Новый метод описания данных обещает прорыв в молекулярной биологии

Исследователи из Германии и США под руководством Университета имени Генриха Гейне в Дюссельдорфе (HHU) разработали новый метод описания данных, который позволяет использовать результаты флуоресцентных измерений для моделирования структуры и динамики крупных биомолекул. Впервые такие модели, основанные на данных флуоресценции, стали доступны через базы данных, что откроет новые возможности для обучения ИИ-инструментов следующего поколения.
В статье, опубликованной в журнале Nature Methods, авторы поясняют, что доступ к структурным моделям и динамике биомолекул, созданных на основе экспериментов с флуоресценцией, впервые могут получить другие исследователи, что даст научному сообществу уникальные данные для изучения биомолекулярных процессов. Эти экспериментальные данные могут стать основой для тренировки искусственных нейронных сетей, которые могут моделировать не только статичные структуры, но и динамику молекул.
Биомолекулы, к которым относятся белки и нуклеиновые кислоты, являются ключевыми компонентами живых организмов. Они состоят из множества строительных блоков, например, в белках такими блоками являются аминокислоты. Когда такие блоки собираются в клетках, образуются сложные трехмерные структуры. Для того чтобы понять функции биомолекул, важно учитывать не только их форму, но и различные структурные состояния и динамику их переходов.
До недавнего времени определение трехмерной структуры биомолекул с помощью классических биофизических методов было сложным и трудоемким процессом. Чтобы облегчить эту задачу, в 1971 году была создана «База данных белковых структур» (PDB), которая на сегодняшний день содержит более 220 тысяч структур. Эти данные активно используются в современных ИИ-инструментах, таких как AlphaFold, получивший в этом году Нобелевскую премию по химии за предсказание белковых структур.
Подробнее https://7ooo.ru/group/2024/10/22/364-novyy-metod-opisaniya-dannyh-obeschaet-proryv-v-molekulyarnoy-biologii-grss-349555615.html