Из чего собрана наша ДНК — Российская газета
Из школьного курса биологии вы наверняка помните, что ДНК — это нечто в форме спирали. В спираль закручены две нити. Если по биологии было отлично, то вспомните и сложную расшифровку аббревиатуры ДНК — дезоксирибонуклеиновая кислота. И независимо от оценки, при виде этой аббревиатуры на ум сразу приходит слово «ген». Но если б знали вы, из какого сора растут осмысленные гены и наши знания — о них и ДНК…
Научная догма
В 1953 году Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик опубликовали в журнале Nature двухстраничную статью с заголовком «Молекулярная структура дезоксирибонуклеиновых кислот». В статье коротенечко сообщалось, что ДНК — это двойная спираль, нити которой состоят из нуклеотидов, букв «генетического текста», и удерживаются вместе эфемерными водородными связями. Примерно тогда же стало понятно, как ДНК воспроизводит свои копии, и был сформулирован ключевой для всей биологии принцип — центральная догма* молекулярной биологии.
*Ее автор, один из первооткрывателей молекулярной структуры ДНК Фрэнсис Крик, объяснял выбор этого слова желанием подобрать звучное название.
Эта догма гласит: ДНК является средоточием генетической (наследственной) информации и может служить инструкцией — матрицей для синтеза своей ближайшей родственницы РНК, рибонуклеиновой кислоты. Последняя содержит информацию, которая используется для синтеза белков, а уже те самостоятельно принимаются за дело, выполняя огромное разнообразие работ в клетке. Вольный пересказ центральной догмы молекулярной биологии на сем окончен.
Появление этой догмы ознаменовало наступление «нового времени» в науке о живом. Но заметьте: что догма, что открытия 1950-х выхватили, словно лучом прожектора, только самый центральный, основополагающий сюжет с участием ДНК — кодирующие последовательности в генах. Все остальное первооткрыватели структуры чудо-молекулы пренебрежительно назвали «мусорной ДНК» (англ. Junk DNA), оставив без внимания.
16 000 томов Толстого
В последующие десятилетия некодирующей «темной материи» не придавали особого значения.
Но время шло, не стоял на месте и научный прогресс — ученые понемногу узнавали о разнообразии процессов, происходящих внутри ДНК и с ее участием. Немало удивительного удалось узнать и о геноме в целом. Например, что весь генетический код представляет собой длинный текст, который записан 4-буквенным алфавитом. Это так называемые нуклеотиды: аденин — A, тимин — T, гуанин — G и цитозин — C.
Не так давно, на рубеже тысячелетий, чтобы получить полную версию этого сакраментального «текста», был создан огромный международный консорциум «Геном человека». На протяжении более чем 10 лет исследователи из 20 научных центров США, Великобритании, Японии, Франции, Германии, Испании и Китая и нескольких частных компаний сплоченно работали и ежедневно докладывали о своих успехах.
В результате огромной работы к 2003 году этот написанный природой и прочитанный человеком опус был наконец опубликован. В последовательности из 3 миллиардов букв* было найдено около 20-25 тысяч фрагментов — генов, — в которых непосредственно закодирована наследственная информация.
*Для сравнения: в 4-томном романе «Война и мир» всего-навсего около 750 тысяч знаков, включая знаки препинания и пробелы. Если разбить ДНК на отрезки, равные по числу знаков томам «Войны и мира», получится, что геном человека — это 16 000 таких томов.
Средняя длина гена — около 25-27 тысяч пар нуклеотидов. Если посчитать долю знаков всех генов от объема общего текста, получится около 2%. Если вычесть некодирующие элементы внутри генов, и того меньше. Но если в категорию «мусора» попало 98% генома, значит, этот мусор для чего-то да нужен?
Для сравнения: в 4-томном романе «Война и мир» всего-навсего около 750 тысяч знаков, включая знаки препинания и пробелы. Если разбить ДНК на отрезки, равные по числу знаков томам «Войны и мира», получится, что геном человека — это 16 000 таких томов.Проект «Геном человека» подарил много новых инструментов для работы с ДНК. Историки науки даже называют 2003 год началом новой эры в биологии — постгеномной. Менее чем за два десятилетия в арсенале учёных появились методы, позволяющие распознавать отдельный нуклеотиды при протягивании молекулы ДНК через нанопору, — в ХХ веке о таком не помышляли даже фантасты.
И потихоньку наука начала разбираться с завалами «мусора».
Так из какого сора?
Что же представляет собой это «молчаливое большинство» нашего генома?
Безусловно, нельзя говорить о ненужности и бессмысленности 98% генетического материала. Эту хаотичную и слабо понятную сейчас массу можно назвать не мусором, а скорее свалкой сокровищ.
Некодирующие области могут выполнять разные функции или не выполнять никаких. Чтобы попасть в эту огромную категорию, участкам ДНК достаточно не хранить в себе информацию о структуре РНК или белка.
Компоненты человеческого генома
Кодирующие области 2%
Интроны 26%
ДНК-транспозоны 3%
LTR-ретротранспозоны 8%
LINEs 20%
SINEs 10%
Микросателлиты 3%
Другие типы 28%
Непосредственно внутри кодирующих областей встречаются интроны. Это такие участки ДНК, которые сидят внутри генов, но при этом ничего не кодируют. В дальнейшем интроны безжалостно вырезаются и выбрасываются из уже из РНК (этот процесс называется сплайсингом).
Обилие подобных побочных продуктов производства РНК характерно для эукариот: у них для генома есть специальный контейнер, способный вместить сколь угодно много сора, — ядро. В человеческой ДНК на интроны приходится аж четверть текста. У бактерий такого контейнера нет, их геномы более компактные и рационализированные.
За границами кодирующих областей встречаются два типа крайне важных последовательностей: промоторы и терминаторы. Первые обозначают место, откуда надо начать считывание гена, вторые — конец. Рядом могут находиться энхансеры и сайленсеры — своеобразные тумблеры, позволяющие настроить активность считывания гена. Регуляторные участки ДНК — важный тип некодирующих последовательностей, ведь такая сложная машина, как организм, должна, во-первых, правильно собирать себя в процессе развития и, во-вторых, оперативно реагировать на изменения состояния — своего собственного и окружающей среды.
Плодятся буквы, как лопухи и лебеда, как буквы в ворде
«Ааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааааа», — повторяет Владимир Сорокин несколько страниц в своем дебютном романе «Норма», используя бессмысленный повтор как средство художественной выразительности.
TTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT или GCAGCAGCAGCAGCAGCAGCAGCA, — вторит ему ДНК. На такие последовательности приходится около 1,5 миллиарда знаков из 3-миллиардного текста нашего генома. Почему бессмысленные повторы занимают столько места? Или, раз это место им отведено, они что-то да значат? Учёные считают, что повторяющиеся последовательности — это горячие точки эволюции: с ними связаны быстрые и неожиданные изменения генома. Исследования показали, что не все повторы одинаковы, их можно разделить на два больших типа: прямые и диспергированные, причём в каждом по несколько разновидностей.
Диспергированные повторы, в отличие от прямых, не идут впритык друг за другом, а перемежаются с другими участками ДНК. По большей части диспергированные повторы — это транспозоны, последовательности-анархисты, способные скакать с места на место, то есть перемещаться по геному. Свободолюбивое поведение делает транспозоны важной движущей силой эволюции: они перемешивают и прочее население генома, вмешиваясь в работу генов.
Некоторые транспозоны — ретротранспозоны — могут не только скакать по геному, но и плодиться в нём. Их название отражает не художественные пристрастия, а механизм, который эти мобильные генетические элементы используют для передвижения по ДНК. Корень «ретро-» по аналогии с ретровирусами намекает на переход в форму РНК. То есть такие последовательности сначала считываются, а потом из РНК-матрицы переходят снова в ДНК, встраиваясь в новое место генома. Принцип «копировать — вставить». Оставшиеся малочисленные ДНК-транспозоны переходить в РНК не умеют, им остается вариант «вырезать — вставить».
Ретротранспозоны нашего генома можно разделить на несколько групп. Во-первых, это LTR-ретротранспозоны. На концах таких последовательностей присутствуют особые повторяющиеся участки. Подобные концевые повторы есть у ретровирусов и используются ими для встраивания генетического материала в геном хозяина. Это сходство названий и последовательностей не случайно: LTR-ретротранспозоны происходят от ретровирусов.
Очередной вирусный след в человеческом геноме, притом увесистый: на LTR-повторы приходится порядка 8% генома Homo sapiens.
Ретротранспозоны LINEs и SINEs таких концевых повторов лишены. Главное различие между ними в размере: от менее 500 нуклеотидов у SINEs до в среднем 7000 у LINEs. Самые любопытные из них Alu-повторы. Подавляющее большинство SINEs генома Homo sapiens — это именно они. Предполагают, что Alu-элементы возникли около 100 млн лет назад и с тех пор изменялись вместе с расходящимися по собственной эволюционной ветке обезьянами. Изучение Alu-повторов помогает лучше понять родословную наших родичей.
Ну сколько можно повторять!
Тандемные повторы ДНК вплотную примыкают друг к другу, почти как ездоки велосипеда-тандема. Отсюда их правильная структура с регулярным чередованием. Ну а свойства определяются размером повторов, по этому признаку тандемные повторы делят на три типа: сателлиты, минисателлиты и микросателлиты.
Самые длинные — сателлиты, или сателлитная ДНК, — могут тянуться миллионы и миллионы нуклеотидов подряд.
Космическое название (англ. Satellite — спутник) связано с тем, что при ультрацентрифугировании (метод разделения веществ в результате очень быстрого раскручивания на ультрацентрифуге) эта часть ДНК легко отделялась от прочего генома. Сателлиты не кодируют РНК и белки и вообще складированы в «технических» областях хромосом: центромерах и теломерах. Центромеры и сателлитные повторы важны при делении клетки. Когда дело доходит до разделения удвоенных хромосом, микротрубочки подходят именно к центромерам и тянут за них хромосомы в противоположном направлении. А сателлиты в теломерах не позволяют концам хромосом слипаться (и самой хромосоме — разрушиться). Еще они защищают нас от старения, препятствуя укорачиванию хромосом.
Фото: Журнал «Кот Шрёдингера»
Средненькие в семье тандемных — минисателлиты, — как заведено и у людей, следуют за старшенькими. Они обнаружены не в самих центромерах и теломерах, а по соседству. Именно по последовательностям минисателлитов в детективных сериалах определяют сходство ДНК с места преступления с ДНК подозреваемого, а в романтических — устанавливают родительство.
Длина каждого отдельного минисателлита довольно специфична у каждого из нас, однако у близких родственников они схожи.
Самые маленькие из тандемных повторов длиной всего 6-10 нуклеотидов — микросателлиты. Как и средненькие (и по тому же принципу), самые короткие в семействе нашли применение в криминалистике, но на этом их сходство со старшими братьями заканчивается. В отличие от них, микросателлиты находятся не в определённых участках хромосом, а распределены по всей ДНК почти равномерно. И не криминалистическое применение в них самое интересное. Микросателлиты, несмотря на малый размер, — кипучие котлы эволюции. Мутации в них происходят в тысячу раз чаще, чем в каких-либо других нуклеотидах. Характер этих мутаций заключается в потере или дублировании единиц-повторов целиком. Притом не одной — иногда «проскальзывание» копирующего ДНК белка затрагивает большие участки ДНК со следующими один за другим микросателлитами.
Если такое нарастание происходит в некоторых пределах, то в целом ситуация остается под контролем.
Если же они превышены (к этому располагает наследственность), никто и ничто уже не сможет удержать микросателлиты. Происходит так называемая экспансия: единицы микросателлитов повторяются сотни и тысячи раз подряд, а обладатель соответствующего генома приобретает серьезное, обычно неизлечимое и быстро прогрессирующее заболевание. Это может быть и болезнь Хантингтона — неуклонно прогрессирующее заболевание мозга, прославившееся вместе с Тринадцатой из сериала «Доктор Хаус», и синдром хрупкой Х-хромосомы. Хрупкой оказывается как раз область микросателлитов, причем хрупкой настолько, что часть этой хромосомы может просто… отвалиться.
Геном Homo sapiens — это текст из 3 миллиардов букв, который очень далек от порядка и предсказуемости. Наш геном — это разнообразие, хаос, повторы и… своеобразная эволюционная разумность. И неожиданные сюжетные повороты. Почти как в стихотворении Хармса об устройстве человека:
А, впрочем, не рук пятнадцать штук,
пятнадцать штук,
пятнадцать штук.
Хэу-ля-ля,
дрюм-дрюм-ту-ту!
Пятнадцать штук, да не рук.
Строение и функции глаза, анатомия глаза
Человек видит не глазами, а посредством глаз, откуда информация передается через зрительный нерв, хиазму, зрительные тракты в определенные области затылочных долей коры головного мозга, где формируется та картина внешнего мира, которую мы видим. Все эти органы и составляют наш зрительный анализатор или зрительную систему.
Наличие двух глаз позволяет сделать наше зрение стереоскопичным (то есть формировать трехмерное изображение). Правая сторона сетчатки каждого глаза передает через зрительный нерв «правую часть» изображения в правую сторону головного мозга, аналогично действует левая сторона сетчатки. Затем две части изображения — правую и левую — головной мозг соединяет воедино.
Так как каждый глаз воспринимает «свою» картинку, при нарушении совместного движения правого и левого глаз может быть расстроено бинокулярное зрение. Попросту говоря, у вас начнет двоиться в глазах или вы будете одновременно видеть две совсем разные картинки.
Основные функции глаза
- оптическая система, проецирующая изображение;
- система, воспринимающая и «кодирующая» полученную информацию для головного мозга;
- «обслуживающая» система жизнеобеспечения.
Строение глаза
Глаз можно назвать сложным оптическим прибором. Его основная задача — «передать» правильное изображение зрительному нерву.
Роговица — прозрачная оболочка, покрывающая переднюю часть глаза. В ней отсутствуют кровеносные сосуды, она имеет большую преломляющую силу. Входит в оптическую систему глаза. Роговица граничит с непрозрачной внешней оболочкой глаза — склерой. См. строение роговицы.
Передняя камера глаза — это пространство между роговицей и радужкой. Она заполнена внутриглазной жидкостью.
Радужка — по форме похожа на круг с отверстием внутри (зрачком). Радужка состоит из мышц, при сокращении и расслаблении которых размеры зрачка меняются.
Она входит в сосудистую оболочку глаза. Радужка отвечает за цвет глаз (если он голубой — значит, в ней мало пигментных клеток, если карий — много). Выполняет ту же функцию, что диафрагма в фотоаппарате, регулируя светопоток.
Зрачок — отверстие в радужке. Его размеры обычно зависят от уровня освещенности. Чем больше света, тем меньше зрачок.
Хрусталик — «естественная линза» глаза. Он прозрачен, эластичен — может менять свою форму, почти мгновенно «наводя фокус», за счет чего человек видит хорошо и вблизи, и вдали. Располагается в капсуле, удерживается ресничным пояском. Хрусталик, как и роговица, входит в оптическую систему глаза.
Стекловидное тело — гелеобразная прозрачная субстанция, расположенная в заднем отделе глаза. Стекловидное тело поддерживает форму глазного яблока, участвует во внутриглазном обмене веществ. Входит в оптическую систему глаза.
Сетчатка — состоит из фоторецепторов (они чувствительны к свету) и нервных клеток.
Клетки-рецепторы, расположенные в сетчатке, делятся на два вида: колбочки и палочки. В этих клетках, вырабатывающих фермент родопсин, происходит преобразование энергии света (фотонов) в электрическую энергию нервной ткани, т. е. фотохимическая реакция.
Палочки обладают высокой светочувствительностью и позволяют видеть при плохом освещении, также они отвечают за периферическое зрение. Колбочки, наоборот, требуют для своей работы большего количества света, но именно они позволяют разглядеть мелкие детали (отвечают за центральное зрение), дают возможность различать цвета. Наибольшее скопление колбочек находится в центральной ямке (макуле), отвечающей за самую высокую остроту зрения. Сетчатка прилегает к сосудистой оболочке, но на многих участках неплотно. Именно здесь она и имеет тенденцию отслаиваться при различных заболеваниях сетчатки.
Склера — непрозрачная внешняя оболочка глазного яблока, переходящая в передней части глазного яблока в прозрачную роговицу.
К склере крепятся 6 глазодвигательных мышц. В ней находится небольшое количество нервных окончаний и сосудов.
Сосудистая оболочка — выстилает задний отдел склеры, к ней прилегает сетчатка, с которой она тесно связана. Сосудистая оболочка ответственна за кровоснабжение внутриглазных структур. При заболеваниях сетчатки очень часто вовлекается в патологический процесс. В сосудистой оболочке нет нервных окончаний, поэтому при ее заболевании не возникают боли, обычно сигнализирующие о каких-либо неполадках.
Зрительный нерв — при помощи зрительного нерва сигналы от нервных окончаний передаются в головной мозг.
Полезно почитать
Общие вопросы о лечении в клинике
Создан первый в мире искусственный белок
|
Поделиться
Ученые из Медицинского института Ховарда Хьюза при университете Вашингтона (Univeristy of Washingtons Howard Hughes Medical Institute) сконструировали первый в истории искусственный белок, который никогда не существовал в природе.
Top7 стал первым синтетическим протеином, созданным «с нуля» на компьютере и только затем полученным в лаборатории. В реальности форма молекулы в точности соответствует модели в компьютерной программе. Сейчас разворачивается новый этап работ по проекту Folding@Home программе распределенных вычислений, работающей через интернет.
Folding@Home предназначен для расчета математической модели «правильного» сворачивания белка в трехмерную структуру и сулит новые перспективы для продления активной жизни человека.
Предполагается, что использованная методика будет использована при конструировании других белков, столь необходимых для медицины человека.
Эта разработка группы биологов под руководством Дэвида Бэйкера (David Baker) проливает свет на загадку фолдинга белков.
|
Компьютерная модель первого синтетического протеина Top7 Источник: Gautam Dantas/University of Washington |
Напомним, что ученым до сих пор непонятны принципы, в соответствии с которыми белки сворачиваются в трехмерном пространстве, принимая особую форму (это явление и получило название «фолдинг белков»).
Успешный эксперимент по конструированию синтетического протеина Top7 проливает определенный свет на механизм фолдинга белков.
Теперь, по словам Дэвида Бэйкера, стали понятны хотя бы некоторые характеристики таинственного процесса1.
В настоящее время ученые из университета Вашингтона (Univeristy of Washingtons Howard Hughes Medical Institute) продолжают работу.
Исследовательская группа поставила своей целью сконструировать протеины с точно запрограммированными функциями.
Ожидается, что это будет настоящий прорыв и не только в медицине.
Что такое фолдинг
|
Протеин: синтез, структура и фолдинг Источник: Folding@Home |
В клетках за производство протеинов отвечают рибосомы, где белки собираются из отдельных аминокислот в соответствии с последовательностью, считываемой из ДНК.
Результатом работы такого биологического конвейера являются длинные молекулы «заготовки» для протеинов.
И хотя геном сегодня расшифрован, то есть, известна структура некоторого количества белков, в том числе человека, даже в этом случае невозможно судить о его функциях. Последние проявляются только после того, как длинная цепочка аминокислот свернется и примет необходимую форму.
Примечательно, что из миллионов потенциально возможных пространственных комбинаций протеин принимает одну-единственную заранее известную форму. Этот процесс и называется фолдингом. Таким образом, в организме образуются готовые к работе гемоглобин, инсулин и другие необходимые для жизнедеятельности белки.
Процесс сворачивания может проходить в несколько стадий длительностью от нескольких секунд до нескольких минут. В последней решающей фазе протеин из «предварительного состояния» мгновенно принимает окончательную форму. Именно эта фаза продолжительностью несколько десятков микросекунд представляет собой сложнейшую проблему для моделирования.
Ситуация с принятием окончательной формы усугубляется тем, что процесс в значительной степени зависит от условий внешней среды, в том числе температуры.
Одна молекула мгновенно, «естественным образом», сворачивается в природных условиях. Но моделирование этого, казалось бы, простого процесса может занимать годы непрерывной работы многих компьютеров.
В наше время ученые развернули активную деятельность в попытках понять, каким образом протеины выполняют фолдинг так быстро и так надежно.
Понимание этого процесса позволит не только с легкостью создавать усовершенствованные версии белков, существующих в природе, но и моделировать абсолютно новые структуры с новыми свойствами синтетические «самосборные» протеины с запрограммированной функциональностью. Некоторые даже говорят о будущих «нанороботах», появление которых приведет к настоящей технологической революции, в том числе в медицине.
Фолдинг@на дому.EXE
От больших данных к озеру данных: почему складировать все в одно мега-хранилище — не лучший вариант
Интеграция
Первый синтетический протеин создан учеными из Медицинского института Ховарда Хьюза при университете Вашингтона.
Именно этот институт является главным спонсором известного проекта Folding@Home2 программы распределенных вычислений для расчета фолдинга разнообразных синтетических белков.
Так получилось, что одной из задач, моделирование которой требует огромной вычислительной мощности, является фолдинг протеинов. На современном ПК расчет 1 наносекуды фолдинга белка при определенных температурных условиях занимает примерно 1 день. Для расчета всего процесса требуется в десятки тысяч раз больше вычислительной мощности, потому что фолдинг продолжается несколько десятков микросекунд. Кроме того, необходимо моделировать сворачиваемость разных модификаций молекулы при разных температурах. Для выполнения этой задачи любой вычислительной мощности будет недостаточно.
|
Визуализация фолдинга на экране Источник: Folding@Home |
Folding@Home один из самых крупных научных проектов распределенных вычислений.
На сайте можно скачать программу-клиент, которая работает под Windows, Linux или Macintosh в фоновом режиме или в виде красивого скринсейвера (см. слева). Кстати, работа программы в фоновом режиме с низким приоритетом практически не сказывается на общей производительности системы.
Сейчас в проекте Folding@Home участвуют уже более 270 тыс. пользователей со всех регионов мира. Работает более 570 тыс. компьютеров, их количество постоянно растет. Недавно к числу спонсоров присоединилась компания Google. Она внедрила фоновый обсчет фолдинга в свою популярную надстройку Google Toolbar для браузера Internet Explorer.
|
Компьютерная модель виллина Симуляция Folding@Home |
На первой стадии развития Folding@Home с октября 2000 г. по октябрь 2001 г. были успешно смоделированы несколько простых, быстро сворачивающихся протеинов, в том числе виллин (количество аминокислот 36, время фолдинга 10 микросекунд).
Ученые на практике, в результате лабораторных экспериментов, подтвердили корректность полученных результатов.
Хотя виллин (см. рисунок справа) стал «визитной карточкой» проекта, в настоящее время рассчитывается фолдинг более сложных и больших молекул. Так, скоро начнется обсчет протеина Alzheimer Amyloid Beta, который вызывает токсический эффект в болезни Альцгеймера.
Неправильный фолдинг и болезнь Альцгеймера
Сейчас специалисты знают о фолдинге гораздо больше, чем Паулиг и Анфинсен, которые получили Нобелевскую премию за открытие этого процесса полвека назад.
Известно, что протеиновая цепочка иногда может сворачиваться в неправильную форму. Кроме того, были открыты специальные протеины, получившие название чапероны, единственное предназначение которых помогать другим протеинам сворачиваться и следить за тем, чтобы процесс проходил в соответствии с «инструкцией».
Для корректного фолдинга одной молекулы белка иногда требуется последовательное участие пяти различных чаперонов.
Без них процесс может выйти из-под контроля. В этом случае цепочка из аминокислот может присоединиться к другой цепочке с образованием мусора.
|
Схема фолдинга протеина, а также примеры нарушения на различных стадиях (FASEB J. 10, 52 (1996) |
Простейший пример нарушения фолдинга знаком каждому человеку, который варил яйцо. В процессе нагревания молекулы протеинов внутри яйца теряют свою форму. После этого они уже не могут свернуться правильным образом и образуют твердую, нефункциональную, но вкусную массу (такое нарушение изображено на рисунке справа).
Примерно то же самое происходит с одним из протеинов в организме человека, пораженного болезнью Альцгеймера3. Нефункциональная белковая масса, образовавшаяся в результате неправильного фолдинга одного-единственного протеина, откладывается в определенных участках мозга и мешает его работе.
Безусловно, получение синтетических протеинов будет способствовать созданию новых, эффективных лекарств от болезни Альцгеймера и других недугов, многие из которых свойственны именно пожилым людям.
Таким образом, можно ожидать, что человечество сделает новый шаг на пути к увеличению продолжительности человеческой жизни. Предполагается, что в самом ближайшем будущем люди смогут сохранять хорошее здоровье до 80-100 лет, и это уже совсем не фантастика.
Анатолий Ализар / CNews.ru
1Статья с описанием работы ученых опубликована 21 ноября 2003 г. в журнале Science.
2Программа Folding@Home лишь один из многочисленных проектов распределенных вычислений, которые работают через интернет.
Первым подобным проектом был знаменитый SETI@Home обработка на компьютере записи аналогового сигнала с радиотелескопа, получавшего сигналы из космоса. Любой пользователь ПК, где бы он ни находился, мог скачать на свой домашний компьютер кусочек радиоспектра из далекой галактики, проанализировать его на предмет наличия аномалий и отправить результаты в институт SETI в США. Этот проект приобрел настолько широкую популярность, что в 1999 году программу-клиент с заявленного сайта скачали миллионы людей.
Напомним, что в то время вышел фильм «Контакт» с Джуди Фостер, так что поиск инопланетян с помощью радиотелескопов стал очень модным увлечением, особенно в США.
Поиск внеземного разума продолжается до сих пор, но главной заслугой проекта SETI@Home стало то, что он подтвердил работоспособность схемы распределенных вычислений, когда сотни тысяч обычных «персоналок» совершенно бесплатно выполняют работу, непосильную для самых мощных суперкомпьютеров стоимостью миллионы долларов.
3Болезнь Альцгеймера это болезнь 21 века, так как ей подвержены пожилые люди.
По статистике, болезнью Альцгеймера заболевают около 10% населения старше 65 лет и около 50% старше 85 лет. В США умирают из-за этого недуга примерно 100 тыс. человек ежегодно.
главные открытия 2020 года: Наука: Наука и техника: Lenta.ru
Несмотря на то что 2020 год можно назвать годом борьбы ученых с коронавирусом, в других областях науки были сделаны интересные и значительные открытия.
К их числу можно отнести новый способ предсказания структуры белков, обнаружение следов жизни на Венере и частичное раскрытие тайны мощных радиовспышек во Вселенной. «Лента.ру» публикует десятку прорывных научных исследований, не связанных с изучением SARS-CoV-2.
Ученые уже научились определять, какие участки генома отвечают за синтез белков. Благодаря генетическому коду по последовательности нуклеотидов ДНК можно однозначно определить последовательность аминокислот в белке, называемую первичной структурой. Однако белок должен свернуться в трехмерную структуру, способную выполнять определенные функции. Этот процесс сворачивания, называемый фолдингом, зависит от химических свойств аминокислот. Чтобы определить функции, которые способен выполнять белок с заданной аминокислотной последовательностью, исследователи чаще всего прибегают к экспериментам. Даже если трехмерную структуру удается предсказать с помощью алгоритмов, высока вероятность ошибки.
Проблема фолдинга белков признана одной из величайших проблем в современной науке.
Для каждой аминокислотной цепи в теории существует огромное число вариантов складывания, а внутри клетки реализуется, как правило, одно-единственное. Чтобы создать белки с необходимыми свойствами (например, для противоопухолевых препаратов), нужно знать, какая аминокислотная последовательность для этого потребуется и как она свернется.
С этой целью ученые разработали новую систему искусственного интеллекта (ИИ) DeepMind AlphaFold, которая обеспечивает беспрецедентную точность в прогнозировании структуры белка. По результатам тестирования средняя оценка для AlphaFold составила 92,4 по метрике Global Distance Test. При этом оценка 90 GDT считается конкурентоспособной среди результатов, полученных экспериментально. Это значит, что ИИ способен во многих случаях просчитывать трехмерную структуру белков точнее, чем с использованием ряда лабораторных методов.
Исследователи Университета Рочестера открыли первый сверхпроводник при комнатной температуре. Сверхпроводники имеют нулевое электрическое сопротивление, однако это свойство проявляется только при очень низких температурах.
