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「阿爾法摺疊」精準預測蛋白質三維結構|胺基酸|x射線|生物學|蛋白...
人工智慧(AI)再度發威,攻克了生物學領域一項重大難題:預測蛋白質如何從線性胺基酸鏈捲曲成3D形狀以執行任務。據美國《科學》雜誌網站11月30日報導,「蛋白質結構預測關鍵評估」(CASP)競賽傳來喜訊:英國「深度學習」(DeepMind)稱其AI實現了上述成就,他們的方法將極大加快新藥研發進程。
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下一個諾貝爾獎:蛋白質摺疊
科學家們已經清楚地了解到,從DNA轉錄為RNA,從RNA的密碼子,通過翻譯過程產生蛋白質的胺基酸系列,也都基本搞清楚了。蛋白質就是多個胺基酸組成的多肽鏈經過盤曲摺疊形成的具有一定空間結構的物質。而常見的胺基酸只有二十種。
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下一個諾貝爾獎:蛋白質摺疊
科學家們已經清楚地了解到,從DNA轉錄為RNA,從RNA的密碼子,通過翻譯過程產生蛋白質的胺基酸系列,也都基本搞清楚了。蛋白質就是多個胺基酸組成的多肽鏈經過盤曲摺疊形成的具有一定空間結構的物質。而常見的胺基酸只有二十種。多肽鏈經過摺疊之後就變成了一個一個的微型分子機械,也就是蛋白質分子,每一個蛋白質分子都有獨特的作用,正是由這些蛋白質分子摺疊成的機器,才有了人的各種生命活動。
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Science:當乘風破浪的「Flow」遇上蛋白質合成
經過純化和摺疊後,合成蛋白質顯示出與生物表達蛋白質相當的性質和活性。相關成果發表在Science 上。在手動覆蓋N-端後執行100個胺基酸偶聯後,D-異構體的數量沒有變化,這表明半胱氨酸和組氨酸的差向異構化僅發生在激活步驟中。這使作者能夠固定普適的AFPS方案,然後將其用於合成超過50個胺基酸的序列。
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我心目中兩個最特別的蛋白質胺基酸
在蛋白質分子中,由於它側鏈最小以及沒有手性,因此對蛋白質的結構的影響非常大。 首先,在蛋白質二級結構中,它側鏈太小,與它有關的肽段自由度太強,因此不利於形成穩定的alpha螺旋,但對beta-摺疊影響不大,因為beta摺疊涉及到至少兩個肽段。
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分子伴侶和異構酶合作機理揭開 可促進蛋白質正確的摺疊活動
近日,德國科學家實驗發現,蛋白質摺疊過程中分子伴侶亞基能夠增強異構酶的活性,兩者功能的聯合產生了高效的蛋白質摺疊輔助作用。相關研究成果發表在近期的《美國國家科學院院刊》上。 胺基酸鏈必須摺疊成特定的空間結構,蛋白質才具有生物學功能。當一種蛋白質沒有正確地摺疊時,會導致很多種疾病,例如鐮刀型細胞貧血症、狂牛症和老年痴呆症等。
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蛋白質的生物合成(翻譯)
mRNA生成後,遺傳信息由mRNA傳遞給新合成的蛋白質,此時mRNA分子中的遺傳信息被翻譯成為蛋白質的胺基酸排列順序,因此蛋白質的合成過程也被稱為翻譯。 一、蛋白質合成體系 參與蛋白質合成的物質,除作為原料的胺基酸外,還有mRNA、tRNA、核蛋白體、有關的酶(氨基醯tRNA合成酶),以及ATP、CTP等供能物質與必要的無機離子等。
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蛋白質的合成過程(視頻)
機體中的每一個細胞和所有重要組成部分都有蛋白質參與。胺基酸是蛋白質的基本組成單位。它是與生命及與各種形式的生命活動緊密聯繫在一起的物質。讓我們通過影像動畫來認識一下蛋白質的合成過程。視頻請在wifi下觀看蛋白質複製過程圖解中心法則:DNA是自身複製的模板,DNA通過轉錄作用將遺傳信息傳遞給RNA,最後RNA通過翻譯作用將遺傳信息表達成蛋白質,這是所有有細胞結構的生物所遵循的法則。
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【教學參考】內質網的蛋白質合成功能
有些蛋白質在細胞質的游離核糖體上合成,合成後留在細胞質基質或被運到細胞核、線粒體和過氧化物酶體;另一些蛋白質在剛開始合成不久便隨著核糖體一起轉移到內質網膜上,在粗面內質網上新生肽穿過內質網膜進入內質網腔中,肽鏈繼續延伸直至蛋白質的合成。
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瓜氨酸(胺基酸家族•非蛋白質胺基酸)
【瓜氨酸小史】1914年,日本學者右賀太郎等從西瓜榨汁中第一次分離得到了瓜氨酸,此後由和田光德確認它為一種胺基酸。【瓜氨酸的藥理作用】瓜氨酸是一種非蛋白質胺基酸,它具有肽鍵形成的能力,但是不參與蛋白質的合成。
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【譯】蛋白質摺疊問題50年的歷程
我以其為底稿, 重新翻譯整理後, 供大家參考.摘要蛋白質摺疊問題大約半個世紀前第一次提出. 這一術語涉及三大問題: (i) 胺基酸序列決定蛋白質天然結構的物理規則是什麼? (ii) 蛋白質怎麼能摺疊得如此迅速? (iii) 我們能不能設計一種計算機算法, 根據蛋白質的序列來預測其結構? 我們將對在這些問題上取得的進展進行綜述.
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50年都未解開的蛋白質摺疊難題被AI破解了
1972年,諾貝爾化學獎獲得者克裡斯蒂安·安芬森在獲獎感言中提出了一個假設來說明酶進行化學合成的可能性。他猜測蛋白質複雜的三維結構是由它的一維結構所決定的,也就是說,由DNA控制細胞內RNA所搭建的特定胺基酸序列,從理論上來講,應該決定了這類蛋白質擁有怎樣的結構。
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「阿爾法摺疊」精準預測蛋白質三維結構
人工智慧(AI)再度發威,攻克了生物學領域一項重大難題:預測蛋白質如何從線性胺基酸鏈捲曲成3D形狀以執行任務。據美國《科學》雜誌網站11月30日報導,「蛋白質結構預測關鍵評估」(CASP)競賽傳來喜訊:英國「深度學習」(DeepMind)稱其AI實現了上述成就,他們的方法將極大加快新藥研發進程。
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摺疊革命,深度學習通過胺基酸序列預測蛋白質結構
由胺基酸和蛋白質組成的長鏈,將它們自己摺疊成精準3D結構,可以管理分子間活動的複雜問題。因為,蛋白質外形決定了它的功能和疾病中產生的功能紊亂,並影響蛋白質在分子生物學的中心地位,特別是用於治療科學和治病保健等藥物的發展。近些年,蛋白質通過自身的胺基酸序列可以實現被預測,在計算方法上有了巨大進步。
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研究揭示胺基酸接受末端在蛋白質合成中作用
近日來自中科院上海生科院生化與細胞所的研究人員,在新研究中揭示了tRNA 胺基酸接受末端在蛋白質生物合成及其精確性調控中的作用。
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通過人造基因合成新型蛋白質,能否帶來製藥業的突破
一家位於美國加州拉由拉市(La Jolla)的新興生物科技企業Synthorx,正在設計一種有著6個基因編碼的微生物,其方法是將人造的X和Y鹼基加入到原有的A,T,G,C構成的基因系統中去的。X和Y的誕生固然是科學界的裡程碑,但Synthorx的真正挑戰在於用這些編碼去產生新的蛋白質。理論上,通過簡單地添加X和Y編碼可以令用以構建蛋白質的胺基酸數量提升至172種,而自然狀態下只有20種。通過在DNA中增加XY編碼,細胞可以用多達172種胺基酸來構建蛋白質,這遠超原先的20種。
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將分子結構轉換成聲音,可深入了解蛋白質結構,並創造出新變化!
想要創造一種全新蛋白質,有用的性質?沒有問題!麻省理工學院研究人員將科學與藝術驚人地結合起來,開發出一套系統,可以將蛋白質的分子結構(所有生物基本組成部分)轉換成類似於音樂段落的可聽聲音。然後,通過逆轉這一過程,可以在音樂中引入一些變化,並將其轉化為自然界中從未見過的新蛋白質,雖然這並不像哼唱一種新蛋白質存在那麼簡單,但這個新系統已經很接近了。
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人工合成自然界不存在的蛋白質,製造出超級材料
蛋白質是所有活著的生物的「勞動力」,執行著來自DNA的各種命令。它同時有著各種複雜的結構,實現人類和所有生物體中全部的重要功能,包括消化食物、組織生長、血液中氧氣的傳輸、細胞分裂、神經元激活、肌肉供能等等。令人驚奇的是,蛋白質如此多樣性的功能僅來源於區區20種胺基酸分子的組合序列。直到現在,研究人員才剛剛開始明白這些線型序列是如何摺疊成複雜的結構。
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攻克生物學半世紀難題,「阿爾法摺疊」精準預測蛋白質三維結構
據美國《科學》雜誌網站11月30日報導,「蛋白質結構預測關鍵評估」(CASP)競賽傳來喜訊:英國「深度學習」(DeepMind)稱其AI實現了上述成就,他們的方法將極大加快新藥研發進程。人體擁有成千上萬種不同的蛋白質,每一種蛋白質都包含幾十到幾百種胺基酸,這些胺基酸的順序決定了它們之間的作用,賦予蛋白質複雜的三維形狀,進而決定了蛋白質的功能。
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麻省理工發明快速合成蛋白質的自動化方法,加速生物製藥行業發展
蛋白質,是組成人體一切細胞和組織的重要成分,是生命的物質基礎。蛋白質在生物製藥領域有著重要的作用,其中許多蛋白質可被用於研發治療糖尿病、癌症和關節炎等疾病的藥物。但是,人工合成蛋白質是一個十分複雜、耗時的過程,在生物學上,多個胺基酸通過肽鍵連接形成多肽,多肽經過多級摺疊後形成蛋白質。如何快速合成蛋白質?