Предсказание структуры белка
-
Прогнозирование структуры белка
- Прогнозирование структуры белка важно для понимания его функций и разработки лекарств.
- Методы предсказания структуры белка включают моделирование гомологии, сравнительное моделирование и методы ab initio.
-
Моделирование гомологии
- Основано на сравнении последовательностей белков, имеющих сходную структуру.
- Включает выравнивание последовательностей и использование эволюционной ковариации.
-
Сравнительное моделирование
- Использует известные структуры в качестве шаблонов для предсказания новых.
- Включает методы гомологии и threading, которые сканируют последовательности по базам данных структур.
-
Моделирование конформаций боковых цепей
- Учитывает геометрию боковых цепей для точного предсказания структуры белка.
- Использует библиотеки ротамеров для определения конформаций боковых цепей.
-
Четвертичная структура
- Применяется для предсказания структуры комплексов из двух или более белков.
-
Программное обеспечение
- Включает множество программ для предсказания структуры белка, включая методы ab initio и предсказание вторичной структуры.
-
Искусственный интеллект
- AlphaFold и другие ИИ, такие как I-TASSER и HHpred, используют нейросети для предсказания структуры белков.
-
Современные методы и базы данных
- AlphaFold2 и другие ИИ, такие как RoseTTAFold и OmegaFold, демонстрируют высокую точность предсказания.
-
Оценка работы серверов
- CASP — эксперимент по оценке качества методов предсказания структуры белка, проводится каждые два года.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: