Мы используем файлы cookie.
Продолжая использовать сайт, вы даете свое согласие на работу с этими файлами.

Yapısal biyoinformatik

Подписчиков: 0, рейтинг: 0
Bir proteinin üç boyutlu yapısı

Yapısal biyoinformatik bir biyoinformatik dalı. Protein, RNA ve DNA gibi biyoloji makromolekülleriin 3D yapılarının tahmini ve analizi ile ilgilenir.

Özet

Yapısal biyoinformatikte kullanılan informatik yaklaşımlar şunlardır: 

  • Hedef seçimi - Bilinen yapılar ve dizilerin veri tabanları ile karşılaştırmalar yapılarak potansiyel hedefler tanımlanır. Hedefin önemi yayımlanmış yayınlar temelinde (temel alınarak) belirlenebilir. Hedef aynı zamanda protein domaini temelinde de seçilebilir. Protein domainleri tekrar düzenlenerek yeni bir proteinin oluşturlmasına izin veren yapı taşlarıdır. Bu yapı taşları başlangıç olarak izolasyonda çalışılabilir.
  • X ışını kristalografisi denemeleri - X-Ray crystallography can be used to reveal three-dimensional structure of a protein. But, in order to use X-ray for studying protein crystals, pure proteins crystals must be formed, which can take a lot of trials. This leads to a need for tracking the conditions and results of trials. Furthermore, supervised machine learning algorithms can be used on the stored data to identify conditions that might increase the yield of pure crystals.
  • X ışını kristalografisi verilerinin analizi - Elektronlar üzerine X ışını bombardımanın bir sonucu olan kırınım örneği elektron yoğunluk dağılımının Fourier transformudur. Fourier transformunu kısmi bilgi(kayıp faz bilgisi ve detektörlerin sadece kırınmış X ışınlarının büyüklüğünü ölçebilmesi yüzünden) ile çözebiliecek algoritmalara ihtiyaç vardır. Multidalgaboyu aykırı dağılım gibi ekstrapolasyon teknikleri elektron yoğunluk haritaları oluşturmak için kullanılabilir. Elekrtron yoğunluk haritaları selenyum atomlarının konumlarını referans olarak kullanarak yapının geri kalanını belirler. Standart Top ve Çubuk modeli elektron yoğunluk haritalarından oluşturulur.
  • NMR spektrokpi verilerinin analizi- Nükleer Manyetik Rezonans Spektroskopisi deneyleri iki(veya daha fazla) boutlasal veri üretir. Bu verilerde her zirve numunedeki bir kimyasal gruba aittir. Spektrayı 3D yapılara dönüştürmek için optimizasyon metotları kullanılır. 
  • Fonsiyonel bilgi ile yapısal bilginin bağdaştırılması - Yapısal çalışmalar yapısal-fonksiyonel ilişkiler için prob olarak kullanılabilirler. 

Ayrıca bakınız

Kitaplar

  • Bourne, P. E., ve Gu, J. (2009) Yapısal Biyoenformatik (2. edition), John Wiley & Sons, New York, 978-0-470-18105-8
  • Bourne, P. E., ve Weissig, H. (2003) Yapısal Biyoenformatik, Wiley 0-471-20199-5
  • Leach, Andrew (2001) Moleküler Modelleme: İlkeler ve Uygulamalar (2. Baskı), Prentice Hall, 978-0-582-38210-7
  • Peitsch, M. C., ve Schwede, T. (2008) Hesaplamalı Yapısal Biyoloji: Yöntemler ve Uygulamalar Dünya Bilimsel, 978-9812778772

Önemli yayınlar

Dış bağlantılar

Veritabanları

Yazılımlar


Новое сообщение