Məlumat

Zülalların 3D təsvirində oxların mənası

Zülalların 3D təsvirində oxların mənası


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Aşağıda CD4 zülalının üçölçülü təsviri verilmişdir. Aralarındakı oxların və nazik tellərin nə demək olduğunu bilmək istərdim.


Düz oxlar β-tellərin cizgi filmi təsviridir (bir növ müntəzəm hidrogenlə əlaqəli ikinci dərəcəli quruluş). Okun istiqaməti amin turşusu ardıcıllığının istiqamətidir (oxun başı C-terminal).

İncə tellər nizamlı quruluşu olmayan bölgələrdir.

Ön və sol tərəfdə α-sarmalları (digər əsas nizamlı ikincil quruluşu) təmsil edən iki kiçik yaşıl spiral lent də var.


Mücərrəd

Protein quruluşu bioloji funksiyanı təyin edir. 3D zülal/ligand quruluşlarını dəqiq bir şəkildə konseptuallaşdırmaq elmi tədqiqat və təhsil üçün çox vacibdir. Virtual reallıq (VR) stereoskopik 3D-də zülal vizualizasiyasına imkan verir, lakin bir çox VR molekulyar-vizual proqramları bahalı və yalnız xüsusi VR qulaqlıqlarda işləmək mürəkkəb model hazırlama proqramına əsaslanır və/və ya istifadəçinin ayrı proqramlar və ya plaginlər quraşdırmasını tələb edir. . Burada müxtəlif VR quraşdırmaları və əməliyyat sistemlərində işləyən veb əsaslı proqram olan ProteinVR təqdim edirik. ProteinVR faydalı bioloji kontekst verən və istifadəçilərə 3D məkanda yerləşdirməyə imkan verən 3D mühitlərdə molekulyar strukturları göstərir. Bizim veb-əsaslı tətbiqimiz tədqiqat və geniş sinif otaqlarında hipotez yaratmaq və təhsil üçün idealdır. ProteinVR-ni açıq mənbəli BSD-3-Clause lisenziyası altında buraxırıq. Proqramın bir nüsxəsi http://durrantlab.com/protein-vr/ saytında pulsuz olaraq mövcuddur və işlək bir versiyaya http://durrantlab.com/pvr/ ünvanından daxil olmaq olar.


Francis Crick sözünə əməl etmək, "funksiyanı anlamaq istəyirsinizsə, strukturu öyrənin" zülal mexanizmlərinin başa düşülməsində nəzərəçarpacaq irəliləyişlərə səbəb oldu (Crick, 1988). Bununla belə, həmişə məhdudiyyətlər var.

Struktur biologiyada klassik bir məqsəd, hüceyrələr üçün mexaniki iş aparan geniş və müxtəlif fermentlər ailəsi olan AAA+ ATPazaları anlamaqdır (Harrison, 2004). Açılmayan AAA+ ATPazalar qrupu, zülal substratlarını açmaq üçün ATP hidrolizi enerjisindən istifadə edir, yəqin ki, substratı halqa şəkilli fermentin mərkəzi gözündən keçir. Bu açılmaların necə işlədiyi ilə bağlı müzakirələr eLife-da Con Rubinstein, Lewis Kay və Toronto Universitetindəki həmkarları, o cümlədən Zev Ripstein və Siavash Vahidi tərəfindən birgə ilk müəlliflər (Ripstein et al., 2020) tərəfindən hazırlanmış iki son hesabatla canlandırıldı. - və digəri Robert Sauer və Massaçusets Texnologiya İnstitutu və Harvard Tibb Məktəbindəki həmkarları - ilk müəllif kimi Xue Fei də daxil olmaqla (Fei və digərləri, 2020). İki qrup, ClpX ilə açılan protein substratlarını parçalayan bir ferment olan ClpP ilə kompleksdə açılan ClpX -in çox oxşar quruluşlarını bildirir (Şəkil 1). Yaranan kompleksə ClpXP proteazı deyilir. Əksər AAA+ ATPazlar kimi, ClpX də hexamerdir, ClpP isə yeddi qat simmetriya nümayiş etdirir. Bildirilən ClpXP strukturlarının yaxın bənzərliyinə baxmayaraq, iki qrup açmaq üçün çox fərqli hərəkət mexanizmləri təklif edir.

ClpXP kompleksinin quruluşu.

(A) Yan və (B) ClpXP kompleksinin alt təbəqəyə bağlı yuxarıdan aşağı görünüşləri (narıncı rəngdə göstərilmişdir). Altı ClpX alt bölməsinin hər biri fərqli rəngdə (bənövşəyi, mavi, mavi, yaşıl, adaçayı yaşıl və sarı) ATP qırmızı və ADP çəhrayı rəngdə göstərilir. Eyni rənglər şəkil boyunca istifadə olunur. (C) Təklif olunan ardıcıl (adaçayı yaşıl ox Ripstein və digərləri, 2020) və ehtimal (bənövşəyi ox Fei və digərləri, 2020) mexanizmlərini göstərən oxlarla ClpX-də məsamə bölgəsinin yaxından yan görünüşü. ClpX gözenekli astarlı tirozinlər, uyğun ClpX alt biriminə görə rənglənir. Bu tirozinlərdən beşi substratı bağlayır, ADP -yə bağlı olan sarı alt bölmənin tirozini isə substratla təmas etmir. Modellərin hər birində hidroliz olunan ATP bir flaşla göstərilir. Ardıcıl modeldə (Ripstein et al., 2020), aşağı alt hissədə ATP hidrolizi onun substratdan ayrılmasına, "sarı vəziyyətə" keçməsinə, ADP-ni ATP ilə mübadilə etməyə və docking vasitəsilə substratın növbəti iki qalığını bağlamağa imkan verir. ən üst alt bölməyə qarşı. Hər bir alt bölmə iki qalığı bağladığından, xalis nəticə ClpX-nin substratı "gəzməsi" və iki substrat qalığının aşağıya doğru ClpP-yə köçürülməsidir. Ehtimal olunan modeldə (Fei və digərləri, 2020), üst mövqedə olan ATP hidrolizi (bəzən digər mövqelərdə hidrolizdən əvvəl baş verir) yuxarı alt bölmənin substrat üzərində sıx bir tutuş saxlamasına və aşağıya doğru "sarı vəziyyətə" doğru hərəkət etməsinə səbəb olur, beləliklə, substratı təxminən altı qalıq ilə ClpP-yə köçürür.

Son üç il ərzində substrat və ya substrat mimikası ilə əlaqəli AAA+ açılmayan quruluşların çox olduğu bildirildi (Gates və Martin, 2020). Bu quruluşlar, ATP ilə sabitlənmiş bir spiraldə açılan açılan alt hissələri göstərir. Bəzi hallarda altı alt bölmənin hamısı spiralda iştirak edir, lakin əksər hallarda bir və ya bir neçə alt bölmə ayrılmış kimi görünür, sanki spiralın bir ucundan digərinə keçir.

Bu açılan strukturların əksəriyyəti üçün ardıcıl "əl-əl" mexanizmi təklif edilmişdir. Bu modeldə, açılmanın bir və ya daha çox alt birimi, spiralin bir ucundan digərinə ardıcıl hərəkət edərkən, substratı ATP molekulu ilə bağlayır. Spiralın altındakı ATP hidrolizi, ən alt alt bölmənin keçid vəziyyətinə keçməsinə və substratı buraxmasına imkan verir. ADP -nin sonrakı ATP mübadiləsi, bu keçid alt biriminin spiralin üst ucuna yenidən qoşulmasına və substratın sonrakı iki qalığını bağlamasına imkan verir (Şəkil 1C). Bu yolla, ATP bağlanması və hidrolizi AAA+ hexamer ətrafında ardıcıl olaraq davam edir və nəticədən asılı olaraq, nəticəni substrat boyunca gedən və ya açılan gözenekdən çəkilən substrat kimi təsvir etmək olar. Hər iki baxımdan da, substratın iki amin turşusu qalığı hər ATP üçün hidrolize edilir.

Ripstein və s. və Fei və başqaları. dən ClpXP komplekslərinin hesabat strukturları Neisseria meningitidisEscherichia coli, müvafiq olaraq. İki struktur bir-birinə çox bənzəyir və ClpX heksameri bir çox digər AAA+ açılmalarına yaxından bənzəyir (Gates və Martin, 2020). Strukturlar həmçinin heksamerik ClpX-nin substratın parçalandığı ClpP-dəki kameranın açılışı ilə substratı uyğunlaşdırmaq üçün heptamerik barel formalı ClpP proteazını necə bağladığını göstərir. Bununla birlikdə, iki qrup açılma üçün fərqli mexanizmlər təklif etdilər. Ripstein və s. iki qalıq pilləli təhvil-təslim mexanizminə üstünlük verin. Bunun əksinə olaraq, Fei et al. spiralin üst hissəsindəki ATP hidrolizinin ən yüksək ClpX alt biriminin substrat üzərində tutuşunu saxlamasına imkan verdiyi kökündən fərqli bir model təklif edin. Subunit, daha sonra substratı sərbəst buraxmadan əvvəl ClpP -ə doğru təxminən altı amin turşusu qalıqlarını çəkərək spiralin dibinə doğru hərəkət edir (Şəkil 1C).

Ripstein və digərləri tərəfindən təklif olunan model. bir neçə cəlbedici xüsusiyyətə malikdir. Birincisi, daha uzaq əlaqəli nuklein turşusu translokazlarının analoji mexanizmlərinə bənzəyir (Lyubimov və digərləri, 2011 Enemark və Joshua-Tor, 2008). İkincisi, fərqli substrat ardıcıllığının nə qədər geniş şəkildə bağlana və işlənə biləcəyini izah edir. Üçüncüsü, spiralın asimmetrik təbiəti, təklif olunan reaksiya dövrü boyunca çoxsaylı struktur mərhələlərini göstərir. Buna qarşı balanslaşdırılmış Fei et al. cəlbedici xüsusiyyətlərə də malikdir. Birincisi, addım ölçüsünün nəşr edilmiş təxminlərinə uyğundur (Olivares et al., 2016). İkincisi, spiral içərisindəki alt hissələrdə ATP hidrolizinin meydana gəlməsinə icazə verərək, birdən çox aktiv olmayan ATPaz sahələrinin necə yerləşdirilə biləcəyini izah edir (Martin və digərləri, 2005).

Birlikdə, bu iki tədqiqat, ClpXP üçün fərqli bir quruluşu bildirən başqa bir yeni araşdırma ilə birlikdə (Gatsogiannis və digərləri, 2019), həll edilmiş kimi görünən müzakirəyə yeni yanacaq əlavə edir. Gələcək tədqiqatlar üçün əsas suallar bunlardır: Fərqli AAA+ açılmaları, ATP hidrolizini substrat translokasiyası ilə birləşdirmək üçün eyni mexanizmi istifadə edirmi? Mexanizmlər ardıcıldırmı? ATP hidrolizi harada və necə tetiklenir? Fei et al modelində bir ADP-yə bağlı alt birim necə ola bilər. translokasiyanı təmin etmək üçün substratı kifayət qədər sıx bağlayır? Və hər bir hidrolizə edilmiş ATP üçün nə qədər amin turşusu qalığı köçürülür? Üstəlik, Ripstein et al. ClpX və ClpP-nin reaksiya dövrü ərzində bir-birinə nisbətən fırlanması daha çox mübahisəyə səbəb ola bilər. AAA+ açıldıqdan sonra mexaniki sirlərini ortaya qoyduqda, bu iki yeni quruluş gözlənildiyi kimi görünür, amma yenə də bir çox yeni suallar yaradır.


VMD əsasları

Bu bölmədə siz əsas VMD əmrlərinə vərdiş edərkən ubiquitinin gözəl görüntüsünü yaradacaqsınız. Bundan əlavə, VMD istifadə edərək zülalların maraqlı struktur xüsusiyyətlərini necə axtarmağı öyrənəcəksiniz.

İlk addımımız molekulumuzu yükləməkdir. Ubiquitinin atom koordinatlarını ehtiva edən pdb faylı, 1UBQ.pdb, təlimatla birlikdə verilir.

1 Fayl Yeni Molekulunu seçin. menyu maddəsi VMD Əsas pəncərəsindəki Şəkil 2 (a). Ekranınızda başqa bir pəncərə, Molekul Fayl Brauzeri (b) görünəcək.

2 Browse istifadə edin. (c) 1UBQ.pdb faylını vmd-tutorial-files-də tapmaq üçün düyməni basın. Diqqət yetirin ki, faylı seçdiyiniz zaman Molekül Fayl Tarayıcısı pəncərəsinə qayıdacaqsınız. Faylı həqiqətən yükləmək üçün Load (d) düyməsini basmalısınız. Bunu etməyi unutmayın!

İndi, ubiquitin OpenGL Display pəncərəsində ekranınızda göstərilir. İstənilən vaxt Molekül Fayl Tarayıcısı pəncərəsini bağlaya bilərsiniz.

1 OpenGL Ekranında siçanın birinci (sol) düyməsini aşağı basın və siçanı hərəkət etdirin. Nə baş verdiyini araşdırın. Bu siçanın fırlanma rejimidir və molekulu ekrana paralel bir ox ətrafında fırlatmağa imkan verir. Şəkil 3 (a).

3 VMD Əsas pəncərəsində Siçan menyusuna baxın (şək. 4). Burada siçan rejimini Dönmə rejimindən Tərcümə və ya Ölçək rejiminə keçirə biləcəksiniz. 4 Tərcümə rejimi birinci (sol) düyməni basıb saxlayaraq molekulu ekran ətrafında hərəkət etdirməyə imkan verəcək.

Qeyd etmək lazımdır ki, siçan ilə yerinə yetirilən əvvəlki hərəkətlər molekul atomlarının faktiki koordinatlarını dəyişmir.

Başqa bir faydalı seçim Siçan Mərkəzi menyu maddəsidir. Bu, fırlanmaların aparıldığı nöqtəni təyin etməyə imkan verir.
6 Mərkəz menyu maddəsini seçin və zülalın uclarından birində bir atom seçin Kursor bir xaç göstərməlidir.

7 İndi r düyməsini basın, siçan ilə molekulu fırladın və molekulunuzun seçdiyiniz nöqtə ətrafında necə hərəkət etdiyinə baxın.

VMD, müxtəlif üslublarda istifadə edərək molekulunuzu göstərə bilər. Burada, zülaldakı fərqli quruluşları təyin etməyə kömək edə biləcəkləri araşdıracağıq.

1 Qrafik Nümayəndəlikləri seçin. menyu elementi. Qrafik Təmsilçilər adlı bir pəncərə görünəcək və sarı rənglə vurğulanmış görəcəksiniz. Şəkil 5 (a) molekulunuzu göstərmək üçün istifadə olunan cari qrafik təqdimat.

2 Draw Style (b) nişanında biz təsvirin üslubunu (d) və rəngini (c) dəyişə bilərik. Bu bölmədə rəsm üslubuna diqqət yetirəcəyik (standart olaraq Xətlərdir).

3 Hər Çəkmə Metodunun öz parametrləri var. Məsələn, Qrafik Təmsilatlar pəncərəsinin sağ alt hissəsindəki (e) idarələrdən istifadə edərək xətlərin qalınlığını dəyişdirin.

4 İndi Rəsm Metodundan VDW (van der Waals) seçin. İndi hər bir atom bir kürə ilə təmsil olunur. Bu şəkildə zülalın həcmli paylanmasını daha asan görə bilərsiniz.

5 Zülalın içərisindəki atomların düzülüşünə baxmaq üçün pəncərənin sağ alt hissəsində (e) yeni idarəetmə elementlərindən istifadə edərək Sfera Şkalasını 0,5-ə və Sfera Çözünürlüyünü 13-ə dəyişdirin. Diqqət yetirin ki, qətnamə nə qədər yüksək olsa, molekulunuzun görüntüsü o qədər yavaş olar.

6 Rəngləmə Metodunun Adında qeyd edin, hər bir atomun öz rəngi var, yəni: O qırmızı, N mavi, C mavi və S sarıdır.

7 Varsayılan düyməni basın. Bu, rəsm metodunun standart xüsusiyyətlərinə qayıtmağa imkan verir.

Əvvəlki təsvirlər zülalınızın mikromolekulyar detallarını görməyə imkan verir. Bununla birlikdə daha mücərrəd rəsm üsullarından istifadə edərək daha ümumi struktur xüsusiyyətlərini görmək olar.

8 Drawing Method altında Tube stilini seçin və zülalınızın onurğasını müşahidə edin. Yarıçapı 0,8 olaraq təyin edin.

9 Tüp rejimində zülalınıza baxaraq, zülalda neçə spiral, təbəqə və bobin olduğunu ayırd edə bilərsinizmi?

Araşdıracağımız son rəsm üsulu NewCartoon. O, ikincil strukturuna əsaslanan zülalın sadələşdirilmiş təsvirini verir. Sarmallar bükülmüş lentlər, təbəqələr bərk oxlar və bütün digər strukturlar boru kimi çəkilir. Bu, ehtimal ki, bir zülalın ümumi quruluşunu görmək üçün ən populyar rəsm üsuludur.

10 NewCartoon Çəkmə Metodunu seçin.

11 İndi zülalda neçə spiral, betash vərəq və sarmal olduğunu müəyyənləşdirin.

1 İndi, təqdimatımızın rənglərini dəyişdirək. Rəngləmə Metodunu ResType Şəkil 5(c) seçin. Bu, polar olmayan qalıqları (ağ), əsas qalıqları (mavi), turşu qalıqlarını (qırmızı) və qütb qalıqlarını (yaşıl) fərqləndirməyə imkan verir.

2 Coloring Method Structure (c) seçin və NewCartoon təsvirinin ikinci dərəcəli struktura uyğun rəngləri göstərdiyini təsdiqləyin.

Molekulumuzun fərqli müstəqil (və maraqlı) hissələrinə baxaq.

1 Seçilmiş Atomlar mətn girişində Qrafik Təmsilatlar pəncərəsinin Şəkil 5 (f) hamısını silin, sarmal yazın və Tətbiq et düyməsini basın və ya klaviaturanızdakı Enter/Return düyməsini basın. (Hər dəfə nəsə yazdığınız zaman bunu edin.) VMD yalnız molekulumuzda mövcud olan spiralları göstərəcək.

2 Qrafik Təmsilatlar pəncərəsində Seçimlər sekmesini seçin Şəkil 7 (a). Singlewords (b) bölməsində siz yaza biləcəyiniz mümkün seçimlərin siyahısını tapa bilərsiniz. Məsələn, Seçilmiş Atomlar mətninə uyğun sözü yazaraq heliks yerinə vərəqlər göstərməyə çalışın.

Seçim yazarkən boolean operatorların birləşmələrindən də istifadə etmək olar.

3 Molekulu sarmalsız və təbəqəsiz görmək üçün Seçilmiş Atomlar bölməsinə aşağıdakıları yazın: (spiral deyil) və (betash vərəq deyil)

4 Seçimlər nişanının (a) Açar söz (c) bölməsində siz zülalın hissələrini mümkün dəyərləri ilə seçmək üçün istifadə oluna bilən xassələri görə bilərsiniz. Açar sözün yenidən adının (d) mümkün dəyərlərinə baxın. (LYS adını dəyişin) və ya (GLY adını dəyişin) yazaraq zülaldakı bütün Lizinlər və Glisinləri göstərin. Lizinlər poliubikitin zəncirlərinin konfiqurasiyasında əsas rol oynayır.

5 İndi, mövcud üslubun Drawing Methodunu CPK stilinə və Draw Style sekmesinde ResID etmək üçün Boyama Metodunu dəyişdirin. Ekranda müxtəlif Lizinlər və Glisinləri görə biləcəksiniz. Hər birindən neçə görürsən?

6 Seçilmiş Atomlar mətn girişində su. Boyama üsulunun adını seçin. Sistemimizdə mövcud olan 58 su molekulunu (əslində yalnız oksigenləri) görməlisiniz.

7 Hansı su molekullarının zülala daha yaxın olduğunu görmək üçün içindəki əmrdən istifadə edə bilərsiniz. Su daxil edin və 3 protein daxilində. Bu, zülaldan 3 angstrom məsafəsində olan bütün su molekullarını seçir.

8 Nəhayət, Seçilmiş Atomlara aşağıdakı seçimləri yazmağa çalışın:

Seçim Fəaliyyət
protein Proteini göstərir
yaşayış 1 İlk qalıqlar
(resid 1 76) və (su deyil) İlk və son qalıqlar
(qalıq 23-34) və (protein) Sarmal

Bütün əvvəlki seçimlər zülalınızın və ya molekulunuzun müxtəlif hissələrini araşdırmaq üçün sizə güclü alət təqdim edir.

Qrafik Nümayəndəliklər pəncərəsindəki Şəkil 8(a) Yarat düyməsi çoxlu təsvirlər yaratmağa imkan verir. Buna görə fərqli üslub və rənglərdə fərqli seçimlərin qarışığı ola bilər, hamısı eyni anda nümayiş olunur.

1 Mövcud təqdimat üçün Çizim Metodunu NewCartoon və Boyama Metodunu Struktur olaraq təyin edin.

2 Seçilmiş Atomlarda zülal yazın.

3 Rep Repeat (a) düyməsini basın. İndi Çəkmə Üslubu sekmesinin menyu elementlərindən və Seçilmiş Atomlar mətn girişindən istifadə edərək, VDW-ni Rəsm Metodu kimi, ResType-ı Rəngləmə Metodu kimi əldə etmək üçün yeni təqdimatı dəyişdirin və cari seçim kimi daxil edilmiş LYS-in adını dəyişin.

5 Yenidən Yarat düyməsini basaraq son bir təqdimat yaradın. Drawing Method Surf , Coloring Method Molecule seçin və Seçilmiş Atomlar girişində zülal yazın. Bu son təqdimat üçün Material bölməsində (c) Şəffaf menyu maddəsini seçin.

6 Qeyd edək ki, siçan ilə yaratdığınız fərqli təsvirləri seçə və hər birini müstəqil olaraq dəyişdirə bilərsiniz. Həmçinin, üzərinə iki dəfə klikləməklə hər birini yandırıb-söndürə və ya Təmsilçini Sil düyməsini (b) istifadə edərək hər birini silə bilərsiniz. Bu hissənin sonunda, Qrafik Təmsilatlar pəncərəsi Şəkil 8 kimi görünməlidir.

Bir zülalla ilk dəfə məşğul olanda, müxtəlif amin turşularını tez tapmaq və göstərmək çox faydalıdır. Ardıcıllıq izləyicisi uzantısı, bir və ya bir neçə qalığı asanlıqla seçib göstərməyə imkan verir.

1 Genişləndirmələrin Təhlili Ardıcıl Baxıcı menyu elementini seçin. Ekranda amin turşularının (e) və xüsusiyyətlərinin (b) və amp (c) siyahısı olan 9 (a) pəncərə görünəcək.

2 Siçan ilə siyahıdakı müxtəlif qalıqların (e) üzərinə klikləyin və onların necə vurğulandığına baxın. Əlavə olaraq, vurgulanan qalıqlar OpenGL Display pəncərənizdə sarı və istiqraz çəkmə üsulu ilə görünəcək, beləliklə asanlıqla görüntüləyə bilərsiniz. Qalıqları seçmək üçün siçanın sağ düyməsini istifadə edin.

3 Zoom nəzarətindən istifadə edərək (f) pəncərədə qalıqların bütün siyahısını göstərə bilərsiniz. Bu xüsusilə daha böyük zülallar üçün faydalıdır

4 Siçan düyməsini basarkən shift düyməsinin istifadəsi sizə eyni vaxtda bir neçə qalıq seçməyə imkan verir. 48, 63, 11 və 29 (e) qalıqlarına baxın.

5 Qrafik Təmsilatlar pəncərəsinə baxın, Sequence Viewer Extension istifadə edərək seçdiyiniz qalıqlarla yeni bir təqdimat tapmalısınız. Daha əvvəl etdiyiniz kimi, bu ifadəni dəyişdirə, gizlədə və ya silə bilərsiniz.

Qalıqlar haqqında məlumatlar sütunlarda rənglə (d) kodlanır və STRIDE-dən alınır. B dəyəri sütunu (b) B dəyəri sahəsini (temperatur faktoru) göstərir. Struktur sütunu ikinci dərəcəli strukturu (d) göstərir, burada hər hərf aşağıdakı deməkdir:

T Dön
E. Genişləndirilmiş konformasiya (təbəqələr)
B İzolyasiya edilmiş körpü
H Alfa spiral
G 3-10 sarmal
Mən Pi sarmal
C Bobin

VMD istifadə edərək yaratdığınız görüntü, yaratdığınız bütün təqdimatlarla birlikdə VMD vəziyyəti olaraq saxlanıla bilər. Bu VMD vəziyyəti, etdiyinizi itirmədən yeni bir VMD sessiyasına başlamaq üçün lazım olan bütün məlumatları ehtiva edir.

1 VMD Əsas pəncərəsində Fayl Saxlama Vəziyyəti menyu maddəsini seçin. Uyğun ad yazın (məsələn, myfirststate.vmd ) və onu yadda saxlayın.

Fayl Yükləmə Vəziyyəti menyu maddəsi, qeyd etdiyiniz fayl kimi əvvəllər qeyd edilmiş VMD vəziyyətini yükləməyinizə imkan verəcəkdir. VMD vəziyyəti, görüntü ilə işləməyə və VMD istifadə edərək zülalımızın xüsusiyyətlərini araşdırmağa imkan versə də, ümumiyyətlə məqalələrdə və ya digər sənədlərdə istifadə edilə bilən şəkillərə ehtiyacınız var. VMD yaratdığınız şəkli göstərə və aşağıdakı addımlarda göstərildiyi kimi digər proqramlarda istifadə oluna bilən şəkil faylı yarada bilər.

2 İndiyə qədər öyrəndiklərinizin hamısından istifadə edərək, molekulu miqyaslayaraq, çevirərək və çevirərək zülalın uyğun görünüşünü tapın. Fərqli təqdimatları yandırın və söndürün və etdiyiniz seçimlərin qətnaməsini və fərqli xüsusiyyətlərini artırın. Yüksək keyfiyyətli bir görüntü istəyirsinizsə, hər bir təqdimatın həllinə xüsusi diqqət yetirin.

3 Sequence Viewer Extension ilə yaratdığınız yeni təqdimatlardan xəbərdar olun və zəruri hallarda onları gizlədin və ya silin.

4 Təsviri göstərməzdən əvvəl Graphics Colors menyu elementini seçərək fon rəngini dəyişdirin. Orada, Ekran kateqoriyasını, Fon adını və 8 ağ rəngi seçin. İndi arxa plan ağ olmalıdır.

5 Fayl Renderini seçin. menyu elementi. Ekranda File Render Controls adlı bir pəncərə görünəcək.

6 Fərqli paketlərdən istifadə edərək görüntünü göstərə bilərsiniz. Render menyusundan istifadə edərək TachyonInternal seçin.

7 Görüntünün Fayl adı mətn girişinə, yəni picture.tga (default olaraq plot.tga) qeyd ediləcəyi faylın adını yazın.

8 Renderingə Başla düyməsini basın və şəklinizlə fayl yaradılacaq. Nəzərə alın ki, bu bir az vaxt apara bilər. Sonunda picture.tga (MacOS X və ya Unix) və ya picture.bmp (Windows -da) adlı bir şəkil faylına sahib olmalısınız.

9 VMD-dən istifadə etməyə davam etmək üçün şəkil faylını açan proqramı bağlayın.

İndi dərsliyin ilk vahidi ilə işiniz bitdi. Ümid edirik ki, VMD-nin əsas əmrlərini öyrənmisiniz. Ayrıca, iki fayl yaratmısınız. Birincisi, VMD sessiyasını yenidən başlatmağa və bu bölmədə etdiyiniz hər şeyi istifadə etməyə və ya dəyişdirməyə imkan verən VMD vəziyyətidir. İkinci fayl, zülalınızın digər görüntüyə baxma tətbiqlərində istifadə edilə bilən bir şəkil sənədidir.


