Қазіргі COVID-19 пандемиясы хакерлер қуана шабуыл жасайтын көптеген мәселелерді тудырды. 3D басып шығарылған бет қалқандары мен үйде жасалған медициналық маскалардан толық механикалық желдеткішті ауыстыруға дейін идеялар ағыны шабыттандырды және жүректі жылытады. Сонымен қатар, басқа салада: вирустың өзімен күресуге бағытталған зерттеулерде алға ұмтылу әрекеттері болды.
Ағымдағы пандемияны тоқтатудың және одан кейінгілердің барлығын басып озудың ең үлкен әлеуеті мәселенің түп-тамырына жетуге тырысатын тәсілде жатқан сияқты. Бұл «жауыңды біл» әдісін Folding@Home есептеу жобасы қабылдайды. Миллиондаған адамдар жобаға тіркелді және өздерінің процессорлары мен графикалық процессорларының өңдеу қуатының бір бөлігін сыйға тартуда, осылайша тарихтағы ең үлкен [таратылған] суперкомпьютерді жасайды.
Бірақ бұл эксафлоптардың барлығы не үшін қолданылады? Неліктен мұндай есептеу күшін тастау керек?
Біріншіден, ең бастысы: ақуыздар не үшін қажет?
Белоктар өмірлік маңызды құрылымдар болып табылады. Олар жасушаларды құрылыс материалымен қамтамасыз етіп қана қоймайды, сонымен қатар барлық дерлік биохимиялық реакциялар үшін фермент катализаторы қызметін атқарады. Тиіндер, олар болсын
Белоктардың олардың қызметін анықтайтын құрылымды қалай алатынын түсіну үшін молекулалық биология негіздерін және жасушадағы ақпарат ағынын қарастыру керек.
Өндіріс немесе
Рибосомалар құрастыру машиналары сияқты әрекет етеді - олар мРНҚ үлгісін алып, оны РНҚ-ның басқа кішкене бөліктеріне сәйкестендіреді,
Бұл аминқышқылдарының тізбегі белок құрылымдық иерархиясының бірінші деңгейі болып табылады, сондықтан оны
Ақуыз бөліктерінің ұзақ мерзімді байланыстары
Бастапқыдан асып түсетін үш өлшемді құрылымның келесі деңгейіне ақылды атау берілді
Ақуыздардағы альфа спиральдары және бета парақтары. Ақуыз экспрессиясы кезінде сутектік байланыстар түзіледі.
Бұл екі құрылым және олардың комбинациясы белок құрылымының келесі деңгейін құрайды -
Сондай-ақ, үшінші реттік құрылымдардың тұрақтылығы аминқышқылдары арасындағы ұзақ мерзімді байланыстармен қамтамасыз етіледі. Мұндай байланыстардың классикалық мысалы болып табылады
Үшіншілік құрылым гидрофобтылық немесе дисульфидті байланыстар сияқты ұзақ мерзімді өзара әрекеттесу арқылы тұрақталады.
арасында дисульфидті байланыстар пайда болуы мүмкін
Ауруды емдеуді іздеуде құрылымдарды модельдеу
Трансляция кезінде полипептидтік тізбектер өздерінің соңғы пішініне қайырыла бастайды, өйткені өсіп келе жатқан тізбек рибосомадан шығады, жады легирленген сымның бір бөлігі қызған кезде күрделі пішіндер алуы мүмкін. Дегенмен, биологиядағыдай, бәрі оңай емес.
Көптеген жасушаларда транскрипцияланған гендер трансляциядан бұрын геннің таза базалық тізбегімен салыстырғанда белоктың негізгі құрылымын айтарлықтай өзгерте отырып, ауқымды өңдеуден өтеді. Бұл жағдайда трансляциялық механизмдер көбінесе жаңадан пайда болған полипептидтік тізбекпен уақытша байланысатын және оның кез келген аралық пішінді алуына жол бермейтін молекулалық шаперондардың, белоктардың көмегіне жүгінеді, содан кейін олар соңғысына өте алмайды.
Мұның бәрі ақуыздың соңғы пішінін болжау тривиальды міндет емес екенін білдіреді. Ондаған жылдар бойы белоктардың құрылымын зерттеудің жалғыз жолы рентгендік кристаллография сияқты физикалық әдістер арқылы болды. Тек 1960 жылдардың аяғына дейін биофизикалық химиктер ақуыздың қатпарлануының есептеу модельдерін құра бастады, ең алдымен қайталама құрылымды модельдеуге шоғырланды. Бұл әдістер және олардың ұрпақтары бастапқы құрылымға қосымша кіріс деректерінің орасан зор көлемін талап етеді - мысалы, аминқышқылдарының байланыс бұрыштарының кестелері, гидрофобтық тізімдер, зарядталған күйлер, тіпті эволюциялық уақыт шкаласы бойынша құрылым мен функцияның сақталуы - барлығы не болатынын болжаңыз, соңғы ақуызға ұқсайды.
Folding@Home желісінде жұмыс істейтіндер сияқты қайталама құрылымды болжаудың бүгінгі есептеу әдістері шамамен 80% дәлдікпен жұмыс істейді, бұл мәселенің күрделілігін ескере отырып өте жақсы. SARS-CoV-2 протеині сияқты протеиндер бойынша болжамды модельдер арқылы жасалған деректер вирустың физикалық зерттеулерінің деректерімен салыстырылады. Нәтижесінде ақуыздың нақты құрылымын алуға және, мүмкін, вирустың рецепторларға қалай қосылатынын түсінуге болады.
Протеинді бүктеуді зерттеу біздің көптеген аурулар мен инфекциялар туралы түсінуіміздің негізі болып табылады, тіпті біз соңғы уақытта өсіп келе жатқан COVID-19-ны қалай жеңуге болатынын анықтау үшін Folding@Home желісін пайдаланған кезде де желі жеңеді. ұзақ уақыт жұмыс істемеу. Бұл Альцгеймер ауруы немесе Крейцфельдт-Якоб ауруы сияқты ондаған протеиннің қате қатпарлы ауруларының негізінде жатқан ақуыз үлгілерін зерттеуге өте қолайлы зерттеу құралы, көбінесе ессіз сиыр ауруы деп аталады. Ал басқа вирус сөзсіз пайда болғанда, біз онымен қайтадан күресуге дайын боламыз.
Ақпарат көзі: www.habr.com