新模型有助于预测蛋白质动态特征

对于普通人来说，了解蛋白质如何摆动似乎并不那么令人兴奋或相关，但话又说回来，大多数人对蛋白质的自然运动和波动及其功能特性并不感兴趣。然而，如果你对设计新药、更好地了解如何根除疾病或增强生物技术以用于工业和治疗应用感兴趣，你可能会坐立不安地等待一项关于蛋白质测序和结晶的新研究能带来什么。

康涅狄格大学工程学院机械、航空航天和制造工程学院助理教授 Anna Tarakanova 撰写了一篇关于这项研究的文章，该文章刚刚发表在《Matter》杂志上。该研究探讨了蛋白质的自然运动和波动(即蛋白质的“摆动”)如何有助于预测其功能特性。Tarakanova 得到了机械工程研究生兼研究第一作者 Mohammad Madani 的协助。

具体来说，塔拉卡诺娃和马达尼专注于预测蛋白质形成高质量晶体的能力或倾向。蛋白质晶体学是了解蛋白质结构的重要技术，而蛋白质结构又对开发药物和了解疾病至关重要。他们开发了一种新的计算模型和工具，利用先进技术分析蛋白质动力学并准确预测其结晶倾向。

Tarakanova 解释说，这种工具可以促进蛋白质序列的合理设计，从而产生衍射质量晶体。他们的研究展示了基于物理和机器学习的模型在结构和属性预测方面的集成，拓展了结构生物学的经典范式。

Tarakanova 表示：“我们的研究表明，了解蛋白质的组成(其氨基酸序列)及其结构特征(或折叠)并不总是足以预测蛋白质的行为方式。蛋白质如何摆动或波动决定了它可能发挥的作用。我们开发的模型是一个框架，可以通过学习蛋白质的动态特征来广泛扩展到预测蛋白质功能。”

标签：

版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！