Elmdə həqiqət və gözəllik

Mənim sevimli elm yazıçılarımdan biri olan Philip Ball elmdə gözəllik və həqiqət arasında daimi mübarizə haqqında düşünülmüş fikirlərə malikdir.

Ən çox sevdiyim elm yazarlarından olan Philip Ball, elmdə gözəllik ilə həqiqət arasındakı davamlı mübarizə haqqında düşünülmüş bir düşüncəyə malikdir. Ball iddia edir ki, gözəllikdən elmi həqiqətə bələdçi kimi gözləntilər olduqca qeyri-müəyyəndir, qarışıqdır və uğurlar lətifədir və mən onunla razılaşıram. Şübhəsiz ki, ümumi nisbilik kimi həm yaradıcıları, həm də davamçıları tərəfindən "gözəl" adlandırılan nəzəriyyələr var, lakin elmdəki bir çox digər anlayışlar üçün tərif daha mürəkkəbdir. Ball yenidən Keatsin verdiyi sualı gündəmə gətirir: gözəllik həqiqətidirmi? Və həqiqət gözəllikdirmi?

Başlamaq üçün mənə aydındır ki, gözəlliyin tərifi sahədən asılıdır. Məsələn, fizikada Dirak tənliyini gözəl adlandırmaq daha asandır, ona görə ki, o, salfetin üzərinə yazıla bilər və ehtiyat, aydın simvollar xəttində çoxlu sayda hadisələri izah edə bilər. Ancaq bir əvvəlki yazıda qeyd etdiyim kimi, kimya və biologiyada gözəlliyi qiymətləndirmək daha çətindir, çünki əksər kimyəvi və bioloji hadisələri sadə görünüşlü tənliklərə salmaq olmaz. Əvvəlki bir yazıda, kimya sahəsindəki sadə tənliklərin necə gözəl görünə biləcəyini, ancaq təxmini və məhdud ola biləcəyini, mürəkkəb tənliklərin çirkin görünə biləcəyini və ümumilikdə altı ondalık yerə dəqiq cavablar verdiyini də qeyd etmişdim. Hansı tənliyi daha "gözəl" kimi təyin edirsiniz?

Kimyaçılara da aydındır ki, kimyada gözəllik kimyəvi strukturların vizuallaşdırılmasında mühüm yer tutur. Molekulların xətti təsvirləri və zülalların 3D təsvirləri kimyaçı olmayanlar üçün də gözəl kimi tanınır. Ancaq bu gözəllik aldadıcı şəkildə cazibədar ola bilər. Məsələn, bir çox 'qeyri-mümkün' və ya çox qeyri-sabit molekullar eskiz edildikdə gözəl görünür və bir çox gözəl görünüşlü zülal quruluşları əslində qeyri-müəyyən və qarışıq məlumatlardan və yaradıcılarının şıltaqlıqlarına və qərəzlərinə tabe olan mükəmməl modellərdir.

Həmişə "gözəlliyin" başqa bir şey üçün bir yer kartı və ya vəkil olduğuna şübhə edirdim və Ball məqaləsində bu mövzuda tanınmış fizik Nima Arkani-Hameddən sitat gətirir. Bu, gözəlliyi müəyyən etmək üçün tutarlı bir təlimat kimi səslənən bir hissdir:

Bu moda deyil, sosiologiya deyil. Bu gün gözəl tapa biləcəyiniz bir şey deyil, amma 10 ildən sonra gözəl tapa bilməyəcəksiniz. Bu gün gözəl gördüyümüz şeylərin sonsuza qədər gözəl olacağından şübhələnirik. Səbəbi isə budur ki, gözəllik dedikdə əslində başqa bir şeyin stenoqrafiyasıdır. Təbiəti təsvir etdiyimiz qanunlar birtəhər onlar haqqında qaçılmazlıq hissinə malikdir. Çox az prinsip var və onları kifayət qədər dərindən başa düşdükdən sonra başqa cür çalışmaq mümkün deyil. Fikirlərin gözəl olduğunu deyəndə bunu nəzərdə tuturuq.

Arkani-Hamed öz sitatında xüsusilə fiziklər və riyaziyyatçılar tərəfindən istinad edilən bir çox gözəllik meyarlarına qısalıq, universallıq, zamansızlıq və qaçılmazlıq işarə edir. Bu keyfiyyətlərin layiqli siyahısıdır. Heç kim ümumi nisbilik nəzəriyyəsinin və ya kvant mexanikasının əsas teoremlərinin tezliklə dəyişdiriləcəyini gözləmir. Bununla birlikdə, Arkani-Hamedin sitatı, gözəlliyin yalnız bu sahədəki ən nüfuzlu zehinlər üçün əlçatan olmasını bu digər keyfiyyətlərlə əlaqəsi olduğuna şübhə edir. Məsələn, Einstein, Paul Dirac və riyaziyyatçı Hermann Weyl tez -tez həqiqət üzərində gözəlliyə sadiq olduqlarını bildirən inəkləri əbədiləşdirən mütəfəkkirlər kimi qeyd olunur. Ancaq bu lətifələri təfsir etməyin başqa bir yolu, Dirac, Weyl və Einstein -in gözəlliyi əslində bu daha incə və dərin keyfiyyətlərin təzahürü olaraq görə bilən üstün ağıllar olub -olmadığını düşünməkdir. Əgər bu həqiqətən doğru olsaydı, dünyəvi nəticə gözəlliyin həqiqətən həqiqət olduğu qənaətinə gələ bilərdi, ancaq Eynşteyn, Veyl və ya Dirak tərəfindən elan edildikdə.

Arkani-Hamed tərəfindən təsvir edilənlər arasında yuxarıda müzakirə etdiyim zülalların 3D təsvirlərinə aid olan bir meyar var - zamansızlıq. Məsələn, Nobel Mükafatları ribosom və kalium ion kanalı kimi mühüm biomolekulyar birləşmələrin bir çox kristal strukturlarına verilmişdir. Şübhə yoxdur ki, daha ətraflı tədqiqatlar strukturların gözlənilməz təfərrüatlarını ortaya çıxaracaq, lakin bu fundamental molekulyar maşınların əsas arxitekturası, çox güman ki, heç vaxt yenidən nəzərdən keçirilməməli olacaq, bu, bir çox məqsədlər üçün vaxtsızdır.

Gözəlliyin altında yatan digər keyfiyyətlər daha mübahisəli ola bilər. Məsələn, Ball deyir ki, təkcə fizikada gözəlliyin böyük bir sınağı kimi qəbul edilməyən, həm də bu sahənin bir çox fundamental irəliləyişlərinə səbəb olan simmetriya anlayışı incəsənət və poeziya kimi digər sahələrdə də zəif bələdçidir. Simmetriya elementlərindən məhrum olan çoxsaylı sənət nümunələri (Pikasso) və şeir (məsələn, T. S. Eliot) var, lakin onlar vacib klassiklər hesab olunur. Amma burada Ball qeyd edir ki, nisbilik tənliklərindən fərqli olaraq, incəsənət və poeziyanın daha subyektiv olduğunu və buna görə də cəmiyyətin və modanın dəyişən cərəyanlarına daha çox tabe olduğunu göstərir. Amma onlar, həqiqətənmi? Eynşteynin sahə tənliklərini zamansız hesab edirik, bəs 'Çöl torpaqları'?