В новой работе ученым удалось добиться сверхпроводимости при рекордной температуре около 15 градусов Цельсия. Однако для этого им пришлось подвергнуть материал из углерода, серы и водорода экстремально высокому давлению в 270 гигапаскалей (что в 2,6 миллиона раз больше атмосферного давления на Земле). Подобное давление характерно для центра Земли, и это делает данную сверхпроводимость непрактичной.
Материалы по теме
00:00 — 22 ноября 2018
00:03 — 5 января 2020
Дали сигнал
Как астрономы приблизились к разгадке самого странного космического явления
Исследователи пока не знают точную структуру полученного сверхпроводящего кристалла. Даже компьютерное моделирование показало, что смесь из углерода, серы и водорода под экстремальным давлением не должна обладать столь высокой температурой сверхпроводимости. Однако результаты исследования дают надежду, что в будущем будет найден сверхпроводник при комнатной температуре и гораздо более низком давлении.
Внутри метеорита, упавшего на Землю 30 лет назад, исследователи впервые обнаружили следы внеземного белка.
С помощью масс-спектрометрии ученые выявили аминокислоту глицин, связанную с атомами железа и литием. Результаты моделирования показали, что глицин не был изолированной молекулой, а являлся частью белка, который назвали гемолитином.
Хотя белок структурно похож на земные белки, в нем присутствует изотоп водорода дейтерий. Соотношение дейтерия и водорода не характерно для Земли, однако соответствует долгопериодическим кометам, чья орбита простирается далеко за пределами орбит внешних планет Солнечной системы.
Ученые считают, что белок сформировался в протосолнечном диске более 4,6 миллиарда лет назад. В то же время остается вероятность, что молекула на самом деле относится не к белкам, а к другому типу полимеров.
Астрофизики обнаружили недостающую материю, которая составляет 40 процентов от обычного (барионного) вещества во Вселенной. Из барионного вещества состоят планеты, звезды и галактики, однако огромная доля этой материи до сих пор оставалась необнаруженной. В то же время астрономы считали, что она содержится во Вселенной в виде диффузного газа, излучение от которого слишком слабое, чтобы его можно было обнаружить обычными методами.
Фото: JPL-Caltech / NASA
PIA23791: Contrast-enhanced false color view of Venus from Mariner 10 1
В новой работе ученые проанализировали мощные вспышки радиоволн из далеких галактик, или быстрые радиовсплески (FRB). FRB продолжаются несколько миллисекунд и сопровождаются выбросом в космическое пространство огромного количества энергии — такой, какую Солнце испускает в течение нескольких десятков тысяч лет. Большинство исследователей предполагают, что у этого явления естественные причины, например вспышки сверхновых, столкновение нейтронных звезд, активные черные дыры или магнетары.
Излучение от FRB проходит большое расстояние (миллиарды световых лет), прежде чем достигает Земли. Проходя через вещество в межгалактической среде, излучение рассеивается. По степени дисперсии можно определить точную плотность материи в пространстве, что и позволило исследователям выявить недостающее вещество. Хотя ученые не знают, из чего именно оно состоит, предполагается, что это облака из атомов водорода и гелия.
Астрономы обнаружили, что вспышка магнетара SGR 1935+2154 в Млечном Пути по своим характеристикам очень похожа на быстрые радиовсплески, чья природа пока остается не ясной. Ученые давно предполагают связь FRB с магнетарами — разновидностью нейтронных звезд с чрезвычайно сильным магнитным полем — однако до сих пор подтверждений этому не было.
Ученые открыли быстрый радиовсплеск FRB 200428, чей источник совпал с местоположением вспышки рентгеновских лучей от магнетара SGR 1935+2154, расположенного в Млечном Пути на расстоянии 30 тысяч световых лет от Земли. До сих пор астрономы регистрировали только внегалактические быстрые радиовсплески.
Согласно теоретической модели, радиоизлучение стало результатом выброса плазмы, перемещающейся с релятивистской (приближенной к скорости света) скоростью и распространяющейся в намагниченной внешней среде, богатой протонами, нейтронами и другими барионами. Ударная волна от выброса породила синхротронное рентгеновское и гамма-излучение.
В свою очередь, это излучение, взаимодействуя с выбросами плазмы, способствовало возникновению нейтрино высоких энергий. Если бы ученые зарегистрировали нейтрино, то это стало бы подтверждением модели.
Особенностью магнетара SGR 1935+2154 стало то, что он испустил радиоволны, что и позволило связать его с FRB, хотя эти нейтронные звезды обычно испускают рентгеновское и гамма-излучение. В то же время открытие не исключает того, что у FRB возможны и другие источники.
В верхних слоях атмосферы Венеры были найдены следы фосфина. При этом ядовитое вещество содержится в количествах, которые нельзя объяснить абиотическими механизмами, то есть процессами, в которых не задействованы живые организмы. Ученые выявили фосфин с помощью комплекса радиотелескопов ALMA в Чили и телескопа Джеймса Клерка Максвелла на Гавайях. На Земле это вещество производят анаэробные организмы, не использующие кислород для дыхания.
Фото: JPL-Caltech / NASA
PIA23791: Contrast-enhanced false color view of Venus from Mariner 10 1
Известно, что фосфин также встречается в атмосфере газовых планет-гигантов, однако в этом случае его производят химические процессы, происходящие глубоко в их недрах под давлением.
Хотя на Венере вряд ли могут выжить живые организмы из-за очень суровых условий, исследователи пока не знают, какие другие процессы могли бы привести к накоплению фосфина.
Позднее ученые продемонстрировали, что предварительная оценка количества фосфина могла быть завышенной, однако даже уточненные концентрации остаются слишком высокими. По данным специалистов, открытие может стимулировать новые исследования второй от Солнца планеты.
В 2019 году красный сверхгигант Бетельгейзе неожиданно потускнел, что породило слухи о скором превращении звезды в сверхновую. Астрономы предполагали, что звезда начала выбрасывать огромное количество газа и пыли, что затмило ее яркую поверхность и снизило видимый блеск.
В 2020 году ученые определили точную причину загадочного потускнения Бетельгейзе. Оказалось, что причиной феномена стали гигантские пятна, подобные солнечным, но во много раз крупнее. Астрономы проанализировали данные 13-летних наблюдений за красным сверхгигантом в субмиллиметровом диапазоне.
Во время падения видимого блеска на 40 процентов с октября 2019 года по апрель 2020 года звезда также снизила свою яркость на субмиллиметровых волнах на 20 процентов. Ученые рассмотрели модели лучистого переноса и показали, что вероятной причиной стали изменения температуры в фотосфере, то есть на поверхности звезды появились гигантские холодные пятна.
Детальное изображение нижней хромосферы Бетельгейзе, полученное наблюдением в субмиллиметровом диапазоне 9 ноября 2015 года на радиотелескопе ALMA
Фото: ALMA
Ранее считалось, что причиной изменения яркости были выбросы пыли. Это явление характерно для гигантских звезд, находящихся на последнем этапе своего жизненного цикла. Они раздуваются, причем внешние слои становятся нестабильными и начинают пульсировать. Так как гравитационное притяжение на поверхности разрастающейся звезды ослабевает, пульсации могут легко вытолкнуть газ, который охлаждается, конденсируется и превращается в пыль. Хотя эта пыль затмевает видимый свет от звезды, в субмиллиметровом диапазоне она должна испускать излучение.
Однако затемнение на всех изученных длинах волн может свидетельствовать либо о снижении средней температуры поверхности Бетельгейзе на 200 градусов Цельсия, либо о возникновении относительно холодных областей, занимающих 50-70 процентов поверхности звезды.
Астрономы Северо-Западного университета в США зафиксировали новый тип космических явлений, который относится к FBOT (англ. fast blue optical transient) — голубым оптическим переходным процессам. Ученым известно только три таких феномена. По сути, он представляет собой сверхмощный взрыв, видимый в оптических, рентгеновских и радиолучах.
Объект, который породил взрыв, находится в 500 миллионах световых лет от Земли. Он породил отток газа и частиц, скорость которого достигла 55 процентов скорости света. Известно, что подобное способны проделать гамма-всплески, но они запускают материал, чья масса достигает лишь одной миллионной массы Солнца. По оценкам ученых, CSS161010 разогнала до более чем половины скорости света от 1 до 10 процентов массы Солнца.
Исходя из этого исследователи полагают, что FBOT является самым быстрым переходным процессом во Вселенной.
Зонд, разработанный европейскими учеными вместе с НАСА, прошел на рекордно близком расстоянии от Солнца. В ходе первого оборота вокруг светила исследователям удалось впервые получить снимки десятков небольших вспышек, называемых «солнечными кострами», которые в несколько миллионов раз меньше обычных вспышек и сравнимы с размером Европы.
Аппарат способен выдержать температуру до 500 градусов Цельсия, что позволяет ему находиться на расстоянии 40 миллионов километров от поверхности Солнца. Приборы защищены термостойкой оболочкой, которая подвергается воздействию солнечного ветра, в 13 раз более сильному, чем на орбите Земли.
Операторы зонда планируют немного изменить траекторию полета Solar Orbiter, чтобы тот впервые в истории получил изображения полюсов Солнца. Это будет сделано к 2027 году.
Звездная пыль, обнаруженная внутри массивного метеорита, который упал на Землю полвека назад, датируется 7,5 миллиарда лет, что делает ее самым старым твердым веществом, обнаруженным на планете.
Метеорит Мерчисон упал в Австралии в 1969 году. В нем ученые нашли гранулы пыли старше Солнечной системы, чей возраст достигает 4,6 миллиарда лет. Сами гранулы были выброшены в космос древними умирающими звездами, после чего они включились в состав новых небесных тел.
Сначала исследователи измельчили фрагменты метеорита, после чего порошок растворили в кислоте. Возраст гранул определили, оценив, как долго вещество подвергалось воздействию космических лучей, проникающих сквозь твердый материал. При взаимодействии пыли с лучами образуются новые элементы, в том числе изотопы неона, по числу которых и выявлялся возраст пыли. Оказалось, что 10 процентов гранул старше 5,5 миллиарда лет, а 60 процентов — от 4,6 до 4,9 миллиарда лет.
По словам ученым, открытие указывает на то, что Млечный Путь переживает периоды усиленного звездообразования, одно из которых случилось семь миллиардов лет назад.
«Чипированных» при вакцинации людей стали выявлять с помощью вилки
Теории о массовом чипировании людей вакцинами находят все большее «подтверждение».
В сети стремительно распространяются ролики и фото, как люди прикладывают к месту введения инъекции магниты, батарейки, различные металлические предметы (ложки, вилки, монеты различных достоинств). К великому изумлению публики, все эти предметы примагничиваются и держатся на руках привитых. А у некоторых и по всему телу. Неужели Билл Гейтс, самый популярный герой мифов, связанных с пандемией, и вправду скоро поработит земной шар?
Журналисты «МК» провели собственные эксперименты и попросили комментарии экспертов.
Чаты и соцсети кипят. «Девочки, мама подруги привилась зимой от коронавируса. Вчера прислала мне видео: приложила вилку к месту укола, а она примагнитилась! Проверили еще на одном привитом – то же самое!» «Сегодня своими глазами видела, как к месту, куда кололи вакцину, прикладывают пятирублевую монету, а она держится, как на магните! Это что ж такое людям колят?!»
Объяснения сему феномену люди находят порой самые невероятные. К примеру, упоминают о неких американских ученых, которые разработали метод хемогенетики, позволяющий вводить в организм белки, встраивающиеся в клетки головного мозга и изменяющие его структуру.
В итоге (внимание!) мозг становится чувствительным к радиоволнам и электромагнитным полям. Введенные генетические структуры в организмы рыбок и мышек приводили к тому, что они начинали вырабатывать белки «магнето», которые заряжаются электромагнитными импульсами и становятся управляемыми. Например, американцы даже заставили рыбок бегать по кругу и имитировать побег.
Физики от таких объяснений седеют на глазах. Впрочем, как бы смешно не выглядели подобные сообщения, народ начал массово цеплять на себя металл. Фото со свидетельствами невероятных способностей щедро выкладываются в Интернете. В сети гуляет даже видео на португальском языке, в котором утверждается, что монетка со стороны прививки… парит в воздухе. Есть и более творческие ролики, свидетельствующие о том, как у вакцинированных при включении блютуз и прикладывании телефонов к телу высвечиваются… номера. Прокомментировать эти трюки сможет разве что Девид Коперфильд, но металлы к телу действительно прилипают. «Прилипает к плечу.
Реально. Правда, и к левому, и к правому. Вакцину кололи только в левое», — делится опытом Петр. Журналисты «МК» тоже провели свой микроэксперимент. Можем подтвердить: привитый человек и вправду удерживает на себе вилку. Но есть и хорошие новости: двое не привитых тоже оказались «чипированными»: пятирублевые монетки держатся на коже без усилий.
Некоторые вакцинированные спрашивают, смогут ли они скоро раздавать вайфай и даст ли вакцинирование бонусом талант притягивать не только монеты, но и купюры, а еще лучше — драгметаллы? «Вот бы еще венец безбрачия рассасывался – вот это мотивация!» – пишет Ульяна.
Впрочем, находятся и те привитые, на которых металлы не держатся, как бы они не пытались их приложить. «Видимо, я уже размагнитилась, — пишет расстроенная Елена. – С прививки уже два месяца прошло». «У меня не работает, — пишет Максим. – Может, чип бракованный попался?» «У привитой подруги не то, чтобы не прилипает – наоборот, отталкивается», — рассказывает Елена.
Одновременно обнаружилось немало людей, которые открыли в себе «талант магнита» уже давно.
«Вы будете смеяться, но у меня всегда приклеивались ложки-вилки к груди. Это показали однажды по телеку, вот я и проверила на себе», — рассказала Маргарита из Уфы. «Я тоже смотрела как-то еще в 80-х передачу по телевизору, где показывали такие эксперименты. И потом мы с подругой на уроке «примагничивали» ручки и карандаши (ложки и вилки – фигня, они легко прилипают), за что обе получили по «единице» за поведение», — вспоминает Ольга из Подмосковья. Встречаются и более сильные магнитным полем. «Я в молодости развлекала друзей этими трюками. Да что там вилки с ложками — утюг «приклеивала»!» – хвастает Наталья. «К моему сыну ложки прилипают лет с 4-х, он гостей удивлял — одна — на кончике носа, ещё штук пять — на груди. Ни одной прививки никогда не делали. Я всегда удивлялась, как он это делает. С меня падают, с мужа тоже. А он как-то настраивается, и давай вешать», — делится опытом Татьяна.
