Hozirgi COVID-19 pandemiyasi xakerlar hujum qilishdan xursand bo'lgan ko'plab muammolarni keltirib chiqardi. 3D bosilgan yuz qalqonlari va uy qurilishi tibbiy niqoblaridan tortib to to‘liq mexanik ventilyatorni almashtirishgacha bo‘lgan g‘oyalar oqimi ilhomlantiruvchi va yurakni isituvchi edi. Shu bilan birga, boshqa sohada: virusning o'zi bilan kurashishga qaratilgan tadqiqotlarda oldinga siljishga urinishlar bo'ldi.
Ko'rinishidan, hozirgi pandemiyani to'xtatish va keyingi barcha pandemiyalarni ortda qoldirishning eng katta salohiyati muammoning ildiziga kirishga harakat qiladigan yondashuvdadir. Ushbu "dushmaningizni biling" yondashuvi Folding@Home hisoblash loyihasi tomonidan qabul qilingan. Millionlab odamlar loyihaga a'zo bo'lishdi va o'zlarining protsessorlari va grafik protsessorlarining qayta ishlash quvvatlarining bir qismini sovg'a qilmoqdalar va shu bilan tarixdagi eng katta [tarqatilgan] superkompyuterni yaratmoqdalar.
Ammo bu eksafloplar aynan nima uchun ishlatiladi? Nima uchun bunday hisoblash kuchini tashlash kerak
Birinchidan, eng muhimi: oqsillar nima uchun kerak?
Proteinlar hayotiy tuzilmalardir. Ular nafaqat hujayralar uchun qurilish materiali, balki deyarli barcha biokimyoviy reaktsiyalar uchun ferment katalizatori bo'lib xizmat qiladi. Sincaplar, ular bo'lsin
Oqsillar ularning funksiyasini belgilovchi tuzilishga qanday ega bo‘lishini tushunish uchun molekulyar biologiya asoslari va hujayradagi axborot oqimini ko‘rib chiqishimiz kerak.
Ishlab chiqarish yoki
Ribosomalar yig'ish mashinalari kabi ishlaydi - ular mRNK shablonini oladi va uni RNKning boshqa kichik qismlariga moslashtiradi,
Aminokislotalarning bu ketma-ketligi oqsil strukturaviy ierarxiyasining birinchi darajasidir, shuning uchun u deyiladi.
Protein qismlarining uzoq masofali aloqalari
Uch o'lchovli tuzilmaning navbatdagi darajasi, birlamchidan tashqariga aqlli nom berildi
Proteinlardagi alfa spirallari va beta varaqlari. Vodorod aloqalari oqsillarni ifodalash jarayonida hosil bo'ladi.
Ushbu ikki tuzilma va ularning kombinatsiyasi oqsil tuzilishining keyingi darajasini tashkil qiladi -
Shuningdek, uchinchi darajali tuzilmalarning barqarorligi aminokislotalar orasidagi uzoq masofali aloqalar bilan ta'minlanadi. Bunday ulanishlarning klassik namunasi
Uchinchi darajali tuzilma gidrofobiklik yoki disulfid aloqalari kabi uzoq muddatli o'zaro ta'sirlar bilan barqarorlashadi.
O'rtasida disulfid aloqalari paydo bo'lishi mumkin
Kasallikni davolashni izlashda tuzilmalarni modellashtirish
Polipeptid zanjirlari tarjima paytida oxirgi shakliga burila boshlaydi, chunki o'sib borayotgan zanjir ribosomadan chiqadi, xuddi xotira qotishma simining bo'lagi qizdirilganda murakkab shakllarni olishi mumkin. Biroq, biologiyada har doimgidek, hamma narsa oddiy emas.
Ko'pgina hujayralarda transkripsiyalangan genlar transkripsiyadan oldin keng qamrovli tahrirdan o'tadi, genning sof asosiy ketma-ketligiga nisbatan oqsilning asosiy tuzilishini sezilarli darajada o'zgartiradi. Bunday holda, tarjima mexanizmlari ko'pincha molekulyar şaperonlarning yordamiga murojaat qiladi, ular yangi paydo bo'lgan polipeptid zanjiri bilan vaqtincha bog'lanadi va uni har qanday oraliq shaklga kirishiga to'sqinlik qiladi, keyinchalik ular yakuniy shaklga o'ta olmaydi.
Bu shuni anglatadiki, oqsilning yakuniy shaklini bashorat qilish arzimas ish emas. O'nlab yillar davomida oqsillarning tuzilishini o'rganishning yagona yo'li rentgen kristallografiyasi kabi jismoniy usullar edi. Faqat 1960-yillarning oxiriga kelib biofizik kimyogarlar birinchi navbatda ikkilamchi strukturani modellashtirishga e'tibor qaratgan holda oqsil katlamasining hisoblash modellarini yaratishga kirishdilar. Ushbu usullar va ularning avlodlari birlamchi tuzilishga qo'shimcha ravishda juda katta miqdordagi kirish ma'lumotlarini talab qiladi - masalan, aminokislotalarning bog'lanish burchaklari jadvallari, hidrofobiklik ro'yxati, zaryadlangan holatlar va hatto evolyutsion vaqt oralig'ida struktura va funktsiyaning saqlanishi - barchasi nima sodir bo'lishini taxmin qiling, oxirgi oqsilga o'xshaydi.
Ikkilamchi tuzilmani bashorat qilishning bugungi hisoblash usullari, masalan, Folding@Home tarmog'ida ishlaydiganlar, taxminan 80% aniqlik bilan ishlaydi - bu muammoning murakkabligini hisobga olgan holda juda yaxshi. SARS-CoV-2 spike oqsili kabi oqsillar bo'yicha bashoratli modellar tomonidan yaratilgan ma'lumotlar virusning fizik tadqiqotlari ma'lumotlari bilan taqqoslanadi. Natijada, oqsilning aniq tuzilishini olish va, ehtimol, virusning retseptorlarga qanday yopishishini tushunish mumkin bo'ladi.
Proteinlarni yig'ish bo'yicha tadqiqotlar shunchalik ko'p kasalliklar va infektsiyalar haqidagi tushunchamizning markazida bo'lib, hatto biz Folding@Home tarmog'idan so'nggi paytlarda o'sish sur'atida portlashini ko'rgan COVID-19 ni qanday yengish kerakligini aniqlash uchun foydalansak ham, tarmoq g'alaba qozonadi' uzoq vaqt ishlamaslik. Bu Altsgeymer kasalligi yoki ko'pincha noto'g'ri jinni sigir kasalligi deb ataladigan Creutzfeldt-Jakob kasalligi kabi o'nlab oqsillarni noto'g'ri qatlamlash kasalliklarining asosini tashkil etuvchi oqsil naqshlarini o'rganish uchun juda mos bo'lgan tadqiqot vositasidir. Va yana bir virus muqarrar ravishda paydo bo'lganda, biz yana unga qarshi kurashishga tayyor bo'lamiz.
Manba: www.habr.com