Заболевания связанные с белком - III. Формирование трехмерной структуры белка в клетке
Вы точно человек?
Набор данных создан с использованием технологий машинного обучения, нейронных сетей и содержит аннотации биологических и физико-химических свойств структурных мотивов белков. Аннотация включает параметры для: белка название белка, название организма, код таксономической группы, биологический процесс и функция белка ; структурного мотива белка тип мотива, цепь в белке, локус и длина, аминокислотная последовательность, физико-химические свойства ; эксперимента источник структуры белка, разрешение структуры, экспериментальный метод и название эксперимента. Набор данных предназначен для проведения структурного анализа белков, ассоциированных с развитием заболеваний, в том числе аберрантных форм белков, которые образованы вследствие аминокислотных замен, модифицирования после синтеза. Набор данных может применяться для решения прикладных медико-биологических задач, таких как разработка новых подходов к диагностике заболеваний, изучение молекулярных основ патогенеза, выявление мишеней белкового происхождения для лекарственных средств и проектирование миметиков белков с заданными свойствами. Набор данных содержит 3. Обновление версии набора данных выходит не реже одного раза в год.
Главная - Солк Новости - Сохранение молодости клеток: как белки, строящие теломеры, втягиваются в складки. Ла-Холья, Калифорния. Может потребоваться всего один или два белка, чтобы выполнить простую клеточную задачу, но вопросы жизни или смерти, такие как забота о концах хромосом, известных как теломеры, требуют взаимодействующих групп белков, все с общая цель, но у каждого своя задача. Исследователи Института биологических исследований Солка под руководством Вики Лундблад , доктор философии, профессор лаборатории молекулярной и клеточной биологии, обнаружил, что белок, который помогает удлинять концы хромосом и, следовательно, спасает клетки от преждевременной остановки роста, вероятно, распознает, где сообщать о работе через общую складку.
Нейросети, кажется, научились точно предсказывать структуры белков. Структурные биологи больше не нужны? Алгоритм машинного обучения смог предсказать структуру белка по цепочке аминокислот с точностью, которая в некоторых случаях практически полностью совпала с экспериментальными данными. Один из основателей конкурса, в рамках которого соревновались алгоритмы, уже заявил о том, что после такого проблему определения структуры белков можно считать «в определенном смысле решенной». Откуда взялся такой оптимизм, и насколько он обоснован?