Впрочем, всему в нашем мире есть рациональное объяснение. Самое простое из них – жаркая погода.
«Прежде чего, человек должен помыться и попробовать снова. На чистое тело вряд ли что-то будет «примагничиваться», а вот пот способствует удерживанию предметов. Если человек не моется, к нему липнет все. И чем дольше он не моется, тем более тяжелые предметы может удерживать «, — объясняет врач-терапевт Ирина Волкова.
Между тем, представители НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Гамалеи тоже дали пояснения этому феномену. Руководитель отдела Института Александр Бутенко сообщил, что некоторые люди и вправду обладают способностью удерживать на себе металлические предметы: «Иногда это получается в области лба, могут прикладывать по 10−20 монет, и они держатся прекрасно. В области груди некоторые обладают такой способностью, что удерживают ложки или ножи металлические. Такое явление у кого-то может быть очень развито, у кого-то в меньшей степени, у кого-то — в большей. Удивительного в этом ничего нет. Человек весь насыщен электричеством, и это важнейший элемент деятельности нервной системы и органов».
Опубликован в газете «Московский комсомолец» №28571 от 2 июля 2021
Заголовок в газете:
Чип-чип, ура!
Измерение сна – Огонек № 19 (5515) от 28.05.2018
Куда «уходит» наше сознание ночью? Почему мозг никогда не спит? Где локализована душа человека? Как пробуждение и засыпание связаны с электричеством? Может ли сон быть оружием? Наконец, работают ли гаджеты по управлению сновидениями?..
Наш собеседник — ведущий российский cомнолог, член американского и европейского научных обществ по изучению сна, главный научный сотрудник Института проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН Владимир Ковальзон.
— Владимир Матвеевич, скажите для начала: чем объясняется бум открытий в области сомнологии в последнее время? Какие из них самые важные?
— Вообще, сомнология — одна из наиболее бурно развивающихся сегодня наук. Открытия — каждый год, а примерно раз в 10 лет вся научная парадигма представлений о бодрствовании и сне меняется.
Связано это в первую очередь с появлением новых методов изучения работы мозга. Пример: раньше мы могли очень грубо выключать большие участки мозга, а сегодня, благодаря новым технологиям, можно прицельно регулировать работу конкретных нейронов. Благодаря этому и стало понятно, что мозг работает совсем не так, как мы думали. Это не похоже ни на компьютер, ни на нейросеть, а напоминает скорее аналоговую машину: мозг весь состоит из блоков, которые взаимодействуют друг с другом, при том что между ними нет никакой видимой связи.
— А как это поменяло наши представления о сне?
— Чтобы объяснить, требуется отступление. Еще в середине XX века в мозге было открыто особое образование, которое, как считалось, вызывает бодрствование. Благодаря тому, что внутри этого центра активны нейроны, мы не спим, у нас работают мышцы, которые позволяют сидеть прямо, вставать, ходить и так далее. Повреждение этого участка связывали с разными видами комы. И вот в 2011-м физиологи с помощью новейших методов начали прицельно выключать этот центр у кошек и… ничего не происходило.
Решили, что опыты некорректны, но результат повторился на мышах, на других животных. И тогда занялись этой системой заново. В конце прошлого года были опубликованы потрясающие результаты. Оказалось, сама система состоит из нескольких блоков, и в ней есть совсем миниатюрная часть, именно она связана с комой, стоило коснуться ее при разрушении, как у животных через несколько дней наступала кома. После обширного исследования та же структура была найдена у человека. Оказалось, за наше сознание отвечают всего 2 кубических миллиметра ткани мозга! При том что сам мозг у человека огромный — он даже с трудом помещается в черепную коробку.
Точка сознания
— Значит, эта точка и включает наше сознание?
— Да, на лекциях я говорю, что это место «локализации души». Представляете, как все тонко устроено! Прямо как в сказке, где смерть Кощея запрятана на кончике иглы. По сути, сознание человека на таком кончике иглы и находится. А если этот микроскопический блок разрушится, человек никогда не выйдет из комы, хотя весь остальной его мозг и прочие системы организма будут работать нормально.
— И где же расположена такая важная часть?
— В самом геометрическом центре мозга. При этом, видимо, у правшей она смещена в левое полушарие, а у левшей — в правое. После открытия этого центра, ученые решили проследить, с чем эта зона мозга связана функционально, что начинает работать одновременно с ней. И оказалось, что вместе с ней включаются две другие очень малые зоны — скопление особых нейронов, о которых до того ничего толком не знали. Их называют по имени первооткрывателя — нейроны фон Экономо. Это довольно странные нервные клетки: они огромны по сравнению с другими и к ним подходят дендриты из всех слоев коры, которая, как известно, отвечает за высшую нервную деятельность. Оказалось, что эти две зоны связаны с разными аспектами нашего сознания. Работа первой зоны означает, что человек очнулся ото сна, то есть он осознает себя не спящим. А вторая зона условно отвечает за осознание себя тем, кем мы являемся. На мой взгляд, это величайшее открытие в истории исследования мозга.
— У животных тоже есть такие зоны?
— У мышей, собак и кошек нет. Они появляются только у тех животный, чей мозг весит больше 300 граммов, а таковых немного: дельфины, слоны и человекообразные обезьяны. Это, как известно, самые умные животные. Но если сравнивать, то у человека количество таких странных нейронов несравнимо больше.
— А как эта сложная система ведет себя во сне? Куда в это время девается сознание?
— Это интереснейший вопрос. Раньше считалось, что сон, в отличие от бодрствования, структура достаточно простая. Но теперь понятно, что это не так. В отличие от комы или наркоза во время засыпания отключение нейронов фон Экономо происходит крайне бережно и аккуратно, поэтому мы не засыпаем в одно мгновение. Это понятно с точки зрения эволюции: если бы наши предки засыпали мгновенно, не успев спрятаться, их бы всех уничтожили хищники.
Скопления нервных клеток, разбросанных по всему головному и спинному мозгу, выделяют целый каскад биохимических веществ.
В результате сложнейшей работы разных групп клеток сознание отключается постепенно. Но как именно они координируют свои действия и как они связаны друг с другом, ответов пока нет.
Что делает мозг, когда мы спим
— Вы говорили о новых методах. А дают они понимание, что делает мозг во сне? И почему человеку так важно спать значительную часть своей жизни?
— Уточню сразу: мы до сих пор точно не знаем, зачем человек спит, хотя на этот счет есть сотни теорий. Для начала напомню: наш сон — процесс циклический. Каждый цикл длится полтора часа. Если, предположим, разбудить человека в конце этого цикла, он будет чувствовать себя отдохнувшим. Но в сутки все равно нужно проспать 5–6 таких циклов.
А внутри каждого цикла сон бывает двух видов: медленный, или ортодоксальный, когда человек условно спит спокойно и равномерно дышит. И сон быстрый, парадоксальный, который у взрослого человека занимает примерно 15–20 процентов времени от общего сна.
Так вот, большая часть теорий связана с медленным сном. Уже понятно, что во время сна у нас включаются совсем не те гены, что работают во время бодрствования. Они отвечают за синтез ряда молекул и белков, связанных с регуляцией внутренних органов. В частности, иначе работают гены, связанные с обменом холестерина, почему-то именно ночью формируются клеточные мембраны, регулируется жировой обмен, и т.д. Что касается самого мозга, то тут тоже немало нового. Так, стало ясно, что во время глубокого медленного сна мозг вымывает из себя токсины.
— Как это происходит?
— Считалось, что клетки в мозге расположены очень близко друг к другу. Но пару лет назад поняли: между ними есть пространство, по которому течет межклеточная жидкость. Во сне в мозге синтезируется много белков, и в ходе этого часто происходят поломки, образуются «уродливые» молекулы, которые «захламляют» мозг. Так вот, при медленном сне межклеточная жидкость прокачивается по каналам и вымывает обломки таких молекул, по сути, токсины, в спинномозговую жидкость, оттуда — в печень и почки.
Более того, недавно выяснилось, что ионы, которые содержатся в этих канальцах, играют важную роль в переходах от бодрствования ко сну и обратно. Если в межклеточной жидкости накапливается калий и падает концентрация кальция с магнием, происходит пробуждение. И наоборот. То есть некоторые функции сна связаны с восстановлением электролитного баланса.
— А почему организм, которому не дают спать, погибает довольно быстро? Что ломается в первую очередь?
— Ответ на этот вопрос появился совсем недавно, хотя знаменитые работы с депривацией (лишением.— «О») сна были сделаны одним из отцов-основателей сомнологии Алленом Рекшаффеном. Он с группой коллег придумал карусель, на которой крысам не давали спать, при том что других стрессов они не испытывали. Несмотря на это, животные умирали, и исследователи многие годы не могли понять из-за чего. Ответ был получен лишь в начале ХХI века: оказалось, крысы умирали от… сепсиса, то есть от заражения крови. Отсутствие сна приводит к тому, что в организм попадают кишечные микроорганизмы, чему обычно препятствуют клетки иммунной системы.
Так что сон нужен для нормального функционирования иммунной системы — это одна из новых интересных теорий, которую сегодня разрабатывает мой коллега из США Джим Крюгер.
Зачем нам сны до рождения
— Все это о медленном сне. А что стало известно о быстром, том самом, в котором мы видим сны?
— Что касается быстрого, или парадоксального, сна, тут вообще ничего непонятно. До сих пор это величайшая загадка нейробиологии. Может быть, ее разгадает следующее поколение биологов.
— Сновидения, получается, тоже непонятно зачем нужны?
— Про сны — разговор отдельный. Подавляющая масса снов у человека негативная. Как правило, чем стабильнее у человека нервная система, тем меньше снов он помнит.
Сам же быстрый сон — эволюционно очень древнее состояние. Может, поэтому его так много у новорожденных и детей, которые еще находятся в утробе матери.
— Выходит, мы видим сны до рождения?
— Сложно ответить определенно, но мы знаем, что на 6–7-м месяце от зачатия у ребенка начинаются мышечные подергивания.
Бодрствования у него в этот период еще нет, но есть так называемый активированный сон.
— Получается, некое предбодрствование, тренировка перед тем, как проснуться?
— Нет, он потом переходит не в бодрствование, а в быстрый сон. Существует гипотеза, что быстрый сон в это время нужен для формирования нервной системы.
— На чем же она основана?
— Известно, что, если не стимулировать какие-то системы в нашем организме, они не разовьются. Например, если зашить котятам веки после рождения, а расшить через несколько месяцев, то у них глаза будут сформированы, но видеть они при этом никогда не смогут. Потому что в нужный момент глаза не получили никакого внешнего стимула. Видимо, быстрый сон — это мощный стимул для нервной системы, чтобы она запустилась, заработала. После рождения быстрый сон занимает 8 часов, как и медленный. По мере того как нервная система созревает, быстрого сна становится все меньше и в конце концов его остается столько же, сколько у взрослых,— полтора часа за ночь.
— А зачем нам эти полтора часа во взрослом состоянии?
— Этот вопрос остается совершенно непонятным. На самом деле быстрый сон — это сильнейший стресс, и зачем взрослым каждые полтора часа сна нужна столь мощная встряска всего организма, не ясно. Существует много противоречивых фактов. С одной стороны, есть опыты, когда крысы, лишенные быстрого сна, погибали. С другой — сегодня доказано, что почти все антидепрессанты подавляют быстрый сон. Ученым уже известно о трех десятках пациентов, которые годами принимают таблетки и у которых полностью подавлен быстрый сон. При этом живут они вполне нормально, их умственная деятельность не нарушена.
Понимаете, во время быстрого сна у человека фиксируют неравномерную работу сердца, сбивчивое дыхание, минимальную температуру тела… Для пожилых людей это очень опасное время. Известно, что суточный пик спонтанных смертей наступает именно ранним утром, в 4–5 часов, когда у нас фиксируется пик быстрого сна. И чем дольше человек спит за один раз, тем длиннее у него под утро будет эта фаза.
Кстати, именно во время быстрого сна у нас прекращается выработка целого ряда очень важных нейромедиаторов, в первую очередь серотонина и норадреналина, нехватка которых вызывает депрессию.
— Значит, длительный сон может вместо желаемого отдыха вызвать депрессию?
— Да, если у человека врожденный пониженный уровень этих веществ, а во время длительного быстрого сна они еще больше падают до критического уровня, то выбраться из этого состояния уже сложно.
— Может, ему раньше вставать надо?
— Да, и это, кстати, один из самых эффективных способов лечения депрессии. В формировании этого заболевания, как оказывается, большую роль играют механизмы сна. Поэтому, кстати, так сложно смоделировать депрессию на тех же лабораторных мышах, которые хоть и спят больше днем, чем ночью, но все же более равномерно в течение суток.
Биочасовой механизм
— Как тогда должен выглядеть идеальный сон человека? Как спать, чтобы хорошо себя чувствовать?
— По идее, нужно было бы спать так, как нам велят наши гены.
То есть два раза в сутки, а может, даже лучше три. Сократить продолжительность сна ночью, иметь возможность для небольших периодов сна около полудня и в послеобеденный перерыв. Тогда у нас бы выровнялись циклы сна и не было бы этих длительных провалов в быстрый сон под утро. Так что идея с сиестой в некоторых странах — очень даже физиологична и полезна.
— Вы хотите сказать, что, если оставить человека в покое, он, по идее, должен спать по тому же режиму, как и дошкольники?
— Да, и древний человек, видимо, так и делал. Но вообще, цикличность нашего сна тесно связана с другим понятием — биологических часов. Именно они отвечают за наш отсчет времени. Этот уникальный механизм был открыт не так давно. Он представляет собой крошечные парные образования со сложнейшей структурой, расположенные в гипоталамусе, в которых запускается работа особых часовых генов. Их у человека совсем немного — около 20.
— Как эти часы работают?
— Это очень красивый механизм, своеобразный биохимический круговорот.
