#структура белка

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук (Института ИИиЦН) факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали модель, которая с точностью до 95% предсказывает, будут ли белки взаимодействовать друг с другом. GSMFormer-PPI использует три типа данных о белке, в том числе и о его поверхности, и анализирует связи между ними, в отличие от предыдущих моделей, где данные просто объединялись. Разработка может ускорить поиск молекулярных механизмов болезней, биомаркеров и потенциальных мишеней для лекарств.

Ученые из Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний МФТИ и Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН с коллегами представили метод получения и очистки трансмембранного домена шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2 (SARStm) дикого типа. Этот «якорь» не только удерживает шип, которым вирус «атакует» клетки, в его оболочке, но и участвует в процессе слияния вирусной и клеточной оболочек. В новом протоколе используется бесклеточная экспрессия — синтез белка в очищенном бактериальном экстракте, что позволяет получать его в течение нескольких часов вместо дней и значительно упрощает очистку. Метод открывает возможность для детального изучения структуры белка с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР).

Белок LRP2 участвует в доставке десятков веществ внутрь клеток. Биологам удалось определить его структуру, показав, как он переходит между разными конформациями, связывая нужные молекулы снаружи клетки и выпуская их внутри.

Молекулярные механизмы работы зрительных и других рецепторов уже определены, но для слуха такую работу проделали лишь недавно. Ученым потребовались несколько лет и десятки миллионов червей, чтобы выяснить структуру белка ТМС-1, который воспринимает акустические колебания.

Впервые ученые использовали искусственный интеллект для генерации совершенно новых белков. Комбинируя алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли создать сложные белковые конструкции причудливых форм, которые при этом могли функционировать.

Клетки клостридий оказались покрыты плотной белковой «броней», которая не позволяет антибиотикам проникать внутрь.

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.

Нейросеть AlphaFold впервые в истории смогла точно предсказать пространственную форму сложных белков по их аминокислотной последовательности.

Ученые рассмотрели структуру ахиллесовой пяты SARS-CoV-2 — белка, с помощью которого вирус проникает в клетку и который сам может стать основой для создания вакцины.

Международная группа ученых впервые установила кристаллическую структуру комплекса из клеточного рецептора и связанного с ним лекарства мизопростола, применяемого для лечения послеродового кровотечения.

Ученые поделились результатами первых научных экспериментов на Европейском рентгеновском лазере на свободных электронах. Лазер смог определить ранее неизвестную структуру белка, который отвечает за устойчивость бактерии — возбудителя пневмонии к антибиотикам.

В основном расщепление белков происходит в желудочно-кишечном тракте человека. Сделать это в лаборатории и тем более собрать белок обратно — невероятно трудно. Теперь ученые создали модель, которая может конкретизировать этот процесс.