Innovatsiya vazirligi urganch davlat universiteti tabiiy fanlar fakulteti biologiya yo

GNU General Public License 2.3.1-rasm
Shunday qilib, RasMol (Jmol va PyMOL bilan birgalikda) ochiq manbali molekulalarni vizuallashtirish dasturlaridan biridir. Vizualizatsiya uchun dastlabki ma'lumotlar bu Protein Ma'lumotlar Banki (PDB) formatidagi faylda joylashgan molekula (yoki molekulalar majmuasi) atomlarining koordinatalari. Atom koordinatalari bo'lgan fayllarni PDB saytlaridan biridan nusxalash mumkin (Jahon Protein Ma'lumotlar Bankiga qarang). RasMol molekulyar biologlar va bioinformatika tomonidan faol foydalanishda davom etmoqda. Foydalanuvchi interfeysining sodda va mantiqiy tuzilishi tufayli dasturni o'rganish oson. Dastur uchun ishlab chiqilgan buyruqlar tizimi ("RasMol" ning "tili") boshqa dasturlarda, masalan, Jmolda qo'llaniladi. Ikkinchisi asta-sekin 43 RasMol-ni almashtiradi, chunki o'rganish deyarli oson, RasMol-ning barcha funktsiyalarini qamrab oladi va bir qator qo'shimcha funktsiyalarga ega. I-TASSER (I terative T hreading ASSE mbly R efinement) - bu aminokislotalar ketma-ketligidan oqsil molekulalari tuzilishining uch o'lchovli modelini bashorat qilish uchun bioinformatik usul. Oqsillarni ma'lumotlar bazasidan egilishni aniqlash (yoki oqim) usuli yordamida tuzilish naqshlarini aniqlaydi.

To'liq uzunlikdagi tarkibiy modellar almashinuvchi Monte Carlo replika modellashtirish yordamida oqim shablonidan tarkibiy qismlarni qayta yig'ish orqali qurilgan. ITASSER umuman CASP hamjamiyati tajribalarida oqsil tarkibini bashorat qilishning eng muvaffaqiyatli usullaridan biridir. I-TASSER oqsil funktsiyasini ma'lumotlar bazasida ma'lum oqsillar bilan maqsadli oqsilning strukturaviy modellarini struktura bilan taqqoslash orqali ligand bog'lanadigan joyga, gen ontologiyasiga va ferment komissiyasiga izoh beradigan tuzilishga asoslangan protein funktsiyasini taxmin qilish uchun kengaytirildi. Ann Arbor Michigan universitetining Yang Zhang laboratoriyasida qurilgan bo'lib, foydalanuvchilarga ketma-ketlikni namoyish qilish va tuzilish va funktsiyalar

haqida bashorat qilish imkonini beradi. Mustaqil I-TASSER to'plamini I-TASSER veb-saytida yuklab olish mumkin. Uch o'lchovli protein tuzilmalarini aminokislotalar ketmaketligidan bashorat qilish hisoblash tizimli biologiyadagi eng muhim muammolardan biridir. Tarkibni bashorat qilishni tanqidiy baholash (CASP) bo'yicha tajribalar ushbu sohaning zamonaviy holatini ob'ektiv baholash uchun ishlab chiqilgan bo'lib, unda I-TASSER serverning eng yaxshi qismida eng yaxshi usul deb topildi. yaqinda o'tkazilgan 7-CASP tajribasi. O'shandan beri bizning laboratoriyamizga I-TASSER algoritmi va I-TASSER bashoratlaridan foydalanish to'g'risida ko'plab savollar kelib tushdi. I-TASSERning on-layn versiyasi KU Bioinformatika markazida ishlab chiqilgan bo'lib, u 35 dan ortiq mamlakatdan minglab modellashtirish so'rovlari uchun protein tarkibini bashorat qiladi. ITASSER bashoratlarining to'g'riligini baholash uchun nisbiy klasterlash strukturaviy zichligi va bir nechta iplar shablonlari konsensus ahamiyatiga asoslangan skoring funktsiyasi (C-ball) joriy qilingan. Katta o'lchovli sinov birinchi modellarning korrelyatsiya koeffitsienti 0,91 bo'lgan C-ball va TM-ball ([0, 1] qiymatlari bilan tarkibiy o'xshashlikni o'lchash) o'rtasidagi mustahkam bog'liqlikni namoyish etadi.
To'g'ri topologiya modellari uchun C-ball kesimi> - 1.5 dan foydalangan holda, noto'g'ri va musbat manfiy ko'rsatkichlar 0,1 dan past. C-ball va oqsil uzunligini birlashtirgan holda, I-TASSER modellarining aniqligini TM-ball uchun o'rtacha 0,08 va RMSD uchun 2 A bilan taxmin qilish mumkin. ITASSER serveri avtomatlashtirilgan to'liq metrajli 3D oqsil tarkibiy prognozlarini yaratish uchun ishlab chiqilgan bo'lib, bu erda benchmarked skor tizimi 44 foydalanuvchilarga I-TASSER modellarining miqdoriy bahosini olishga yordam beradi. Har bir so'rov bo'yicha I-TASSER serverining chiqishi beshta to'liq metrajli modellar, ishonch balli, hisoblangan TM-ball va RMSD va hisobkitoblarning standart og'ishlarini o'z ichiga oladi. I-TASSER serveri akademik jamoatchilikka

http://zhang.bioinformatics.ku.edu/I-TASSER manzilida bemalol taqdim etiladi

Gap shundaki, oqsillarning xossalari va funksiyalari ularning uch o‘lchamli strukturasiga ko‘ra belgilanadi va oqsillarning qanday ishlashiga oid ko‘plab muhim kashfiyotlar aynan shunday uch o‘lchamli strukturalar asosida amalga oshirilgan edi. O‘n yillardan buyon buning uchun rentgen kristallografiyasi, yadroviy magnit rezonansi yoki krioelektron mikroskopiya singari uzoq davom etadigan, murakkab va mehnattalab usullar qo‘llab kelinadi. Lekin bu usullar doim ham ish beravermaydi. Shu sababli ham hozirgi kunda fanga ma’lum umumiy 200 millionga yaqin oqsil turidan faqat 170 mingtachasining 3D-strukturasi aniqlangan xolos.
Tabiatda oqsillarning uchinchi tartib strukturasi uning birinchi tartibi, ya’ni o‘z-o‘zidan tabiiy ravishda qatlam-qatlam bo‘lib ushbu molekulalar zanjirini shakllantiradigan aminokislotalar ketma-ketligiga ko‘ra yuzaga keladi. Bu jarayonni oqsilning “taxlanishi” – oqsil foldingi deyiladi. Olimlar uzoq yillar davomida bu jarayonni matematik modellashtirishga urinishgani bejiz emas. Masala shu qadar murakkab bo‘lib chiqdiki, hattoki superkompyuterlarning qo‘llanishi ham bu o‘rinda unchalik naf bermadi: yuzlab aminokislotalardan tuziladigan molekulalar
sonidan shakllanadigan ehtimoliy variantlar miqdori shunchaki astronomik raqamlarni tashkil etadi!
Bu yo‘nalishdagi ishlarni jadallashtirish uchun, olimlar 1994-yildan buyon har ikki yilda CASP (Critical Assessment of protein Structure Prediction) nomli tanlov – tajriba o‘tkazadi.



2.3.2-rasm


Bunda butun jahon bo‘ylab shu kabi loyiha va algoritmlarni tuzayotgan mualliflar, hali strukturasi noma’lum bo‘lgan yuzlab oqsillarning aminokislota ketma-ketligini oladi va o‘zidagi mavjud model asosida uni hisoblab chiqishga urinadi. Bunga parallel ravishda struktura biologiyasi sohasidagi laboratoriyalarda “mumtoz” usulda ishlaydigan olimlar ham harakat qiladi. So‘ngra olingan strukturalarni taqqoslab, o‘zaro moslik qiymati – GDTni keltirib chiqaradi.
Agar GDT 90 dan 100 gacha bo‘lsa, struktura aniq hisoblangan deb qaraladi. Bir necha o‘nta aminokislotalardan tashkil topadigan kalta peptidlar uchun bu ish o‘sha 1990-yillardayoq uddalab bo‘lingan.
Lekin yuzlab aminokislotalardan tarkib topadigan oqsillar uchun GDT uzoq yillar mobaynida “sharmandali” darajada – 20 atrofida bo‘lgan xolos. Faqat yaqin bir necha yil avval murakkab algoritmlarni qo‘llash evaziga bu ko‘rsatkichni 40 ga ko‘tarishga erishilgan va bu ham yetarli emas.
2018-yildan buyon bu tanlovga AlphaFold loyihasi ham qo‘shilgan bo‘lib, uni o‘sha avvalroq Go o‘yinida professionallarni yutgan Sun’iy intellektni ishlab chiqqan
Britaniyaning DeepMind kompaniyasi yaratmoqda. O‘shandayoq eng murakkab strukturalar uchun ham GDT ko‘rsatkichini 60 ga yetkazgan AlphaFold bu borada yetakchilikni qo‘lga olgan edi.

2.3.3-rasm
2020-yilgi tanlovga mazkur sun’iy intellektni yanada takomillashtirdi va uni 170 mingta ma’lum oqsil strukturalari asosida o‘qitdi. Tajribalarda u o‘rtacha 92 GDT bilan folding aniqlamoqda va eng murakkab oqsillar uchun bu ko‘rsatkich 87 dan yuqori chiqyapti.
Mutaxassislar allaqachon mazkur hodisani so‘nggi yillarning eng muhim yutuqlaridan deb atamoqda. Ehtimol, yaqinda neyrotarmoqlar oqsillarning uch o‘lchamli strukturasini “yo‘l-yo‘lakay” – zaruriyatga qarab aniqlab ketishga imkon bersa kerak. Avvallari o‘ta murakkab bo‘lgan va shu sababli unga ayrim yechimlarni topgan mualliflar hatto Nobel mukofotiga loyiq ko‘rilgan ushbu masala o‘tmishga aylanadi.