Упрощая, можно сказать, что гены синтезируют мРНК (одна из основных макромолекул организма, содержит информацию о структуре белков.— «О»), которая выходит из ядра в цитоплазму клеток, там синтезируются белки, которые объединяются, возвращаются обратно в ядро и блокируют синтез следующей порции белков. Затем они распадаются, и все начинается сначала. Этот потрясающе точный механизм беззвучно «тикает» с момента зачатия до нашей смерти. Схожие системы зародились на заре эволюции, поэтому они есть у всех живых организмов, вплоть до примитивных дрожжей.
— И за сколько времени наши часы совершают оборот?
— Это хороший вопрос. Дело в том, что наши биочасы не укладываются в земные сутки: для завершения молекулярно-биохимических превращений цикла им надо примерно 25 часов. В итоге работа организма начинает отставать от местного времени суток, и постепенно наступает так называемый десинхроноз, который может стать причиной многих болезней. Самый очевидный пример несоответствие между внутренними часами и внешним миром — джетлаг.
Когда мы перелетаем через несколько часовых поясов, нам нужно согласовать работу наших внутренних часов с местным временем. Наш мозг регистрирует время восхода и захода солнца и посылает сигналы молекулярному часовому механизму, чтобы подстроить внутренние часы под внешние.
— А что же делать с каждодневным отставанием внутренних часов?
— Их нужно перезапускать. Интересно, что на эту систему не влияет ничто — ни голод, ни стресс, ни температура, ни питание, только свет. Чтобы перезапустить биочасы, нужно обязательно вставать после восхода солнца, отодвигать штору и хотя бы несколько минут смотреть на солнце и на небо. Это очень важная вещь для здоровья организма в целом.
— Ну, с нашим часовым поясом и сумрачным климатом это проблематично.
— В 2011 году был принят закон, когда вся страна на 2 часа опережала солнце. Это была катастрофа. Школы были завалены жалобами: детей невозможно разбудить, они спят на уроках. Мы дважды ходили в Думу, чтобы объяснить: человеку жизненно важно вставать после восхода солнца или хотя бы минимизировать время, когда мы просыпаемся затемно.
Человеку критичны именно эти утренние часы после восхода, а тот факт, что он вечером больше времени проведет при электрическом свете, не столь важен. В итоге стрелки перевели назад, но все равно Москва опережает на 1 час свое поясное время.
— И, по идее, детям нужно как-то организовывать режим, чтобы они не вставали затемно?
— Да, особенно важно это делать в период с конца ноября и до начала февраля, чтобы минимизировать то время, когда приходится вставать при электрическом свете.
— Но наверняка есть специальные лампы, которые могут испускать волну нужной длины?
— Есть, только стоят они под 30 тысяч долларов. Эти приборы испускают волны длиной 680 нанометров — именно такой свет может перезапускать наши биологические часы. В Москве такие лампы есть, по крайней мере, в двух клиниках, их очень успешно применяют для лечения сезонных депрессий, особенно у женщин в климактерический период. Нередко удается обходиться без всяких лекарств.
— А как же северные народы, которые живут без света полгода?
— Эта тема плохо изучена, но она интересна.
Аборигенные народы приспособлены к таким условиям, у них изменена генетика, по-другому работает иммунная система, сама система биочасов сильно редуцирована. А у северных оленей, обитающих на этой же территории, она, система, вообще отсутствует. Правда, для человека из другого часового пояса такая среда будет большим стрессом.
Сон как оружие
— Сон, объясняете вы, жизненно важен. Значит ли это, что к нему есть интерес у военных?
— Подобные технологии развивают. Самый яркий пример — история, связанная с лишением сна одного из подразделений иракской армии во время операции «Буря в пустыне». Я тогда работал во Франции, и в местной прессе подробно описывали эту операцию, когда коалиция три дня забрасывала солдат Саддама Хусейна шумовыми бомбами, не давая спать, а затем атаковала в четыре утра, когда у людей пик сонливости. В итоге американцы выиграли битву без выстрела: иракские солдаты падали на колени и просили дать им поспать, их просто «сгребли», отобрали оружие и оградили колючей проволокой.
При этом своим солдатам американцы давали какие-то препараты, которые бодрили лучше кофеина.
— Такие есть? И сколько можно подавлять сон химическими препаратами?
— Недолго. Известно, что до Второй мировой войны для стимуляции психики активно применялся ныне запрещенный амфетамин, который тогда можно было купить без рецепта. Известно, что Гитлер использовал его в ходе высадки десанта на Крит в 1941-м. Препарат раздали парашютистам, не предупредив о дозировке, и некоторые стали прыгать без парашютов. Потом доказали: это сильнейший яд, который убивает нейроны.
Из психостимуляторов лучше всего на мозг действует банальный кофе: нашему мозгу кофе почему-то нравится. Сейчас кофеин и его аналоги назначают при болезни Альцгеймера и Паркинсона.
— А стали снотворные менее вредными за последнее время?
— Сейчас продаются снотворные третьего поколения, так называемые Z-препараты, которые, конечно, куда менее опасны, чем старые, но в целом все они действуют на одну и ту же систему в мозге, связанную с реакциями торможения.
И мозг почему-то этого очень не любит: снотворные со временем эти рецепторы торможения разрушают. К слову, экс-министр здравоохранения СССР Евгений Чазов рассказывал, что Брежнев, который страдал от бессонницы, принимал сильные снотворные средства в огромных дозах, вопреки рекомендациям врачей. В итоге именно от многолетнего приема снотворных у Брежнева нарушилась моторика языка. Он этого не понимал и все время думал, что дело в неправильных зубных протезах. Потом буквально за год у него ухудшилась память, упал интеллект, то есть произошла стремительная деградация. Нынешние препараты не столь разрушительны, но в целом ничего принципиально не поменялось…
— А можно натренировать организм спать столько, сколько нужно, как Наполеон или Ленин?
— Это все мифы. Потребность в сне диктуется генами: мы должны спать ровно столько, сколько нужно нашему организму. В среднем это 6–8 часов, но есть небольшой процент короткоспящих людей, чья потребность ограничена 4 часами в сутки.
— Появляются гаджеты, которые будто бы обещают управление сновидениями. Как вы к ним относитесь?
— Первый гаджет такого рода изобрел американский психофизиолог Стивен Лёберж. С помощью практики осознанных сновидений, обещал он, вы можете придумать себе путешествие в космические пространства, откроете новые миры, переживете невероятные эротические приключения. Сам Лёберж, однако, использует эту технологию для лечения ветеранов армии США, которых мучают кошмары после участия в бесконечных войнах, которые Америка ведет вдали от своих берегов. Общий смысл — он обучает людей обращать кошмары во что-то приятное…
Владимир Ковальзон, сомнолог
Фото: PhotoXpress.ru
— А это вообще работает? Скажем, очки для управления сновидениями?
— Принцип такой: в маску встроены особые сенсоры, которые улавливают быстрые движения глаз во время быстрого сна. Они подают на глаза тепловой импульс, человек понимает, что спит, и постепенно учится моделировать себе сон.
Тема очень популярна: когда недавно я читал лекцию об осознанных сновидениях в Москве, зал на 2 тысячи был набит битком. Но я разочаровал слушателей, сказал, что осознанные сновидения — вещь опасная. Люди, начавшие практиковать это, подсаживаются, при этом осознанный сон, судя по электроэнцефалограмме, нормальным сном не является. Получается, мы нарушаем структуру своего сна. А для людей, у которых есть скрытые шизоидные черты, это и вовсе может стать спусковым крючком для начала шизофрении…
— А на гипнотическое состояние похоже?
— Вообще не похоже! Гипноз возможен только в состоянии полного бодрствования: на электроэнцефалограмме мы видим состояние расслабленного бодрствования, и, если человек хотя бы немножко выпил, он уже не поддается никакому гипнозу. К слову, это еще одно удивительное состояние, о котором мы ничего не знаем. Что ни говори, а мозг для нас пока — терра инкогнита…
Беседовала Елена Кудрявцева
Номера «Огонька» начала прошлого века хранят немало попыток разгадать механизм сна и поставить его на службу человека.
Получалось, правда, по современным меркам не всегда научно
Читать далее
При растяжении фибринового сгустка отдельные нити упорядочиваются и раскручиваются
Тромбы, нередко забивающие артерии с летальным исходом, по своим механическим характеристикам не уступают резине — их можно смело растянуть в три раза без малейших признаков повреждения. Эта феноменальная способность обеспечивается эластичностью молекул фибрина.
Несмотря на кажущееся однообразное строение, белки обладают разнообразными свойствами — от сверхпрочных структурных молекул до быстрых и активных ферментов. Некоторые из этих способностей до сих пор не находят логического объяснения.
Например, фибрин, мгновенно формирующий прочную и эластичную трехмерную основу для сгустков крови и тромбов. Благодаря этому умению кровоток в поврежденных, но восстановленных сосудах не прекращается.
К сожалению, это же позволяет тромбам оставаться в полости вен и артерий в течение многих лет, отрываясь в самый непредвиденный момент.
Джон Вайсел из Университета Пенсильвании и его коллеги сумели разобраться в секретах биомеханики фибрина:
когда сгусток многократно растягивается, отдельно расположенные волокна выстраиваются параллельно, сохраняя прочность и эластичность.
Уровни структуры белка
Кроме последовательности аминокислот полипептида (первичной структуры), крайне важна трёхмерная структура белка, которая формируется в процессе сворачивания (фолдинга). Трёхмерная структура формируется в результате взаимодействия структур…
Фибрин нельзя назвать постоянным белком — он образуется в организме лишь в момент острой необходимости, а потом разрушается ферментными системами. Любое повреждение стенки сосуда, будь то разрез, разрыв или воспаление на месте атеросклеротической бляшки, активирует системы свертывания крови.
В результате многоступенчатой реакции, детализация которой заняла больше века, образуется трехмерная сеть: сначала от фибриногена, растворимой молекулы-предшественника, отщепляются стабилизирующие «хвосты».
Потом клубки фибрина превращаются в нити, формируя сгусток (фибрин-агрегат, нестабилизированный фибрин). На третьей стадии фактор свертывания XIIIа сшивает отдельные нити между собой, окончательно стабилизируя тромб.
Те же самые превращения с человеческим фибрином авторам публикации в Science
пришлось совершить и в пробирке, прежде чем начать растягивать получившийся сгусток.
Упругие способности фибрин сохранял даже при трёхкратном удлинении.
Тромб
сгусток крови, образованный застрявшими в сетях фибрина форменными элементами крови. Может стать причиной сбоя работы кровеносной системы путём закупорки какого-либо сосуда при тромбофлебите.
При этом связи, удерживающие отдельные фибриллы вместе, сохраняются. То есть нити не скользят друг относительно друга, что могло бы объяснить это феноменальное удлинение.
Вайсел и коллеги предложили другую модель — они фиксировали образцы при натяжении, после чего получали электронные и атомные микроскопические изображения как поверхности сгустка, так и его среза.
Оказалось, что при удлинении в 2,5 раза параметр ориентационного порядка, характеризующий упорядоченность расположения нитей, возрастает с 0,1 до 0,7.
Более того, при этом пространства между нитями фибрина сохраняются. Это позволяет ферментам проникать внутрь сгустка, разрушая его, как только дефект стенки сосуда восстановится.
При двукратном растяжении отдельные нити становятся ближе друг к другу и занимаемый ими относительный объем увеличивается с 5 до 24%.
Это сопровождается уменьшением размеров сгустка почти в 10 раз (см.
видео), а волокна истончаются почти в три раза (диаметр уменьшается со 185 нм до 74 нм). В этом истончении ученым и удалось найти объяснение. Как выяснилось, молекула фибрина, представляющая из себя спираль, немного раскручивается, удлиняясь, но при этом сохраняя упругие свойства. Из всех структурных белков на подобное способен только эластин.
Дело в том, что любой белок изначально представляет из себя цепочку из аминокислот, которая сразу после синтеза упаковывается сначала во вторичную, а потом и третичную структуру. Сначала это спираль или «лист в складках», а потом — клубки.
Как выяснилось, параметры спирали могут меняться,
что справедливо вовсе не для всех белков: например, тот же коллаген, похожий на фибрин по химическому составу, тоже образует спираль, но она не растягивается. В результате всего лишь 50-процентное, максимум 70-процентное удлинение, что не идет ни в какое сравнение с 200–250-процентным удлинением фибринового сгустка.
Теперь ученые рассчитывают понять, что нарушается в патологических ситуациях — при тромбозе вен нижних конечностей или образовании сгустков на месте атеросклеротических бляшек.
А вот члены исследовательской команды, специализирующиеся на биомеханике, наверняка планируют воспроизвести описанные процессы в новых полимерных материалах.
Первые в мире изображения отдельных белков благодаря листу графена
Джейкоб Арон
Вы бы дважды подумали, прежде чем сделать селфи, если бы вспышка камеры была достаточно яркой, чтобы сжечь кожу. Биологи сталкиваются с аналогичной проблемой при изучении белков под микроскопом, поскольку современные методы визуализации могут разрушить молекулы. Теперь на помощь пришел графен — ультратонкая форма углерода — и предоставил самые первые изображения единственного белка.
Фотографирование белков позволяет нам понять их структуру и функции. Это важно для лечения заболеваний, при которых нарушаются белки, таких как болезнь Альцгеймера. Но методы визуализации, такие как рентгеновская кристаллография или криоэлектронная микроскопия, основываются на усреднении показаний миллионов молекул, что дает нам нечеткое представление.
Усреднение необходимо, потому что освещение молекул рентгеновскими лучами или высокоэнергетическими электронами может повредить белок, а это означает, что вы не можете получить полную картину из одного изображения, а также потому, что сложно удерживать одну молекулу в одном месте достаточно долго, чтобы сфотографируйте его.Теперь Жан-Николя Лоншан из Цюрихского университета, Швейцария, и его коллеги придумали способ сделать именно это.
Они начинают с распыления раствора белков на лист графена, фиксируя белки на месте. Затем они помещают это под электронный голографический микроскоп, который использует интерференционные картины между электронами для создания изображения.
Ручная горка
Этот вид приборов использует электроны с низкой энергией, которые не повреждают белок.Загвоздка в том, что они также хуже проникают в детектор микроскопа. Вот где пригодится графен. «В оптической микроскопии у вас есть предметное стекло. Для нашей электронной микроскопии нам нужно было найти достаточно тонкую подложку, чтобы через нее проходили электроны », — говорит Лонгшамп.
Команда проверила свой метод на ряде белковых молекул размером всего несколько нанометров, таких как гемоглобин, обнаруженный в красных кровяных тельцах. Результаты хорошо согласуются с молекулярными моделями, полученными с помощью рентгеновской кристаллографии (см. Изображение ниже), что позволяет предположить, что изображения точны.
Теперь они планируют делать снимки других молекул, которые невозможно отобразить с помощью существующих технологий, и надеются в конечном итоге внести свой вклад в новые медицинские методы лечения. «Есть некоторые заболевания, которые связаны с неправильной структурой определенных белков», — говорит Лонгшамп. «В будущем мы сможем представить разницу в строении здорового человека и человека, у которого есть болезнь».
Ссылка: arxiv.org/abs/1512.08958
(Изображение предоставлено: Жан-Николя Лоншан из Цюрихского университета, Швейцария)
Создание красивых картинок с помощью PyMOL
В нашей области есть несколько вещей, которые мне нравятся больше, чем возможность создать действительно красивое изображение структуры белка.
Не осуждайте меня, но я, как известно, иногда проводил вечер перед телевизором с чашкой чая и открытым PyMOL передо мной! Я рассказывал об этом на нескольких выездных мероприятиях нашей исследовательской группы и какое-то время хотел напечатать это в блоге — и это последняя возможность, которая у меня будет, так как я уйду всего через несколько недель, после почти восьми лет (!) работы OPIGlet. Итак, вот мои советы и рекомендации по созданию красивых картинок с помощью PyMOL!
Трассировка лучей
набор ray_trace_mode, номер
Я всегда отслеживаю свои изображения, чтобы сделать их более качественными.Для больших белков это может занять некоторое время, но оно того стоит! Моя любимая настройка — 1, но 3 может быть забавной, чтобы сделать вещи немного более мультяшными.
Вы также можете улучшить качество изображения, увеличив параметры «surface_quality» и «cartoon_sampling».
Окружающий свет
комплект амбиент, номер
Я думаю, что освещение по умолчанию в PyMOL довольно темное, а цвета не такие яркие, как мне хотелось бы.
Так что обычно я меняю настройку «ambient» на 0,5 — некоторые тени сохраняются, но белые на самом деле выглядят белыми!
Прозрачный мультфильм
набор cartoon_transparency, номер
Вы можете выделить важные части белка, сделав остальную структуру слегка прозрачной. Прозрачные участки также не выделяются при трассировке лучей, что делает их еще более различимыми.
Поле зрения
набор field_of_view, номер
Некоторые интересные / потенциально полезные эффекты могут быть достигнуты путем увеличения поля зрения для изменения перспективы.Например, я изменил настройку поля зрения на 70 для этого изображения антитела, чтобы сделать один сайт связывания антигена более заметным.
Окраска по вторичной структуре
набор cartoon_discrete_colours, вкл / выкл
При раскрашивании мультипликационных представлений по вторичной структуре по умолчанию цвет бета-нитей может слегка расширяться в области петель.
Измените настройку выше на «Вкл.», Чтобы остановить это — я думаю, это делает изображение намного аккуратнее!
Кроме того, иногда вы можете получить очень маленькие вторичные элементы структуры, которые могут блокировать ваше представление о вещах и просто в целом немного запутать их (т.е. пара остатков альфа-спирали в середине петли). Вы можете изменить это вручную, например:
изменить <имя выбора>, ss = 'l' восстановить
Наслоение
Иногда может быть полезно наложение разных представлений одной и той же структуры, например здесь показаны водородные связи, составляющие бета-лист в контексте всего белка. Для этого вам нужно сохранить несколько изображений вашего белка, не перемещая его между ними, а параметр opaque_background должен быть отключен.
Здесь может быть полезно сохранить конкретный вид, чтобы вы могли вернуться к нему позже:
просмотр <номер>, магазин
Чтобы вернуться к сохраненному виду:
просмотр <номер>
Создание пептидов
fab <последовательность>, <имя>, ss = 4
На самом деле я не уверен, как я могу использовать это для чего-нибудь полезного, но я все равно думаю, что это круто! Используйте приведенную выше команду, чтобы создать пептид любой последовательности с указанным типом вторичной структуры (1 = альфа-спираль, 2 = антипараллельная бета-версия, 3 = параллельная бета-версия, 4 = плоская).
Посмотрим, сможешь ли ты понять, о чем здесь говорится!
Режим сетки
Режим сетки может быть полезен при сравнении гомологичных структур, когда вы хотите просматривать и вращать выровненные структуры бок о бок, а не поверх друг друга. Я использовал его для создания этого изображения сверхдлинных петель антитела h4:
И наконец…
Да, я иногда добавляю фильтры к своим белковым картинкам. Не из-за чего-то сверхофициального, вроде газеты, но когда у меня есть свобода быть немного более вычурной, мне нравится это делать! Многие веб-сайты OPIG содержат изображения белков, созданных мной — например, SAbDab, наш профиль в Twitter, а для OAS я даже добавил фильтр к основному графику использования аминокислот в последовательностях антител … Ниже приведено одно из изображений, которые я сделал для мой тезис — я делал по одному в начале каждой главы! Я добавил фон с радиальным градиентом (что-то вроде Inkscape), а затем использовал программное обеспечение для редактирования фотографий, чтобы добавить фильтр.
Вот и все! Счастливый PyMOL-ing 🙂
Эта запись была опубликована Клэр Маркс в рубрике Подсказки и подсказки, Практическое руководство, Молекулярная визуализация, Структура белка и помечена как PyMOL .
Третичная структура белка — обзор
8.02.3.1 Белковые домены в LUCA и в существующей жизни
LUCA исследовала значительный объем складчатого пространства белка. Как описано выше, LUCA, вероятно, содержал несколько сотен генов, некоторые из которых могли кодировать эволюционно родственные белки.Ли и др. . подсчитали, что LUCA содержит 219 семейств белков, основываясь на идентификации семейств гомологичных белков, обнаруженных по крайней мере у 70% видов в каждом царстве. 28 Основываясь на структурных данных и более строгом требовании, чтобы домен находился у 90% видов из всех трех царств и по крайней мере у 70% видов архей и эукариот, Ranea et al .
По оценкам, LUCA содержит 140 доменов. 13 (Домены определяются как участки непрерывной полипептидной цепи, которые представляют собой компактные полунезависимые сворачивающиеся единицы.Похоже, что LUCA обнаружил порядка 200 доменных структур. Для сравнения, базы данных CATH 29 и SCOP 30 в настоящее время идентифицируют 1084 и 1086 доменов среди структурно охарактеризованных белков в базе данных Protein Data Bank (PDB), соответственно. Ясно, что исследование новых белковых складок продолжалось после расхождения трех царств жизни.
Быстро расширяющаяся структурная база данных показывает нам, что несколько складок чрезвычайно распространены, тогда как другие довольно редки.Действительно, орфанные структуры, обнаруженные только в одном белке, известны (например, белок, кодируемый геном TM0875 из Thermotoga maritima ). 31 Голдштейн суммировал три фактора: функциональность, возможность конструирования и эволюционную динамику, которые способствовали такому распределению складок.
32 Некоторые складки могут быть обычным явлением, поскольку они очень хорошо подходят для определенных функций. Например, цилиндр TIM, одна из самых распространенных складок, обнаруживаемых в ферментах, является отличной структурой для катализа.Горловина цилиндра представляет собой каркас, из которого каталитические и связывающие субстрат группы могут выступать в центральную полость. Таким образом, функциональная универсальность этой складки, вероятно, способствовала ее частому использованию в различных каталитических контекстах. «Возможность проектирования» означает вероятность того, что эволюция обнаружит конкретную складку, которая зависит от таких факторов, как то, насколько легко найти конкретную складку, может ли последовательность эффективно складываться, не попадая в ловушку в альтернативных структурах, которые занимают локальные минимумы в энергетическом ландшафте. , и могут ли мутации произойти без разрушения складки.Предполагается, что белки с высокой степенью конструирования имеют много контактов между остатками, которые далеки от первичных последовательностей и помогают белку найти правильную складку.
Интересно, что белковые складки, восходящие к LUCA, имеют более высокую контактную плотность, чем средние белки, 33 , предполагая, что возможность конструирования способствовала раннему появлению определенных белковых складок. Наконец, на эволюционную динамику эволюции белков повлияла случайность. Существующий набор белков не является оптимальным набором полностью отобранной белковой вселенной, а скорее является конечным результатом процессов, в которых первая складка (или иногда складка), которая, как было обнаружено, выполняла определенную функцию, могла быть задействована и оптимизирована, и впоследствии были доступны для дальнейших эволюционных экспериментов, в то время как другие складки, которые могли бы служить так же хорошо, никогда не имели шансов, потому что их первоначальные рудиментарные возможности были затмины по сравнению с теми складками, которые уже подверглись некоторой оптимизации.
Обнаружены ли на данный момент все структурные домены, обсуждается.
Чжан и др. . утверждают, что PDB является полной по отношению к однодоменным белковым структурам. Эти авторы выполнили вычислительное исследование структур, предсказанных для набора гомополипептидов. 34 Боковая цепь в гомополипептидах была смоделирована с использованием только атома C β . Хотя это нереально, это упрощает вычислительную проблему и устраняет сложности отдельных взаимодействий боковой цепи.Был использован подход ab initio , в котором сворачивание регулируется взаимодействиями водородных связей с участием основной цепи, однородным потенциалом притяжения между боковыми цепями и простым стерическим исключением. Было назначено 150 различных паттернов вторичных структур (альфа-спирали и бета-листы, разделенные петлями), и большое количество структур было сгенерировано и сгруппировано в соответствии со структурным сходством. Для гомополипептидов с 200 остатками верхние 100 кластеров структур для каждого из 150 паттернов могут быть структурно выровнены со структурами PDB белков из менее чем 150 остатков со средним среднеквадратичным отклонением (RMSD) 4 Å.
Напротив, все структуры в репрезентативном наборе белков с менее чем 150 остатками от PDB были обнаружены в наборе гомополипептидных структур. Чжан и др. . утверждают, что согласованность между компьютерными структурами и PDB предполагает, что оба набора, вероятно, будут полными представлениями белковой вселенной.
Однако другие точки зрения предполагают, что, скорее всего, это еще не идентифицированные белковые складки. По состоянию на 2004 год база данных Pfam (версия 10.0) содержал 6190 доменов; только около трети были связаны с белком известной структуры. Некоторые из них могут быть случаями, когда сильно расходящиеся или совершенно не связанные последовательности принимают уже обнаруженную складку. Некоторые из них не поддаются структурной характеристике либо потому, что они слишком велики для характеристики с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР), либо содержат неупорядоченные области, которые мешают кристаллизации. Однако, возможно, действительно остаются неидентифицированные структуры доменов белка, которые еще предстоит обнаружить.
3D-белков — получение общей картины
Большинство лекарств попадают в наш организм в виде небольших молекул, лигандов, которые связываются с поверхностью целевых белков, подавляя их функцию и защищая наше здоровье. Чтобы лекарство купировало головную боль или уменьшало опухшее колено, оно должно быть эффективным в малых дозах и достаточно селективным, чтобы ограничить побочные эффекты. Предоставлено: Пенгю Рен, Техасский университет в Остине.
Как узнать белок? Как насчет изнутри? Если вы спросите профессора химии Джеймса Хинтона: «Очень важно, чтобы студенты могли трогать, чувствовать, видеть… обнимите — если хотите, эти белки «.
На протяжении десятилетий при финансовой поддержке Национального научного фонда (NSF) Хинтон использовал ядерный магнитный резонанс (ЯМР) для изучения структуры и функции белков.
Но он хотел найти способ рассказать ученикам о своих открытиях.
«У меня есть все это оборудование, я получаю много информации о структуре белков и пептидов, но единственное, чего у меня не было, — это очень изощренный взгляд на них», — говорит Хинтон из своей лаборатории в Университет Арканзаса в Фейетвилле.
Около пяти лет назад он понял, что существует большая разница между учениками, которые смотрят на рисунок белка в учебнике и позволяют им «прыгнуть» в трехмерное изображение этих сложных биохимических структур.
«В наши дни дети — визуальные люди; им нравится смотреть на вещи», — говорит Хинтон. «Так что я начал искать способы визуализации трехмерных структур, и мне пришла в голову идея:« Было бы неплохо, если бы у нас были иммерсивные техники, которые позволили бы нам испытать трехмерную виртуальную реальность? » .«
При поддержке Арканзасского института биологических наук (ABI) Хинтон работал с Virtalis, компанией из Великобритании, над созданием иммерсивной трехмерной виртуальной реальности для изучения белков.
Результаты были впечатляющими.
«Это начинает оказывать большое влияние на то, как мы обучаем, и это отличный инструмент для студентов, изучающих химию и биохимию», — отмечает Хинтон.
«Белки — это химические образования; они в значительной степени выполняют всю работу в нашем организме», — говорит аспирант Виталий Востриков.«Проблема с белками в том, что они являются трехмерными объектами. Визуализировать их в двух измерениях на листе бумаги довольно сложно».
«Довольно сложный» иногда может означать утомительно и утомительно для Вострикова и многих исследователей, изучающих белки.
«Обычно, когда у вас есть белок, представляющий биологический интерес, и вы хотите понять его функцию или изменить его активность, первое, что нужно сделать, — это узнать структуру белка.
Когда у вас будет структура, вы сможете понять, как выглядит белок. Например, если он должен связываться с другими молекулами, где эти молекулы связываются? Можем ли мы сделать привязку сильнее? Можем ли мы сделать связывание слабее? Можем ли мы вообще нарушить место привязки? »- поясняет Востриков.
Надев пару трехмерных очков, он демонстрирует, как иммерсивный дисплей виртуальной реальности может отображать эти структуры. Он мог погружаться в ДНК, штаммы гриппа и гемоглобин. Технология позволяет увеличивать, уменьшать масштаб или вращать конструкцию; или посмотрите на компоненты один за другим.
«Понимание функции белков необходимо, если вы хотите заниматься фармацевтической химией», — добавляет Востриков.
Фармацевтические компании, университеты и медицинские школы в США, Великобритании и Канаде используют эту технологию. «К нам приходили группы радиологов, которые, конечно, интересовались визуализацией и возможностью создавать виртуальную реальность на человеческом теле», — говорит Хинтон.
Даже люди, не связанные с наукой, используют эти методы визуализации.
«Были и другие люди, в том числе группа из Walmart.Они заинтересованы в строительстве новых магазинов, но гораздо лучше построить магазин в виртуальной реальности и совершить там ошибки, чем начинать строительство «, — говорит Хинтон.
Его коллега Пол Адамс, доцент кафедры химии и биохимии Университета Арканзаса, говорит, что виртуальная реальность также стала важным инструментом в его работе.
Адамс изучает аномально функционирующие белки с целью узнать больше о распространении раковых клеток.
«Я считаю, что визуализация — это воплощение попытки изучить, какие различия между биомолекулами могут быть причиной или причиной того, что они функционируют по-разному и в разных средах», — говорит Адамс.
Он говорит, что и его исследования, и его обучение были усовершенствованы с помощью иммерсивной трехмерной виртуальной реальности. Кроме того, эти драматические представления приглашают к академическому сотрудничеству.
«Если вы думаете о междисциплинарных подходах, таких как работа биолога, химика или физика: все трое ученых могут взглянуть на эту технологию и увидеть три разные вещи, чтобы прийти к различным идеям, основанным на том, что они «, — объясняет Адамс.
Хинтону 72 года, и он говорит, что он «просто старик, который развлекается». Он и другие в университете используют демонстрационную ленту трехмерной виртуальной реальности в качестве инструмента для набора персонала. Это просто искра, которая нужна некоторым молодым людям.
«Видеть, как они развлекаются, — большая радость, потому что вы чувствуете, что, может быть, один из этих 100 или около того детей скажет:« Ну, биохимия или, хм … химия, может быть, мне это понравится »», — говорит Хинтон.
Хинтон высоко ценит своих учеников, многие из которых получили поддержку NSF.Иммерсивная трехмерная виртуальная реальность дает учащимся в их стремлении решать проблемы реального мира возможность взглянуть на свой мир по-другому.
Виртуальная реальность становится ценным ресурсом для исследователей
Предоставлено
Национальный научный фонд
Ссылка :
Трехмерные белки — общая картина (10 мая 2011 г.)
получено 14 ноября 2021 г.
с https: // физ.org / news / 2011-05-3d-Protein-big-picture.html
Этот документ защищен авторским правом.
За исключением честных сделок с целью частного изучения или исследования, никакие
часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в информационных целях.
Ученые получают наиболее реалистичное представление о структуре белка спайка коронавируса
«Преимущество этого способа состоит в том, что когда вы очищаете белок спайка и изучаете его изолированно, вы теряете важный биологический контекст: как он выглядит в неповрежденная вирусная частица? Возможно, там она могла иметь другую структуру », — сказал Вах Чиу, профессор Национальной ускорительной лаборатории SLAC Министерства энергетики США и Стэнфордского университета и старший автор исследования.Они описали свои результаты в Quarterly Reviews Biophysics Discovery .
Известно, что семь штаммов коронавирусов заражают людей.
Четыре вызывают относительно легкие заболевания; три других, включая SARS-CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19, могут быть смертельными, сказал соавтор Цзин Джин, эксперт по молекулярной биологии вирусов из Vitalant Research Institute в Сан-Франциско. Ученые Vitalant ищут вирусы в образцах крови и стула людей и животных, проверяют образцы крови во время вспышек, таких как текущая пандемия, и изучают взаимодействие между вирусами и их носителями.
Вирус, вызывающий COVID-19, настолько опасен, что в мире существует всего несколько крио-ЭМ-лабораторий, которые могут изучать его с достаточно высоким уровнем контроля биобезопасности, сказал Джин. Итак, для этого исследования группа исследователей изучила гораздо более мягкий штамм коронавируса под названием NL63, который вызывает симптомы простуды и ежегодно вызывает около 10% респираторных заболеваний человека. Считается, что он прикрепляется к тем же рецепторам на поверхности клеток человека, что и вирус COVID-19.
Вместо того, чтобы химически удалять и очищать белки-шипы NL63, исследователи мгновенно замораживали целые неповрежденные вирусы до стеклянного состояния, сохраняющего естественное расположение их компонентов.
Затем они сделали тысячи подробных изображений случайно ориентированных вирусов с помощью крио-ЭМ-инструментов на Крио-ЭМ-объектах Стэнфорд-SLAC, извлекли в цифровом виде биты, содержащие белки-шипы, и объединили их, чтобы получить изображения с высоким разрешением.
«Структура, которую мы видели, имела точно такую же структуру, как и на поверхности вируса, без химических артефактов», — сказал Джин. «Раньше этого не делалось».
Команда также определила места, где молекулы сахара прикрепляются к белку-шипу в процессе, называемом гликозилированием, которое играет важную роль в жизненном цикле вируса и в его способности уклоняться от иммунной системы.Их карта включала три сайта гликозилирования, которые были предсказаны, но никогда не наблюдались напрямую.
Хотя группа из Германии использовала аналогичный метод для цифрового извлечения изображений белка-шипа из SARS-CoV-2, Джин сказал, что они должны были сначала исправить вирус в формальдегиде, чтобы не было опасности заражения кем-либо, и это обработка может вызвать химические изменения, которые мешают видеть истинную структуру.
В дальнейшем, по ее словам, команда хотела бы выяснить, как активируется часть шипа, которая связывается с рецепторами на клетках человека, а также использовать тот же метод для изучения шиповых белков вируса, вызывающего COVID-19, который вызывает COVID-19. потребуются специализированные помещения для локализации биологической опасности.
Исследование финансировалось Национальными институтами здравоохранения и Управлением науки Министерства энергетики через Национальную виртуальную биотехнологическую лабораторию, консорциум национальных лабораторий Министерства энергетики, специализирующихся на реагировании на COVID-19, при финансировании, предусмотренном Законом о коронавирусе CARES.
Цитирование: Kaiming Zhang et al., Quarterly Reviews Biophysics Discovery, 17 ноября 2020 г. (10.1017 / qrd.2020.16)
С вопросами или комментариями обращайтесь в отдел коммуникаций SLAC по адресу communications @ slac.stanford.edu.
SLAC — это динамичная многопрограммная лаборатория, которая исследует, как устроена Вселенная, в самых больших, малых и самых быстрых масштабах и изобретает мощные инструменты, используемые учеными по всему миру. С помощью исследований, охватывающих физику элементарных частиц, астрофизику и космологию, материалы, химию, био- и энергетические науки и научные вычисления, мы помогаем решать реальные проблемы и продвигать интересы нации.
SLAC эксплуатируется Стэнфордским университетом для U.С. Отдел науки Министерства энергетики . Управление науки является крупнейшим спонсором фундаментальных исследований в области физических наук в Соединенных Штатах и работает над решением некоторых из самых насущных проблем нашего времени.
ProteinNet: стандартизированный набор данных для машинного обучения структуры белка | BMC Bioinformatics
Дизайн и подход
Философия дизайна ProteinNet проста: использование серии оценок CASP для создания соответствующей серии наборов данных, в которых тестовый набор состоит из всех структур, выпущенных в данном CASP, и обучающего набора состоит из всех белковых структур и последовательностей (для построения MSA), общедоступных до даты начала этого CASP.Подмножество обучающих данных выделяется для создания нескольких наборов проверки при различных порогах идентичности последовательностей (относительно обучающего набора), включая <10% для проверки возможности обобщения для новых сверток белков, сравнимых по сложности с теми, которые встречаются в CASP. Каждый набор данных ProteinNet эффективно возвращает историческую запись, чтобы имитировать условия предыдущего CASP. Мы используем CASP 7–12 (начиная с 2006 г.) для создания соответствующей ProteinNet 7–12. Наш подход имеет три желательных свойства.
Во-первых, используя структуры CASP для набора тестов, мы усиливаем объективный выбор третьей стороной (организаторами CASP) структур, которые существенно отличаются от общедоступной совокупности структур PDB в данный момент времени. В частности, организаторы CASP разделяют цели прогнозирования на две категории: моделирование на основе шаблонов (TBM) для белков с четкой структурной гомологией с записями PDB и свободное моделирование (FM) для белков, содержащих новые складки, невидимые или трудные для обнаружения в PDB.Это разграничение обеспечивает независимую меру сложности, полезную для оценки способности моделей обобщать невидимые части складчатого пространства. (Организаторы CASP иногда включают третью категорию, «TBM / FM» или «TBM hard», для структур средней сложности.)
Во-вторых, за счет использования нескольких наборов проверки с различными уровнями идентичности последовательностей ProteinNet предоставляет прокси для обоих TBM ( Белки CASP (20–40% последовательностей) и FM (<10% последовательностей). Это позволяет оптимизировать гиперпараметры модели посредством мониторинга обобщения модели на белки, схожие по сложности с белками CASP TBM или FM, способствуя разработке моделей, ориентированных исключительно на новое или известное предсказание кратности.Мы отмечаем, что это отличается от простого наличия отдельных тестовых белков TBM и FM (первое свойство), поскольку наборы тестов используются только для окончательной оценки модели и, таким образом, не подходят для оптимизации гиперпараметров (цель наборов проверки).
В-третьих, в силу того, что CASP является стандартом для оценки методов предсказания структуры, в нем участвуют все основные предсказатели. Таким образом, он обеспечивает запись точности существующих и предшествующих методов с учетом имеющихся данных во время оценки.Важно отметить, что новые методы, обученные и протестированные в ProteinNet, демонстрируют свою эффективность на тех же разбиениях данных, что и методы, оцененные с помощью CASP, что делает их немедленно сопоставимыми с современными методами текущих и предшествующих CASP. Это позволяет обойти проблему 22-го улова, с которой сталкиваются новые тесты, и дает немедленную ценность обученным ProteinNet моделям. Сравнения с использованием более старых CASP предоставляют оценки с различными объемами данных, подчеркивая алгоритмы в режимах с богатым и недостаточным количеством данных, что является полезным свойством при контроле алгоритмических и алгоритмических методов.улучшения, основанные на данных, особенно в методах, основанных на совместной эволюции.
Структуры и последовательности
Все текущие структуры PDB были загружены с использованием файлового формата mmCIF [18], а затем отфильтрованы по общедоступной дате выпуска, так что наборы для обучения и проверки ProteinNet включают только те записи, которые общедоступны до начала соответствующей оценки CASP (таблица 2). Мы исключаем структуры, содержащие менее двух остатков или где> 90% остатков не были разделены, но в остальном сохраняем практически всю PDB.Записи маски генерируются для каждой структуры, чтобы указать, какие остатки или фрагменты, если таковые имеются, отсутствуют, чтобы облегчить обработку алгоритмами машинного обучения (например, с помощью функции потерь, которая игнорирует отсутствующие остатки). Несколько логических цепочек (в одном файле mmCIF), которые соответствуют одной физической полипептидной цепи, объединяются (с отмеченными отсутствующими фрагментами), в то время как физически различные полипептидные цепи обрабатываются как отдельные структуры. Для цепочек с несколькими моделями сохраняется только первая.
Таблица 2 Сводная статистика ProteinNet
Последовательности получены непосредственно из файлов mmCIF. В случаях, когда аминокислота химически модифицирована или ее идентичность неизвестна, наиболее вероятный остаток в ее позиционно-специфической оценочной матрице (PSSM) [19] заменяется (см. Следующий раздел о том, как получены PSSM). Если PSSM содержит более трех соседних остатков с нулевым информационным содержанием, тогда его соответствующая последовательность / структура отбрасывается, поскольку мы обнаружили, что это сильный индикатор того, что последовательность не может быть точно разрешена.
В дополнение к полноразмерным структурам и последовательностям PDB, записи одного домена создаются путем извлечения границ домена из ASTRAL [20], чтобы обеспечить обучение как одно-, так и многодоменных моделей.
Множественное выравнивание последовательностей
Базы данных последовательностей для получения MSA были созданы путем объединения всех последовательностей белков в UniParc [21] с метагеномными последовательностями из Объединенного института генома [22] и фильтрации для включения только последовательностей, доступных до дат начала CASP (Таблица 2 ).Затем JackHMMER [23] был использован для построения MSA для каждой структуры путем поиска в соответствующей базе данных последовательностей. Различные MSA были получены для одной и той же структуры, если она встречается в нескольких ProteinNets. JackHMMER был запущен с e-значением 1e-10 (домен и полная длина) и пятью итерациями. Фиксированный размер базы данных 1e8 (опция -Z) использовался для обеспечения постоянного эволюционного расстояния при получении MSA (аналогично использованию битовых оценок). Из баз данных последовательностей были удалены только идеально повторяющиеся последовательности (100% -ный идентификатор последовательности), чтобы сохранить мелкие и крупнозернистые вариации последовательностей в результирующих MSA.
В дополнение к необработанным MSA, PSSM были получены с использованием Easel [24] взвешенным способом, так что аналогичные последовательности в совокупности вносили меньший вклад в вероятности PSSM, чем различные последовательности. Для этой цели использовались веса, основанные на позиции Henikoff (опция -p).
Разделение и прореживание данных
Для каждой даты отсечения CASP мы разделяем полный набор (до CASP) структур и связанных с ними MSA на один обучающий набор и несколько проверочных наборов, причем все они не перекрываются (рис.1). Разделение выполняется итеративно, сначала кластеризуя последовательности на уровне идентичности последовательности 10%, случайным образом извлекая 32 кластера, а затем повторно кластеризуя оставшиеся последовательности на следующем уровне идентичности последовательности. Используются семь пороговых значений (10, 20, 30, 40, 50, 70, 90%), в результате получается семь наборов проверки, каждый из которых содержит 32 кластера. Хотя выбор кластеров является случайным, считается, что кластеры, превышающие 100 членов, минимизируют потерю данных. Затем из каждого кластера выбирается один репрезентативный образец, а остальные члены кластера полностью удаляются (критерии выбора образца описаны в конце).Структуры, которые остаются за пределами всех кластеров проверки, составляют обучающий набор. Выбор из 32 кластеров для каждой проверочной подмножества обеспечивает достаточную выборку белков с каждого уровня идентичности последовательностей без удаления излишне большого количества белков из обучающей выборки (до 3200 белков на проверочную подгруппу).
Рис. 1
Строительный конвейер ProteinNet. Для каждой ProteinNet все белки со структурами PDB, доступными до начала соответствующего CASP («Все данные», верхний кружок), группируются с использованием метода кластеризации на основе MSA (левая вставка) для получения больших кластеров, в которых идентичность внутрикластерной последовательности составляет всего 10%.Затем выбирается по одному экземпляру из каждого кластера (правая вставка), чтобы получить 10% seq. я бы. набор проверки. Этот процесс итеративно повторяется путем повторной кластеризации данных, оставшихся за пределами всех начальных кластеров, для получения проверочных наборов с более высокой идентичностью последовательностей (20–90%). После извлечения окончательного набора для проверки все оставшиеся данные используются для формирования обучающего набора. На основе этого набора («100% прореживание») отфильтрованные обучающие наборы создаются с более низкими порогами идентичности последовательностей, чтобы обеспечить более грубую выборку пространства последовательностей.Левая вставка: каждая последовательность белка запрашивается в большой базе данных последовательностей (фильтруется, чтобы включать только последовательности, общедоступные до начала соответствующего CASP) с использованием JackHMMer для создания MSA, который впоследствии фильтруется до 90% seq. я бы. Затем HHblits используется для выполнения выравнивания последовательностей MSA «все против всех». Наконец, расстояния выравнивания передаются в MMseqs2 для кластеризации их соответствующих последовательностей. Вставка справа: самый центральный белок каждого кластера выбирается, чтобы гарантировать выполнение требований идентичности желаемой последовательности, поскольку белки вблизи границ кластера могут быть ближе, чем предварительно заданный радиус каждого кластера (розовый vs.серые измерительные ленты), а расстояния между центроидами кластеров должны удовлетворять ограничениям идентичности последовательности (синяя измерительная лента). Затем центроиды используются для формирования плотных кластеров с 95% сек. я бы. которые пересекаются с исходными кластерами, чтобы получить образцы-кандидаты, ранжированные по множеству показателей качества (см. основной текст). Кандидат с наивысшим рейтингом выбирается как примерный белок каждого кластера
. Получение когерентных кластеров с идентичностью последовательностей <20% затруднительно из-за слабой гомологии между отдельными последовательностями.Чтобы преодолеть это, мы выполняем сравнения с использованием ранее полученных MSA вместо использования индивидуальных последовательностей, поскольку они обеспечивают большую чувствительность за счет включения эволюционной информации (левая вставка на рис. 1). Во-первых, последовательности в MSA фильтруются с избыточностью до 90% seq. я бы. использование HHsuite [25] для снижения вычислительной нагрузки. Затем мы проводим сравнение MSA с MSA «все против всех» с использованием HHblits [26] с одной итерацией и локальным выравниванием (опция -loc). HHblits необходим для этого шага, поскольку JackHMMER не может выполнять поиск MSA-to-MSA, но используемые MSA являются исходными, производными от JackHMMER.Основываясь на оценках выравнивания HHblits, мы группируем MSA, используя MMseqs2 [27] с порогом идентичности искомой последовательности, порогом e-значения 0,001 и режимом кластеризации 1, который строит граф, охватывающий все последовательности, а затем находит удаленные гомологи с использованием транзитивных соединений. Мы не предъявляем минимальных требований к охвату для попаданий в последовательность; это переоценивает идентичность последовательностей, поскольку короткие белки могут соответствовать частям более длинных. Мы используем этот подход, чтобы быть максимально консервативными при построении наборов для проверки, чтобы защитить от случайной утечки информации между наборами для обучения и проверки.
Обучающие наборы дополнительно обрабатываются для создания перекрывающихся подмножеств, которые различаются по избыточности последовательности (с 30, 50, 70, 90, 95 и 100% идентификатором последовательности), которые мы называем «прореживанием». Для каждого прореживания, кроме 100%, мы группируем обучающий набор, применяя MMseqs2 непосредственно к отдельным последовательностям (без MSA) с искомым порогом идентичности последовательности и требованием покрытия последовательности 80%. Это требование гарантирует, что отдельные домены не группируются с многодоменными белками, которые их содержат, поскольку некоторые модели могут стремиться использовать информацию об одном домене.Мы не используем требование покрытия для набора проверки, чтобы предотвратить утечку информации, но это не касается обучающего набора. Для 100% прореживания каждый набор идентичных последовательностей используется для формирования кластера. После того, как кластеры сформированы, из каждого выбирается по одному экземпляру, и все остальные члены кластера удаляются.
Мы используем одни и те же критерии отбора образцов для валидации и обучающих наборов. Как правило, мы избегаем выбора экземпляров вблизи границ кластера, так как две граничные последовательности в разных кластерах могут быть ближе в пространстве последовательностей, чем искомый порог идентичности последовательности (правая вставка на рис.1). Для этого мы всегда выбираем экземпляры вблизи центра кластера. По умолчанию MMseqs2 возвращает образец, который находится в центре кластера, без включения других потенциально полезных критериев, таких как качество структуры. Чтобы включить эти критерии, мы используем образец MMseqs2 в качестве приманки для формирования нового кластера последовательностей, которые на 95% идентичны образцу и покрывают 90% его длины, в результате чего получается плотный кластер, который очень похож на последовательности, но с потенциально лучшей структурой. характеристики.Затем на пересечении исходного кластера, производного от MMseqs2, и нового, мы выбираем структуру, которая оптимизирует следующие критерии в порядке: качество структуры (определяется как 1 / разрешение — R-значение, тот же критерий, что и PDB) , дата выпуска (чем новее, тем лучше), и длина (чем длиннее, тем лучше).
Форматы файлов и доступность
Все последовательности, структуры, MSA и PSSM доступны для загрузки по отдельности в стандартных форматах файлов. Кроме того, записи ProteinNet, объединяющие последовательность, структуру (вторичную и третичную), и PSSM в унифицированном формате доступны в виде удобочитаемых текстовых файлов и в виде двоичных записей TensorFlow [28].Мы предоставляем код Python для анализа этих записей непосредственно в TensorFlow, чтобы облегчить их использование в приложениях машинного обучения.
Простой способ визуализации данных структурной биологии
Здесь, в Биология в 3D , мы часто говорим об эстетической стороне структурной биологии и о силе структурных изображений вдохновлять как художников, так и ученых. В последнем выпуске Structure за 2016 год мы опубликовали письмо редактору Shuguang Yuan , H.C. Stephen Chan, Slawomir Filipek и Horst Vogel , который подчеркивает важность удобных для пользователя стратегий визуализации данных структурной биологии.
Я предложил авторам рассказать немного больше о том, чего они пытаются достичь и как они пытаются этого достичь, и поделиться некоторыми примерами с нами здесь, в CrossTalk. Здесь они обсуждают, как они объединили инструменты PyMOL и Inkscape для создания эффективных визуальных моделей.
За последние несколько десятилетий наша способность решать структуры биомолекул и биомолекулярных комплексов выросла с фантастической скоростью, что сделало информацию о структурной биологии повсеместной и актуальной для очень широкого круга специалистов в области биомолекул и химических наук. Большинство пользователей информации о структурной биологии начинают и заканчивают свои структурные исследования с визуального осмотра трехмерных структурных моделей. Взаимодействие с 3D-моделями, обычно с помощью программного обеспечения, является одним из самых основных и широко распространенных методов, которые мы используем для понимания биологической функции макромолекул и изучения их структур.
И все же мы слышали много опасений по поводу того, насколько нелогичны и недружелюбны некоторые инструменты визуализации. Это побудило нас написать письмо редактору и собрать два примера того, как мы объединили PyMOL и Inkscape для легкой, ясной, профессиональной и художественной подготовки биологических изображений.
Мы не будем вдаваться в подробности о PyMOL, так как существует множество полезных онлайн-ресурсов для всех, кто заинтересован в использовании этого программного обеспечения (см. Здесь, здесь, здесь и здесь). То же самое касается Inkscape, бесплатной программы, поддерживаемой большой группой пользователей, видео и других руководств, а также галереи потрясающих примеров (здесь, здесь и здесь), а также активной вики.Вместо этого мы хотим сосредоточиться на двух примерах того, как мы использовали комбинацию этих двух программ для создания иллюстраций нашего любимого белка, рецептора 5-HT 3 (5-HT 3 R) и его лиганда, серотонин.
Пример 1. Двухмерная / трехмерная гибридная диаграмма белок-лигандных взаимодействий
Здесь мы используем серотонин, чтобы проиллюстрировать ключевые шаги в процессе перехода от файлов координат к окончательной 2D / 3D диаграмме, которая изображает детали того, как низкомолекулярный лиганд взаимодействует с белком.Есть два ключевых источника экспериментальных файлов координат для низкомолекулярных лигандов: Protein Data Bank (PDB) и Cambridge Structural Database. Если координаты PDB являются вашей отправной точкой для манипулирования небольшой молекулой, вам сначала нужно избавиться от макромолекулы. Самый простой способ сделать это — выполнить небольшое текстовое редактирование файла PDB, чтобы сохранить только информацию о координатах малых молекул перед их импортом в PyMOL.
При использовании координат PDB в качестве источника для ваших низкомолекулярных лигандных структур важно помнить, что весьма вероятно, что они не будут содержать информацию об атомах водорода.Таким образом, повторное добавление атомов водорода является критическим этапом в подготовке координат лиганда, и PyMOL позволяет легко это сделать, щелкнув объект и следуя подсказкам. Следует иметь в виду, что PyMOL добавит правильное количество атомов водорода, чтобы удовлетворить нейтральную валентность отдельных атомов, что означает, что вам придется проверять свою небольшую молекулу и вручную назначать любые заряженные состояния. В нашем случае серотонин является первичным амином, и мы вручную присвоили этому атому азота (N) заряд +1, чтобы подготовить наш серотонин к следующему этапу.
Мы начинаем строить нашу 2D / 3D диаграмму, сначала сосредотачиваясь на 3D-объекте, которым является серотонин. Нашей целью здесь было создать трехмерное представление серотонина, где атомы представлены в виде сфер и окрашены в зависимости от их элемента. Для этого мы используем параметры PyMOL, которые позволяют вам выбирать объект и цвет по атомам, используя предустановленные варианты выбора цвета. В нашем случае атомы углерода желтые, азот — синий, кислород — красный. Затем мы отобразили все атомы серотонина в виде сфер, а PyMOL упростил настройку внешнего вида и размера сфер с помощью командной строки.Тем, кто хочет сделать молекулы более стильными, можно поиграть с текстурой поверхности и стилем сферы. Например, мы отрегулировали свет на нашем объекте и получили прозрачное фоновое изображение, в результате чего получилось изображение с высоким разрешением.
Отсюда мы вошли в Inkscape, чтобы объединить изображение, созданное в PyMOL, с 2D-диаграммой макромолекулы, в данном случае 5-HT 3 R. Гибридная 2D / 3D диаграмма, которая действительно хорошо работает для выделения ключевых точек Контакт между небольшой молекулой и белком — это такой контакт, при котором небольшая молекула помещается в центр и окружает ее структурными элементами белка, которые взаимодействуют с ней.Inkscape предлагает широкий спектр инструментов для рисования от руки и создания линий и объектов на заказ. Это интуитивно понятный и простой, а также очень гибкий.
Например, с помощью Inkscape мы смогли окружить серотонин характеристиками 5-HT 3 R и указать соответствующие остатки, контакты и типы взаимодействий. Кроме того, мы расширили содержание рисунка, включив в него логотипы белковых последовательностей WebLogo3, чтобы указать на сохранение последовательности, поскольку это актуально для научного обсуждения, которое мы хотели закрепить на этом изображении.
Пример 2. Схема запорного механизма 5-HT 3 рецептора
Наш первый пример был сосредоточен на низкомолекулярном лиганде серотонине, поэтому в этом втором примере мы сосредоточимся на макромолекуле 5-HT 3 R и ее стробирующем механизме. Здесь мы проиллюстрируем, как создать диаграмму, которая суммирует основные механистические принципы 5-HT 3 R.
В этом примере мы использовали файл координат 5-HT 3 R 4pir, который включает пять цепочек рецепторов (A – E) и пять цепей (F – J), которые принадлежат нанотелам, используемым для стабилизации и кристаллизации 5-HT. 3 р.Компоненты нанотел необходимо удалить перед любым анализом, который PyMOL позволяет вам делать, просто выбирая цепи и удаляя все связанные с ними атомы. Поскольку мы хотели показать рецептор изнутри, мы также удалили три протомера (C – E).
С этим чистым файлом координат мы создали различные 3D-компоненты 5-HT 3 R в PyMOL. Сначала мы визуализировали поверхность двух субъединиц рецептора 5-HT 3 , используя скрипты, которые мы с радостью предоставим всем, кому это интересно.Затем мы создали представление стержня для трех ключевых остатков, W154, V264 и L260, а затем мы подготовили модели для молекул воды, а также ионов Na + и Cl — . Мы использовали команду «pseudoatom sol» в PyMOL для создания фиктивной атомной сферы, которая будет экспортирована из PyMOL и легко скопирована для представления H 2 O, Na + и Cl – в Inkscape.
Вооружившись трехмерными моделями серотонина, молекул растворителя и 5-HT 3 R, мы перешли в Inkscape, чтобы собрать компоненты и оптимизировать элементы рисунка и компоновку.Мы использовали различные инструменты рисования в Inkscape, чтобы представить липидный бислой и переместить его в приблизительное трансмембранное положение 5-HT 3 R. Мы также использовали инструменты рисования Inkscape, чтобы указать направление сигнального пути; замена ротамеров W156, V264 и L260; и движения заголовка и скручивания домена. Наше окончательное изображение фиксирует тонкие детали механизма и конформационных изменений, а также некоторые основные моменты, касающиеся 5-HT 3 R, того, как он вписывается в липидный бислой и как он задействует серотонин.
Эти примеры показывают, что создание высококачественных изображений структурной биологии не требует дорогостоящего программного обеспечения, модного оборудования или много времени. Мы надеемся, что они вдохновят вас поиграть с различными инструментами для визуализации данных структурной биологии и развить ваше собственное чувство стиля, которое представляет научную информацию с точностью и красотой.