모든 원자 모델은 소설의 단백질 잘못된 철자 과정을 보여줍니다

단백질의 각 원자를 최종 3 차원 형태로 접는 새로운 컴퓨터 시뮬레이션은 최근에 확인 된 단백질의 존재를지지합니다. 단백질은 자신의 고유 상태로 알려진 생물학적 기능을 수행하기 위해 적절한 3 차원 모양으로 접어야합니다. 단백질이 오도되면 기능을 잃을 수 있으며 경우에 따라 질병에 기여할 수 있습니다. 새로운 스테인드 실수는 단백질 구조의 변화의 결과입니다. 단백질의 다른 부분을 고정시키는 루프는 그 기능을 방해하고 세포의 품질을 피함으로써 세포에 남아있을 수 있습니다. 펜 스테이트 (Pen State) 연구원이 이끄는 팀에 따르면 시뮬레이션 된 잘못된 폴드는 또한 테스트의 구조적 변화와 밀접하게 통합됩니다.

Penn State의 컴퓨팅 및 데이터 과학 연구소, 연구팀의 공동 부대 및 연구팀의 동료 인 Penn State는“단백질은 알츠하이머 및 파킨슨을 포함한 질병을 일으킬 수 있으며, 이는 노년에 영향을 미치는 많은 요인 중 하나입니다. “이 연구는 단백질 만들기 과정을 등록하고 이해하는 데있어 한 단계를 더 보여줍니다. 우리의 목표는 이러한 기본 발견을 이러한 장애의 영향과 노년기의 영향을 줄이는 데 도움이되는 목표로 변환하는 것입니다.”

이 연구를 설명하기위한 논문은 오늘 (8 월 8 일) Journal Science Advances에 발표되었습니다.

단백질은 아미노산이라는 긴 단위로 구성됩니다. 단백질의 기능은 줄을 따라 이들 아미노산의 서열에 의존하며, 이는 줄이 3 차원 구조로 접힌 방법을 결정한다. 단백질 카테고리는 다른 분자와 상호 작용하고 기능을 수행 할 수있는 헬리클, 루프, 시트 및 기타 구조로 접을 수 있습니다. 이 폴딩 프로세스 중 실수는 이러한 기능을 방해 할 수 있습니다.

오브라이언 실험실이 표시 한 새로운 범주는 단백질 구조의 조건의 변화를 포함합니다. 첨가 아미노산의 뇌졸중 섹션은 라소 나 매듭과 같은 서로 돌리는 것을 말합니다. 때로는 낮잠이있을 수 있으며, 관련 단백질의 천연 구조가 일부인 경우 때로는 생성되지 않습니다.

“우리의 이전 연구에서, 우리는 Pen State Paper의 첫 번째 저자이자 Post -Dictoral Researcher Queen VU의 저자 인 폴란드 인 아카데미에서 대학원생으로 연구하기 시작한 핵 수준이 아닌 아미노산 수준에서 단백질을 모델링하는 두꺼운 세분화 시뮬레이션을 사용했습니다.” “그러나 아미노산을 생성하는 원자의 화학적 특징이 접는 과정에 영향을 미치기 때문에이 국가 모델은이 국가 모델이 현실적이지 않을 것이라고 우려했다.

이 팀은 먼저 두 개의 작은 단백질 모든 원자 모델을 사용하고 접힘을 모방합니다. 그들은 두 개의 작은 단백질이 지방에 대한 시뮬레이션과 같은 오해를 일으킬 수 있음을 발견했습니다. 그러나 공통 크기의 단백질을 모델링 한 이전 시뮬레이션과는 달리,이 작은 단백질의 실수는 짧은 시간 동안 만 지속되었습니다.

VU는“우리는 이전 시뮬레이션의 실수가 두 가지 주요 이유로 계속되었다고 생각합니다. “먼저, 정체 상태를 바로 잡는 데 필요한 역 추적 및 다양한 단계는 단백질 구조 내부에 깊이 묻힐 수 있으며 주로 세포의 품질 관리 시스템에서는 주로 사라질 수 있습니다. 작은 단백질이 적고 숨어있는 단계가 적어 실수가 더 빨라질 수 있도록 정상적인 크기를 알 수 있습니다.”

이 팀은 또한 실험적으로 시뮬레이션에 사용 된 단백질의 주름을 추적했습니다. 그들은 시험에서 직접적인 실수를 관찰 할 수 없었지만 질량 분석법을 사용하여 추측 한 구조적 변화는 시뮬레이션의 잘못된 위치에서 발생했습니다.

Obrian은“가장 잘못된 -제작 단백질은 세포에서 빠르게 고정되거나 분해됩니다. “그러나 이러한 유형의 매력적인 유형은 두 가지 주요 문제를 제시합니다. 그들은 매우 안정적 일 수 있기 때문에 고치기가 어렵고, 세포의 품질의 레이더 아래로 날아갈 수 있습니다. 두꺼운 세션 시뮬레이션은 그러한 잘못된 정보가 일반적이라는 것을 시사합니다. 과정에 대해 더 많이 배우는 것은 노년기의 역할과 약물 개발을위한 새로운 이론을 나타내는 데 도움이 될 수 있습니다.”

Bhoo와 Obraan 외에도 연구팀에는 화학 대학원생 인 Ian Sitarik이 포함됩니다. Young Ziang, 화학 연구원; 펜실베이니아 주 통계 조교수; Wingji Zia, Piyush Sharma, Divya Yadav 및 Stephen de는 University of Johns Hopkins에서 튀김; 폴란드 과학 아카데미의 수안 리.

미국 국립 과학 재단, 미국 국립 보건원 및 폴란드 국립 과학 센터는 연구를 위해 자금을 지원했습니다. 이 연구는 폴란드 Gidansk에있는 Super Computer Center에서 지원했습니다. 폴란드의 PLGRID 인프라; 펜 스테이트의 컴퓨터 및 데이터 과학 연구소의 포효 슈퍼 컴퓨터.