Nəhayət, gözəllik anlayışları və onun həqiqətlə əlaqəsi həmişə qaranlıq, qeyri-müəyyən ləyaqət, hətta şübhəli olacaqdır. Bununla belə, mən Balla tamamilə razıyam ki, elm adamları və rəssamlar təbiətdə və əsərlərində gözəllik tapmaq axtarışlarından əl çəkməməlidirlər, çünki bu, ideyaları irəli sürməyə və onları yeni yollarla düşünməyə sövq etməyə xidmət edir. Soruşduğu bir şey, niyyətlərini və düşüncə proseslərini aydınlaşdırmalarıdır.

Bütün bunlara baxmayaraq, mən istəmirəm ki, elm adamları gözəllik haqqında danışıqlarından əl çəksinlər. Elmi təfəkkürə ilham verən hər şey dəyərlidir və əgər gözəllik axtarışı - elmə xas gözəllik anlayışı, sənətdən uzaqlaşdırılıbsa - bunu edərsə, onu davam etdirin. Və əgər onlara sabun qutularının üzərində dayanmaqdan və C P Snow və F R Leavis kimi magistral təhqirləri satmaqdansa, sənətçilərlə söhbət edə biləcək bir dil versə, daha yaxşı olar. Kaş ki, onlar (öz adətləri kimi) kasıb, qeyri-səlis, gündəlik sözü öz tələblərinə uyğunlaşdırmaq üçün işgəncə verdiklərinə dair bir az daha açıq danışsınlar. Sənətçi bu vahid gözəllik axtarışını qəbul etmək əvəzinə (Ian McEwan kimi) yerinə desə: "Xeyr, biz eyni səhifədə deyilik." Bu gözəlliyin mənim üçün heç bir mənası yoxdur. "

İfadə olunan fikirlər müəllif(lər)in fikirləridir və Scientific American-a aid deyil.


3D Heyvan Hüceyrə Modeli

Binalar bir çox kərpicdən hazırlanır, milyonlarla hüceyrədən ibarətdir. Hüceyrə bütün canlıların əsas vahididir. Vücudunuzdakı hüceyrələr ölçülərinə görə dəyişir, tək bir sinir hüceyrəsinin uzunluğu 1 metrə çata bilər, ancaq yanağınızın içini əhatə edən daha tipik hüceyrələr .05 millimetrdir. Hüceyrə adlanan bir çox mühüm hissədən ibarətdir orqanoidlər, fərqli işlər görür

Materiallar

  • Pasta qabı və ya dəyirmi güveç qabı
  • Şəffaf və ya sarı jelatin qarışığı
  • Ölçü fincanı
  • Su
  • Qaşıq
  • Soyuducu
  • Soba
  • Şəffaf plastik sarğı
  • Çeşidli qida məhsulları (prosedura bax)

Prosedur

  1. Hüceyrənizin orqanoidlərini təmsil edəcək qidaları toplayın. Aşağıdakı cədvələ orqanellələrin rsquos və görünüş funksiyasının xülasəsi və bəziləri daxildir təklif etdi maddələr. Əvəz etməkdən çekinmeyin.

Görünüş və Funksiya

Təklif olunan maddələr

İncə film, hüceyrəyə daxil olan və çıxan şeyləri tənzimləyir

Jelatin və qabın arasına qoyduğunuz şəffaf plastik sarğı

Sferik, hüceyrənin idarəetmə mərkəzidir

Gavalı, ərik və ya çuxuru olan hər hansı bir kürə meyvəsi

Nüvənin içərisində olan zülalların qurulmasında iştirak edir

İncə film, nüvəyə daxil olan və çıxan şeyləri tənzimləyir.

Endoplazmik Rektikulum (ER)

Hüceyrə materiallarının istehsal olunduğu hamar və kobud kıvrımlar və borular

Qırmızı üzüm və ya digər simli şəkər

Sferik və çubuq şəklində, hüceyrəyə enerji verir

Kiçik və qrup halında zülallar əmələ gətirir

Dairəvi, hüceyrədəki tullantıları parçalayın.

Şokolad fişləri, Skittles və ya digər kiçik, dəyirmi konfet

Nüvə yaxınlığında yığılmış təbəqələr, hüceyrədən kənara göndəriləcək qablaşdırma materialları

Böyük və maye ilə doldurulmuş, hüceyrə tullantıları üçün saxlama tankları

Qumbol və ya daha böyük sferik konfet

3D heyvan hüceyrəsi modeliniz tipik hüceyrə diaqramlarına bənzəməyə bilər, lakin əslində 3D model qurmaq sizə hüceyrənin hissələrini vizuallaşdırmağa və yadda saxlamağa kömək edəcək. Hüceyrə modelinizdəki jelatin təmsil edir sitozol. Sitozol, orqanoidləri əhatə edən hüceyrə içərisində şəffaf mayedir. Sitozoldakı sitozol və orqanoidlərə birlikdə deyilir sitoplazma. Jelatin kimi, əsl sitozolda da zülallar, şəkərlər və digər böyük molekullar var.

İmtina və Təhlükəsizlik tədbirləri

Education.com yalnız məlumat məqsədləri üçün Elm Sərgisi Layihə Fikirlərini təqdim edir. Education.com Elm Sərgisi Layihəsi İdeyaları ilə bağlı heç bir zəmanət və ya təqdimat vermir və belə məlumatlardan istifadəniz nəticəsində birbaşa və ya dolayısı ilə baş verən hər hansı itki və ya zərərə görə məsuliyyət daşımır. Elm Sərgisi Layihə İdeyalarına daxil olmaqla, siz Education.com-a qarşı yaranan hər hansı iddiadan imtina edirsiniz və ondan imtina edirsiniz. Bundan əlavə, Education.com veb-saytına və Elm Sərgisi Layihə İdeyalarına girişiniz Education.com-un Məxfilik Siyasəti və Education.com-un məsuliyyətinə dair məhdudiyyətləri özündə əks etdirən saytın İstifadə Şərtləri ilə əhatə olunur.

Bununla belə, xəbərdarlıq edilir ki, bütün Layihə İdeyaları bütün fərdlər və ya bütün hallarda uyğun deyil. Hər hansı bir Elm Layihəsi İdeyasının həyata keçirilməsi yalnız uyğun şəraitdə və müvafiq valideyn və ya digər nəzarət altında həyata keçirilməlidir. Bir layihədə istifadə olunan bütün materialların təhlükəsizlik tədbirlərini oxumaq və onlara riayət etmək hər bir şəxsin məsuliyyətidir. Əlavə məlumat üçün dövlətinizin Elm Təhlükəsizliyi kitabçasına müraciət edin.


Molekulyar dirəklərlə hüceyrə membranının yenidən formalaşdırılması

Bir sənətçinin endositik adapter kompleks zülallarını geyim dirəkləri kimi təqdim etməsi. Onların funksiyası yuyulma xətti ilə təmsil olunan hüceyrə membranını tutmaqdır, buna görə də əyilərək yenidən şəkilləndirilə bilər. Kredit: Aleksandra Królik/EMBL

The cell membrane is a highly dynamic structure that constantly changes its shape. The ability to reshape the membrane – which scientists call ‘remodelling’ – is critical for the fundamental biological process of endocytosis. Endocytosis allows cells to take in external materials, such as nutrients, by surrounding them with an area of cell membrane.

The main endocytic machinery relies on coordination in space and time of numerous proteins that connect the membrane to the cytoskeleton, a network of protein filaments and tubules that gives structure to the cells. An essential piece of this 3D puzzle is to understand how adaptor proteins, which anchor the membrane, manage to grip it with enough strength to reshape it.

In a recent study, the García Alai team at EMBL Hamburg and collaborators used single particle cryo-electron microscopy to solve a part of this puzzle by determining the molecular structure of the protein anchors. They saw that the structure of these anchors resembles clothes pegs. In further experiments, they found that these pegs combine into larger multi-peg clusters, which clasp the membrane tightly and enable it to be remodelled during endocytosis.

“These findings finally enabled us to understand how adaptor proteins, which are not an integral part of the membrane, are able to reshape it,” says María García Alai, the leading scientist in this study. Javier Lizarrondo, the first author adds: “We also saw that these anchors assemble very fast which is crucial for the cell to respond quickly to the changing environment.”

Structure of the endocytic adaptor AENTH complex reveals the basis for efficient membrane anchoring during clathrin-mediated endocytosis. Similarly to a peg, the adaptor complex clasps the membrane to enable it to be remodelled. Credit: Javier Lizarrondo/EMBL


Adjusting width of cartoon

Try varying the following.

For nucleic acid backbones which resemble 'loops' however, are not classified as such by PyMOL (see more about nucleic acid representation settings at bottom of page):


In each case "length" refers to what some might call the width and "width" refers to what some might call the thickness.

Forcing Exact Boundaries in Coloring Secondary Structures

To force PyMOL to respect secondary structural elements color-wise (PyMOL smooths out colors near color chagnes for a prettier image) use the following PyMOL command: set cartoon_discrete_colors, on


ProGen: Using AI to Generate Proteins

In our study [1], we demonstrate that an artificial intelligence (AI) model can learn the language of biology in order to generate proteins in a controllable fashion. Our AI system, ProGen, is a high capacity language model trained on the largest protein database available (

280 million samples). ProGen tackles one of the most challenging problems in science and indicates that large-scale generative modeling may unlock the potential for protein engineering to transform synthetic biology, material science, and human health.

Why proteins?

Let’s start with an example on everyone’s mind today. The coronavirus outbreak (COVID-19), with its contagious spread across continents and high mortality rate, has turned into a global pandemic [2] according to the WHO. To (1) better understand the coronavirus’ pathogenic nature and (2) effectively design vaccines and therapeutics, researchers across the globe are studying zülallar. Within weeks, researchers were able to characterize the COVID-19 spike protein [3] which enables COVID-19 to gain entry into our human cells. Regarding detection and treatment, antibodies (also proteins) act to neutralize a virus and thereby inactivate it before causing disease.

Broadly stated, proteins are responsible for almost all biological processes critical to life. Hemoglobin carries oxygen to your cells insulin regulates your blood glucose levels and rhodopsin helps you see. It even extends past life itself. Proteins have been used in industrial settings to break down plastic waste and create laundry detergents.

But what is a protein?

A protein is a chain of molecules, named amino acids, bonded together. There are around 20 standard amino acids, the basic building blocks of the primary sequence representation of a protein. These amino acids interact with one another and locally form shapes (e.g. alpha helices or beta sheets) which constitute the secondary structure. Those shapes then continue to fold into a full three dimensional structure, or tertiary structure. From there, proteins interact with other proteins or molecules and carry out a wide variety of functions.

So what’s the ultimate goal of this work?

Proteins can be viewed as a language, just like English, where we have words in a dictionary (amino acids) that are strung together to form a sentence (protein). It’s impossible for us as humans to gain fluency in the language of proteins (although we dare you to try). But what if we could teach a computer, more precisely an AI model, to learn the language of proteins so it can write (i.e. generate) proteins for us? Our aim is controllable generation of proteins with AI, where we specify desired properties of a protein, like molecular function or cellular component, and the AI model accurately creates/generates a viable protein sequence.

Introducing ProGen, an AI model that can controllably generate protein sequences. ‌‌

Normally we would have to just wait for evolution, through random mutation and natural selection, to leave us with useful proteins. The emerging field of protein engineering attempts to mühəndis useful proteins through techniques such as directed evolution and de novo protein design [4,5]. Our dream is to enable protein engineering to reach new heights through the use of AI. If we had a tool that spoke the protein language for us and could controllably generate new functional proteins, it would have a transformative impact on advancing science, curing disease, and cleaning our planet.

In our study, we focus on modeling the primary sequences of proteins. The reason boils down to two things: (1) data scale and (2) language modeling. Advances in technology have enabled an exponential growth of protein sequences available (

280,000,000) compared to protein structures (

160,000) [6]. As machine learning is inherently data-driven, sequence modeling is a great place to start. In addition, if we view protein sequences as a language, we can leverage advances in AI and natural language processing (NLP).

The number of protein sequences available is exponentially increasing.

What type of AI are we talking about here?

A field of artificial intelligence focusing on generative modeling has shown incredible results in image, music, and text generation. As an example, let’s take an image generation task where the objective is to create realistic image portraits of human faces. The idea is to train a high-capacity AI model (a deep neural network) on extremely large amounts of data. After sufficient training, an AI model is able to generate new facial portraits that are incredibly realistic ones that are indistinguishable from real ones. We show a couple examples of generated images by such a model below [7].

StyleGAN generated images [7]

Generative modeling has also shown remarkable success in text generation by utilizing a technique called autoregressive language modeling. At Salesforce Research, we developed CTRL [8], a state-of-the-art method for language modeling that demonstrated impressive text generation results with the ability to control style, content, and task-specific behavior. Again, it involves utilizing a high-capacity AI model trained on a large dataset of natural language. We show a couple novel pieces of text generated by CTRL below.

CTRL generated text [8]

It’s important to underscore for both these examples in image and text generation, the model is not simply performing a search to find a relevant sample in a database. The displayed image and text above are əslində generated by the AI model and do not exist in the training data.

Now for proteins, we take a similar approach to NLP by language modeling on protein sequences. Our AI model, ProGen, is given all 280 million protein sequences with their associated metadata, formulated as conditioning tags, to learn the distribution of natural proteins selected through evolution. The end-goal is to use ProGen to controllably generate a new, unique protein sequence that is functional.

But how does ProGen learn to do this?

ProGen takes each training sample and formulates a guessing game per word, more precisely a self-supervision task of next-token prediction. Let’s use an example in natural language. Imagine you were tasked with predicting the probability of the next word in the following sentence that is known to be written in a particular style in brackets:

You would expect a word such as “bats”, “lightning”, or “darkness” to have a higher probability to complete such a sentence than words such as “hello”, “yes”, or “CRMs”. Whereas if you were given the same task for the following sentence:

You would expect that words such as “love”, “sunshine”, or “happiness” to now have a higher probability. In both scenarios, we use our understanding of the previous words in the sentence (context), desired style, and English language as a whole to assign probabilities to next words/tokens.

ProGen uses this next-token prediction objective in training by formulating this game for every amino acid of all protein sequences in the training dataset for multiple rounds of training. Instead of style tags (such as horror and romance above), ProGen utilizes over 100,000 conditioning tags assigned to the protein which span concepts such as organism taxonomic information, molecular function, cellular component, biological process, and more. By the end of training, ProGen has become an expert at predicting the next amino acid by playing this game approximately 1 trillion times. ProGen can then be used in practice for protein generation by iteratively predicting the next most-likely amino acid and generating new proteins it has never seen before.

So how well does ProGen perform?

We demonstrate that ProGen is a powerful language model according to NLP metrics such as sample perplexity along with bioinformatics and biophysics metrics such as primary sequence similarity, secondary structure accuracy, and conformational energy analysis. We refer the reader to the paper for full details on the metrics description and evaluation on the held-out test set. In this post, we’ll touch on two case example proteins, VEGFR2 and GB1.

Generating VEGFR2 proteins

The protein VEGFR2 is responsible for several fundamental processes of our cells ranging from cell proliferation, survival, migration, and differentiation. We hold-out VEGFR2 protein sequences from our training dataset so ProGen never gets a chance to see them. At test time, we provide ProGen with the beginning portion of VEGFR2 along with relevant conditioning tags as input and ask ProGen to generate the remaining portion of the protein sequence.

But how do we evaluate the generation quality by ProGen? In the generative modeling examples above, we showed you image and text generations by an AI model that were visibly realistic. We need to construct an evaluation framework for a successful generation within the protein domain as well.

Again, our goal with ProGen is to generate funksional zülallar. VEGFR2 has a known function and known structure--in fact the full three-dimensional structure of the relevant VEGFR2 domain (at 0.15 nanometer resolution) is available. We know that structure infers function, meaning the shape of the protein gives you a strong signal as to the role of the protein. So if we can show that the ProGen generated portion maintains the structure of the protein, it strongly implies that ProGen has generated a functional protein--a successful generation!

In biophysics, there are known techniques, such as protein threading and energy minimization, that place a given amino acid sequence inside a known structure, or 3D configuration, and examine the overall energy of the protein. Like humans, proteins want to be in a relaxed low-energy state. A high energy state corresponds to the protein wanting to essentially explode indicating that you have fit the sequence to the wrong structure.

To evaluate how high of an energy is too high, we provide baselines for different levels of random mutation. For a given ground-truth (native, natural) sequence, a proportion (25-100%) of amino acids in the sequence is randomly substituted with one of the twenty standard amino acids. A 100% mutation baseline statistically indicates a failed generation. In the ideal case, we would want the energy of our ProGen sequence in the known structure to be closer to the 25% mutation or 0% mutation (native) energy levels. And that’s precisely what we show below:

ProGen generated samples exhibit low-energy levels indicating high-quality generation.

Across differing generation lengths, ProGen generation quality remains steadily near native low-energy levels, indicating a successful generation. Again, ProGen is not simply performing a search within its training database. The generated sequence does not exist within the training data.

We also visualize individual samples from our experiment to examine the energy per amino acid. The ProGen sample exhibits lower energy overall, and energy is highest for amino acids that do not have secondary structure. This suggests that ProGen learned to prioritize the most structurally important segments of the protein. In the figure below, blue is low energy (stable) and red is high energy (unstable).

ProGen generated samples exhibit low energy and conserve secondary structure. Blue is low energy (stable) and red is high energy (unstable).

Identifying functional GB1 proteins

With VEGFR2, we have demonstrated the ability for ProGen to generate structure-preserving (and thereby functional) proteins from a biophysics perspective. For the protein G domain B1, named GB1, we demonstrate ProGen’s abilities with experimentally-verified functional labeled data.

Protein G is important for the purification, immobilization, and detection of immunoglobulins (antibodies)--proteins used by our immune system to neutralize pathogenic viruses and bacteria. Ideally, we would want the ability to generate GB1 proteins that are functional in terms of high binding affinity and stability. We examine a dataset [9] of 150,000 variants of GB1 by mutating four amino acid positions known to be important to overall fitness. For each one of these protein variants, the dataset reports experimentally verified fitness values which correspond to the properties that make a functional protein. Protein sequences with high fitness values are desired.

Without ever seeing the experimental data provided in the study, ProGen can identify which proteins are functional proteins. In the figure below, ProGen selected proteins exhibit a spread of high fitness values. We baseline this with the existing technique of random selection which demonstrates consistently near-zero fitness levels. This indicates that GB1 is highly sensitive to simple mutational changes and demonstrates that selecting functional GB1 proteins is a difficult task--let alone without ever training on the labeled data itself.

Without training on any labels, ProGen can identify functional proteins. High fitness correlates to valid, functional proteins.

The intuition behind this is that ProGen has learned to become fluent in the language of funksional proteins, as it has been trained on proteins selected through evolution. If given an unknown sequence, ProGen can recognize whether the sequence is coherent in terms of being a functional protein. Similar to how if you were given a string of text, you could identify if it is coherent or not based on your understanding of the English language.

Növbəti nə var?

This marks an incredible moment where we demonstrate the potential for large-scale generative modeling with AI to revolutionize protein engineering. We aim to engineer novel proteins, whether undiscovered or nonexistent in nature, by tailoring specific properties which could aid in curing disease and cleaning our planet. We hope this spurs more research into the generative space alongside existing work in protein representation learning [10-12]. Lastly, we’d love to partner with biologists to bring ProGen to the real-world. If you’re interested, please check out our paper and feel free to contact us at amadani (at) salesforce.com!

Təşəkkürlər

This work is done in collaboration with Bryan McCann, Nikhil Naik, Nitish Shirish Keskar, Namrata Anand, Raphael R. Eguchi, Possu Huang, and Richard Socher.


Sample preparation for light-sheet-based microscopy

The sample preparation for light-sheet techniques is very different from the slide preparations used for conventional microscopy. For ultramicroscopy,the fixed sample is immersed in a clearing solution and illuminated and imaged from outside the chamber. For SPIM, mSPIM and DSLM, the live sample is most often immersed in an aqueous medium. In order to control the position of the sample precisely with respect to the light-sheet and the detection lens, large samples like zebrafish or Drosophila embryos are embedded in a transparent gel, such as agarose, and held in place from the top by micromotors. Single cells and cysts are generally embedded in hollow agarose cylinders or Matrigel enclosed in a small bag of transparent foil(Keller et al., 2006). The embedded sample is then immersed in an aqueous medium appropriate for the particular sample. In a recent mSPIM implementation in the authors'laboratory, the chamber is connected to a computer-controlled perfusion pump and an in-line heater, which provide temperature-controlled fresh medium. This setup allows for the sample under observation to be heat-shocked or treated with drugs for well-defined time periods. Of course, light-sheet microscopy is not limited to samples immersed in a medium setups with air lenses can also be employed.


Videoya baxın: Sidikdə zülal - Proteinuriya Dr. Zaur Əhmədov (Yanvar 2023).