Предсказание структуры белков: применение AlphaFold в биомедицине
Краткое изложение интервью, опубликованного в сообществе «Врачи РФ» от .
В интервью биоинформатик объяснил, как изучение трехмерной структуры белков помогает исследовать их функции и может быть полезно при изучении заболеваний. По словам собеседника, DeepMind представила программу AlphaFold в 2018 году, а в 2020 году точность предсказания структуры белков достигла от 88 до 90 процентов. База AlphaFold содержит модели известных белков. Анализ структуры спайкового белка коронавируса, как отметил биоинформатик, может помочь в борьбе с вирусом и облегчить поиск лекарств, разработку вакцин и антибиотиков.
Лаборатория собеседника изучает, как мутации меняют структуру белков и помогают повысить их устойчивость к высокой температуре или уровню pH. Еще одно направление работы — эволюция белков и эпистаз, то есть взаимодействие генов. По оценке биоинформатика, работа в разных странах и научных группах расширила его круг интересов.
Главное
- Биоинформатик связывает функции белка с его трехмерной структурой.
- DeepMind представила AlphaFold в 2018 году; в 2020 году точность предсказаний составила от 88 до 90 процентов.
- По словам собеседника, знание структуры белков может облегчить поиск лекарств и разработку вакцин и антибиотиков.
- Лаборатория изучает влияние мутаций на устойчивость белков к высокой температуре и уровню pH.
- Еще одно направление работы лаборатории — эволюция белков и эпистаз.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация