往与分子生物学的中心法则交织在一起。因此,一个基因编码的氨基酸序列,该序列编码的一种特定的结构。

进入内在无序蛋白质。

下一个突破是廉价和快速基因组测序的出现后,人类基因组计划;一旦成千上万的各种生物的基因组被测序,科学家做了一个惊人的发现——有很多很多的基因编码的蛋白质与低。换句话说,这些蛋白质不包含正确的氨基酸折叠和实验证实,他们依然“内在无序”。此外,人类基因组被证明有超过三分之一的基因编码的蛋白质说订单!

如何检测蛋白质障碍?

从无序蛋白质是非常灵活的,他们不能满足结晶,因此可以获得任何信息从蛋白质晶体x射线衍射,折叠的方法,如此关键的蛋白质。相反,这些蛋白质必须研究解决方案,并为此NMR(核磁共振)光谱法是最适合的工具。在这种方法中,量子物理性质称为“自旋”是衡量每个分子中原子的强磁场。确切的进动频率自旋是一个函数的环境,这正是这个频率,允许研究者定量测量,每个氨基酸是有序或无序程度的蛋白质。

Rupashree Dass博士在新发表的研究论文中,弗兰斯莫特副教授和助理教授Jakob Nielsen Toudahl使用机器学习与实验核磁共振数据数以百计的蛋白质一个新的生物信息学工具,叫做ODiNPred。这种生物信息学计划可以帮助其他研究人员做的最好的预测区域的蛋白质是刚性的,哪些可能是灵活的。这些信息是有用的结构研究,以及理解内在的生物作用和监管无序蛋白质。

参考:Dass R,穆德FAA,尼尔森JT。ODiNPred:综合预测蛋白质的有序和无序。科学报告。2020;10 (1):14780。doi: 10.1038 / s41598 - 020 - 71716 - 1。

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