Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейронная сеть научилась предсказывать структуру и функции любых белков
Специалисты из компании Google в сотрудничестве с Европейским институтом биоинформатики разработали нейронную сеть глубокого обучения, позволяющую предсказывать структуру, функции и свойства белков по их первичной структуре с высокой точностью. Новый инструмент позволит значительно облегчить и ускорить разработку новых лекарств и проектирование новых ферментов для промышленного производства продуктов питания, биотоплива и химикатов.
Понимание взаимосвязи между аминокислотной последовательностью (первичной структурой) и функцией белка, а значит, и механизмом его работы, — давняя проблема молекулярной биологии и настолько же давняя мечта специалистов самых разных областей промышленности, от фармацевтической до пищевой и химической.
Для производства различных химических веществ, будь то лекарство, пищевая добавка или химикат, естественно использовать лучшие из имеющихся катализаторов — ферменты, то есть белки. Причем для каждого приложения нужен свой белок с конкретной функцией (переноса электрона или отдельных химических групп, образования или разрыва химических связей и так далее). Человек еще не научился создавать такие ферменты с нуля, поэтому подсматривает возможные решения у природы и зачастую находит их в микроорганизмах.
Несмотря на шесть десятилетий прогресса, современные методы и алгоритмы не могут определить функции трети последовательностей уже известных микробных белков, что ограничивает возможности их применения в интересах человечества. В то же время каждый день в глобальные базы данных добавляют более ста тысяч новых белковых последовательностей.
Однако для практического применения от этих данных не много пользы, если они не сопровождаются функциональными аннотациями (то есть описанием функций белка и его биологической роли в клетке).
Функцию белка можно выяснить экспериментально, используя ряд современных методов — анализ микрочипов, РНК-интерференцию, двугибридный анализ и другие. Но темпы экспериментального доказательства функций открытых белков сильно отстают от темпов открытия новых последовательностей, и навряд ли когда-либо их догонят.
Поэтому аннотирование новых белковых последовательностей будет проходить в основном путем предсказания на основе вычислительных методов, сравнивающих их с аминокислотными последовательностями белков с уже известными функциями, определенными экспериментально. При этом, когда возникнет необходимость в создании новой технологии производства (например того же лекарства), у ученых будут на руках предсказания нейросетей, по которым уже вручную надо будет определять наиболее подходящие белки-кандидаты и проверять их функции.
Новый вычислительный метод определения функций и свойств белков предлагает команда специалистов из Google Research (Кембридж, Массачусетс, США) и Европейской молекулярно-биологической лаборатории Европейского института биоинформатики (EMBL-EBI). Они разработали нейронную сеть глубокого обучения, предсказывающую не только функцию белка и его биологическую роль в клетке, но и его структуру, и функциональные эффекты мутаций (точечных изменений аминокислотной последовательности).
Используя свой алгоритм, обученный на всемирной базе данных семейств аннотированных белковых доменов Pfam, исследователи дополнили ее новыми аннотациями с указанием функций белков с давно расшифрованной аминокислотной последовательностью. В итоге количество записей в базе данных выросло почти на 10%, включая 360 новых записей о функциях белков человека. По словам авторов, это самое большое обновление Pfam за последние 10 лет.
Разработка американских биоинформатиков призвана значительно упростить и ускорить так называемый драг-дизайн — направленную разработку новых лекарств с учетом строения и трехмерной структуры молекул-мишеней (зачастую именно белков), на которые это лекарство будет действовать. Кроме того, знание структуры белков и понимание механизмов их работы позволят облегчить разработку новых биотехнологических ферментов для пищевой, химической и энергетической промышленностей.
Статья с результатами исследования представлена в журнале Nature Biotechnology.
Помимо этого, авторы опубликовали интерактивную научную статью с подробным описанием работы их нейронной сети, оценками ее производительности и сравнением с аналогичными методами других проектов.
Американские исследователи пришли к выводу: тихоходки способны повышать уровень продуктов генов репарации ДНК до такой степени, что это позволяет сделать их одними из самых распространенных в своем геноме. Среди прочего это помогает им выдерживать экстремальную радиацию.
Северный Кавказ играл ключевую роль в древней колонизации Евразии и формировании ее культурного и генетического наследия, однако до сих пор не до конца изучена генетическая история носителей местных культур. Ученые впервые провели глубокое секвенирование древней ДНК представителей кобанской культуры, сформировавшейся в позднем бронзовом веке на Северном Кавказе, и сравнили ее с генетическими данными современных народов Кавказа. Результаты работы подтвердили роль носителей кобанской культуры как древнего генетического моста между бронзовым и железным веками на Северном Кавказе.
У детей, которые чувствуют себя обузой для других, чаще возникают суицидальные мысли, выяснили специалисты из США. Кроме того, на психологическое состояние в раннем подростковом возрасте влияют некоторые действия со стороны родителей или опекунов.
Американские исследователи пришли к выводу: тихоходки способны повышать уровень продуктов генов репарации ДНК до такой степени, что это позволяет сделать их одними из самых распространенных в своем геноме. Среди прочего это помогает им выдерживать экстремальную радиацию.
У детей, которые чувствуют себя обузой для других, чаще возникают суицидальные мысли, выяснили специалисты из США. Кроме того, на психологическое состояние в раннем подростковом возрасте влияют некоторые действия со стороны родителей или опекунов.
В одежде H&M и Zara обнаружили «следы» незаконной вырубки лесов, захвата земель, насилия и коррупции
Два фешен-гиганта, одни из самых известных в мире массмаркета, — шведская компания H&M и испанская Zara — оказались косвенно причастны к разрушению окружающей среды Бразилии. К такому выводу пришли авторы крупного расследования, изучившие различные данные, в том числе полученные под прикрытием.
Грузовой самолет будут использовать для перевозки 90-метровых лопастей ветряных турбин, которые невозможно доставить по суше из-за размеров. Предполагается, что этот аппарат произведет революцию в сфере возобновляемых источников энергии.
Режим работы, количество трудовых часов в неделю и экономическую стабильность профессии прочно ассоциируют с благополучием человека. Количественно и качественно определить эти взаимосвязи получается редко — нужны большие выборки респондентов и длительное время наблюдений. Автор новой научной работы использовал долговременное исследование более чем семи тысяч американцев, чтобы выявить основные эффекты паттернов трудовой деятельности на психическое и физическое здоровье работающих людей.
Американская компания JetZero, которая обещает произвести фурор в гражданской авиации, получила сертификат летной годности на испытания уменьшенной копии разрабатываемого ею сверхэффективного реактивного авиалайнера со «смешанным крылом». Предстоящая программа летных испытаний будет направлена на оценку летно-технических характеристик самолета, его устойчивости и управляемости.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии