структуры белков

08.11.2016 URSS.ru - Купить книгу: Ригден Д.Дж. (Даниэль Джон) / Структура и функционирование белков: Применение методов БИОИНФОРМАТИ…
http://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&blang=ru&page=Book&id=180705&src=recbl 1/6
Последние поступления (252)
Новинки ИЗДАТЕЛЬСКОЙ ГРУППЫ
URSS (313)
В печати (300)
ЛУЧШИЕ КНИГИ 2014-2016 (201)
Электронные книги (167)
Детям и родителям (369)
КНИГА - ЛУЧШИЙ ПОДАРОК!
(URSS рекомендует) (138)
Точные и Естественные науки
Прикладные науки. Техника.
Медицина (46799)
Общественные науки. Право.
Экономика (57617)
Бизнес книги (6351)
Книги Нобелевских лауреатов и о
них (453)
Гуманитарные науки
Страноведение. Краеведение.
Путеводители. Туризм,
путешествия (870)
Художественная литература (4563)
Раритеты антиквариата (2784)
ИНТЕРСТЕЛЛАР: подборка по
мотивам фильма (76)
Каталог
Id: 180705
Ригден Д.Дж.
(Даниэль Джон)
(Ред.).
URSS. 2014. 424 с. Мягкая обложка.
ISBN 978-5-9710-0842-2.
Техника, Биология, Психология, Биофизика. Биохимия.
Иммунология, Биотехнологии. Лабораторные методы
исследования в биологии, Кибернетика, Общая психология,
Механика. Надежность. Прочность. Метрология. Эргономика,
Биофизика. Математические модели в биологии, Биохимия,
Техническая биология, Бионика. Нейрокомпьютеры.
-- Аннотация
-- Оглавление
-- Введение
Молекулы белков лежат в основе почти всех биологических процессов. Ученым
всегда были любопытны как белки, участвующие в метаболических путях, так и
молекулярные основы их функционирования. Однако в эру системной биологии
еще больше внимание уделяется полному пониманию работы всей совокупности
белков организма, его протеома. Все более важно, что мы не только понимаем
все стороны данной функции, или функций, какого-либо белка, но и то, что наше
знание распространяется на все компоненты изучаемой системы или организма и
так далеко, насколько это возможно. Без всестороннего анализа информации
попытки синтеза и расчетов не смогут выйти за рамки приближенной реальности.
Книга "Структура и функционирование белков: Применение методов
биоинформатики" представляет собой уникальный обзор современного
состояния вопросов моделирования структуры белков и предсказания их
функции. Книга написана ведущими специалистами в своей области, прекрасно
иллюстрирована и содержит ссылки на доступные серверы и другие ресурсы,
которые читатель, возможно, захочет использовать в своей научной работе.
В конце каждой главы описываются перспективы развития и наиболее
актуальные проблемы соответствующих областей науки.
На сегодняшний день научное сообщество довольно близко подошло
к объяснению явлений, природа которых до недавних пор была не ясна, --- таких
как обмен доменов, круговая перестановка, образование фибрилл, белки
с присущей неупорядоченностью и многими другими. В 2008 году мы
сталкиваемся с метаморфными белками, исследование которых может
значительно поспособствовать нашему пониманию пространства типов укладки
белков. И несмотря на то, что структуры белков непрерывно готовят нам новые
трудности, совершенно ясно, что биоинформатика структуры и функции белков
на протяжении многих лет будет оставаться одной из самых востребованных и
волнующих областей исследований.
Книга рассчитана на студентов, аспирантов и специалистов, интресующихся
вопросами молекулярного моделирования и биоинформатики.
>Найти
Троцкий
Л.Д.
URSS. 2017. 608 с. Твердый
переплет.
Ответственный редактор, предисловие:
Дзарасов С.С.
Перед читателем --- книга, посвященная
одному из решающих моментов
истории нашей страны. Впервые она
вышла в 1937 году в США и ранее
никогда не переводилась на русский
язык. Книга содержит стенограмму
контрпроцесса, проведенного
авторитетной... (Подробнее)
Ньютон
И.
(Исаак).
URSS. 2014. 704 с. Твердый
переплет.
Isaac Newton. Philosophiae Naturalis
Principia Mathematica.
"Начала" И.Ньютона --- одно из
величайших произведений в истории
естествознания. Это сочинение
заложило основы механики, физики и
астрономии. В нем сформулирована
программа развития этих областей
науки, которая оставалась
определяющей... (Подробнее)
Искусственный и биологиче
Рапопорт Г.Н., Герц А.Г.
Как ЭМОЦИИ влияют на АБ
Свердлик А.Г.

1.1. Введение
1.2. Энергетические функции
1.2.1. Рациональные энергетические функции
1.2.2. Сочетание эмпирических энергетических функций и сборки из
фрагментов
1.3. Методы конформационного поиска
1.3.1. Моделирование методом Монте-Карло
1.3.2. Молекулярная динамика
1.3.3. Генетические алгоритмы
1.3.4. Математическая оптимизация
1.4. Отбор моделей
1.4.1. Рациональная энергетическая функция
1.4.2. Эмпирическая энергетическая функция
1.4.3. Функция совместимости структуры и последовательности
1.4.4. Кластеризация макетов структур
1.5. Замечания и обсуждение
2.1.1. Важность "слепых" испытаний: соревнование CASP
2.1.2. Предсказание структуры и моделирование по гомологии
2.1.3. Пределы пространства типов укладки
2.1.4. К вопросу о терминологии: "протягивание" и "распознавание
фолда"
2.2. "Протягивание"
2.2.1. Эмпирические потенциалы
2.2.2. Поиск выравнивания
2.2.3. Эвристические правила выравнивания
2.3. Определение отдаленной гомологии без протягивания
2.3.1. Использование предсказанных структурных свойств
2.3.2. Профили последовательностей и скрытые марковские модели
2.3.3. Классификация типов укладки и метод опорных векторов
2.3.4. Согласованные подходы
2.3.5. Проход по сети гомологов
2.4. Точность выравнивания, качество моделей и статистическая значимость
2.4.1. Алгоритмы создания выравниваний и оценка
2.4.2. Оценка статистической значимости
2.5. Веб-инструменты для распознавания элементов укладки
2.6. Перспективы
3.1.1. Структура определяет функцию
3.1.2. Последовательности, структуры и структурная геномика
3.1.3. Методы предсказания структуры белков
3.2. Этапы сравнительного моделирования структуры белков
3.2.1. Поиск структур, потенциально родственных с мишенью
3.2.2. Отбор шаблонов
3.2.3. Выравнивание последовательности со структурой
3.2.4. Построение модели
3.2.5. Оценка моделей
3.3. Эффективность методов сравнительного моделирования
3.3.1. Точность методов
3.3.2. Ошибки в сравнительных моделях
3.4. Применение сравнительного моделирования
3.4.1. Моделирование одиночных белков
3.4.2. Сравнительное моделирование и проект исследования структуры
белков
3.5. Заключение
4.2. Структурные классы
4.2.1. Пучки альфа-спиралей
4.2.2. Бета-бочонки
4.3. Особенности кристаллизации мембранных белков
4.4. Базы данных
4.5. Множественные выравнивания последовательностей
4.6. Предсказание топологии трансмембранных белков
4.6.1. Альфа-спиральные белки
4.6.2. Белки, имеющие структуру β-бочонка
Кассимерис Л., Лингаппа В.Р.,
Плоппер Д. (Ред.).
2016. 1056 с. Твердый переплет.
Перевод второго англоязычного
издания включает последние
достижения в области клеточной
биологии. Описаны структура,
организация, рост клеток, регуляция
внутриклеточных процессов, клеточная
подвижность, взаимодействие между
клетками. Детально рассмотрены
эукариотические клетки. Каждая глава
написана... (Подробнее)
Перельман М.Е.
URSS. 2013. 464 с. Мягкая обложка.
Все мы знакомы с открытиями,
ставшими заметными вехами на пути
понимания человеком законов
окружающего мира: начиная с догадки
Архимеда о величине силы,
действующей на погруженное
в жидкость тело, и заканчивая
новейшими теориями скрытых
размерностей пространства-времени.
Но как были... (Подробнее)

4.6.3. Полногеномный анализ
4.6.4. Наборы данных, гомологичность, точность и перекрестная
проверка
4.7. Предсказание пространственной структуры
4.8. Перспективы развития методов предсказания структуры мембранных
белков
5.1. Идея неупорядоченности белков
5.2. Свойства последовательностей БПН
5.2.1. Необычный аминокислотный состав БПН
5.2.2. Паттерны последовательностей БПН
5.2.3. Низкая сложность последовательностей и неупорядоченность
5.3. Предсказание неупорядоченности
5.3.1. Предсказание областей с низкой сложностью
5.3.2. Графики "заряд-гидрофобность"
5.3.3. Методы предсказания на основе предрасположенности
5.3.4. Методы предсказания на основе отсутствия выраженной вторичной
структуры
5.3.5. Алгоритмы машинного обучения
5.3.6. Предсказание на основе потенциалов контакта
5.3.7. Для предсказания неупорядоченности достаточно сокращенного
алфавита
5.3.8. Сравнение методов предсказания неупорядоченности
5.4. Функциональная классификация БПН
5.4.1. Функциональная классификация БПН на основе генной онтологии
5.4.2. Классификация БПН на основе механизма действия
5.4.3. Структурные элементы БПН, связанные с функционированием
5.5. Предсказание функций БПН
5.5.1. Корреляция модели неупорядоченности и функции
5.5.2. Предсказание коротких мотивов распознавания в БПН
5.5.3. Прогнозирование СМОР
5.5.4. Сочетание информации о последовательности и
неупорядоченности: участки фосфорилирования и мотивы
связывания CaM
5.5.5. Поддержание неупорядоченности
5.6. Ограничения методов предсказания функций БПН
5.6.1. Быстрая эволюция БПН
5.6.2. Независимость последовательности и функции и
неопределенность
5.6.3. Консервативность и неупорядоченность
6.1. Определение функций
6.2. От способа укладки к функции
6.2.1. Определение способа укладки
6.2.2. Связь между способами укладки и предсказание функций
6.3. Разнообразие функций гомологичных белков
6.3.1. Определения
6.3.2. Эволюция белковых надсемейств
6.3.3. Дивергенция функций в ходе эволюции белков
7.1. Способы представления поверхности
7.1.1. Поверхность ван-дер-Ваальса
7.1.2. Молекулярная поверхность (поверхность без растворителя)
7.1.3. Поверхность, доступная растворителю
7.2. Свойства поверхности
7.2.1. Гидрофобность
7.2.2. Электростатические свойства
7.2.3. Консервативность поверхности
7.3. Предсказание функций по свойствам поверхности
7.3.1. Гидрофобная поверхность
7.3.2. Электростатическая поверхность
7.3.3. Консервативность поверхности
7.3.4. Сочетание свойств поверхности для предсказания функций
7.4. Взаимодействие лиганда с белком
7.4.1. Свойства взаимодействий лиганда с белком
7.4.2. Предсказание расположения активного центра
7.4.3. Предсказание чувствительности к лекарствам
7.4.4. Аннотация сайтов связывания лигандов
7.5. Белок-белковый интерфейс
7.5.1. Свойства белок-белкового интерфейса
7.5.2. Активные точки белковых интерфейсов

7.5.3. Предсказание расположения интерфейса
8.1. Предыстория и значение
8.1.1. Что такое функция?
8.1.2. Структурные мотивы: определение и область действия
8.2. Обзор методов
8.2.1. Поиск мотивов
8.2.2. Определение и подбор мотивов
8.2.3. Интерпретация результатов
8.3. Специфичные методы
8.3.1. Мотивы, заданные пользователем
8.3.2. Обнаружение мотива
8.4. Аналогичные методы
8.4.1. Гибридные описания "точка-поверхность"
8.4.2. Одноточечные описания
8.5. Использование молекулярного докинга при аннотировании функции
8.6. Обсуждение
9.1. Молекулярно-динамические расчеты
9.1.1. Принципы и приближения
9.1.2. Приложения
9.1.3. Ограничения и улучшенные алгоритмы сэмплирования
9.2. Анализ главных компонент
9.3. Алгоритмы сэмплирования коллективных координат
9.3.1. Коллективная динамика
9.3.2. TEE-REX
9.4. Методы предсказания функциональных мод
9.4.1. Анализ нормальных мод
9.4.2. Модели эластичных сетей
9.4.3. CONCOORD
9.5. Итоги и перспективы
10.1.1. Задача предсказания функции по структуре
10.1.2. Методы предсказания структура-функция
10.2. ProKnow
10.2.1. Подбор типа укладки
10.2.2. Структурные мотивы
10.2.3. Гомология последовательностей
10.2.4. Мотивы в последовательности
10.2.5. Взаимодействия белков
10.2.6. Объединение предсказаний
10.2.7. Успешность предсказания
10.3. ProFunc
10.3.1. Основанные на структуре методы, используемые ProFunc
10.3.2. Оценка структурных методов
11.2. Примеры масштабного предсказания функции белков
11.3. Несколько особых примеров
11.4. Коллективное аннотирование
12.2. Модели белков как общедоступный ресурс
12.2.1. Качество моделей
12.2.2. Базы данных моделей
12.3. Точность и добавленная ценность основанных на моделях предсказаний
12.3.1. Реализация
12.4. Практическое применение
12.4.1. Пластичность остатков каталитического центра
12.4.2. Картирование мутаций
12.4.3. Комплексы белков
12.4.4. Предсказания функции на основе моделей
12.4.5. Предсказание специфичности к лигандам
12.4.6. Моделирование структуры изоформ, полученных альтернативным
сплайсингом

12.4.7. От общей функции к молекулярным деталям
12.5. Что дальше?
Молекулы белков лежат в основе почти всех биологических процессов. Ученым
всегда были любопытны как белки, участвующие в метаболических путях, так и
молекулярные основы их функционирования. Однако в эру системной биологии
еще больше внимание уделяется полному пониманию работы всей совокупности
белков организма, его протеома. Все более важно, что мы не только понимаем
все стороны данной функции, или функций, какого-либо белка, но и то, что наше
знание распространяется на все компоненты изучаемой системы или организма и
так далеко, насколько это возможно. Без всесторонней информации попытки
синтеза и расчета не выйдут за рамки приближения реальности.
Для полномасштабного анализа функий белков был создан ряд пост-геномных
технологий, но зачастую этот анализ ограничивается ценными, но не полными
результатами вроде "белок А участвует в делении клетки" или "белки B и C
взаимодействуют". Выяснение деталей молекулярного функционирования
оказывается гораздо более дорогим, и проводится в лабораториях,
воодушевленных специалистами по биоинформатике на заполнение пробелов
в наших знаниях. Сравнение аминокислотных последовательностей белков
разных видов является основой для компьютерного аннотирования функций
белков, хотя запутанные механизмы, которыми эволюция связывает структуры и
функцию, часто ограничивают точность и применимость предсказаний. Более
того, маловероятно, что истинно новая функция будет предсказана
исключительно на основе анализа последовательностей, хотя "сиротская"
(orphan) активность -- известный биохимический процесс, для которого еще не
определены ответственные за него белки, -- несомненно существует. Например,
некоторые проблемы такого рода могут возникнуть потому, что хотя структура
белка и определяется его последовательностью, функция белка определяется
в первую очередь его структурой, поэтому несколько незначительных отличий
между последовательностями белков могут оказаться значимыми при
рассмотрении пространственной структуры белка в целом.
Аксиома, что структура определяет функцию, и поэтому может быть
использована для предсказания этой функции, является краеугольным камнем
таких областей, как предсказание структуры и структурное аннотирование
функций, которые охватываются в этой книге. И хотя структурная геномика
обрушила на исследователей вал результатов, все еще остаются неизвестные
функции, которые стимулируют разработку структурных методов предсказания
функции, и эти методы могут быть применены к модельным структурам хотя бы
в некоторой степени. Таким образом, первые главы этой книги охватывают
построение структур белков исходя из их последовательностей или хотя бы
получение какой-то информации об этих структурах. Затем в книге обсуждаются
различные пути, по которым знание структуры приводит к предсказанию
функции, и, наконец, в последних двух главах речь идет о реальном применении
результатов структурной геномики или моделей белков.
Глава 1 посвящена стремительному развитию методов моделирования .
Этот подход все лучше подходит для точного предсказания укладки белковой
цепи или в некоторых случаях даже деталей на уровне расположения атомов,
например, для маленьких белков, для которых не удается выявить сходства
с уже известными структурами. Глядя на недавние результаты, удивительно
вспоминать сейчас, что не далее, как в 1997 году, А.Леск, оценивая результаты
CASP2 (конкурса по предсказанию структуры белков) заявлял: "Я считаю
результаты... разочаровывающими, или даже отрезвляющими, и многие коллеги
разделяют это мнение. За исключением одной мишени, все предсказания
увенчались не более чем частичным успехом." (Lesk, 1997). Главы 2 и 3
посвящены обсуждению структур и моделированию новых структур на основе
уже известных. Сравнительное моделирование, рассматриваемое в Главе 3, --
это сложившаяся и важная методика, позволяющая во многих случаях
последовательно создавать надежные модели. Также важно, что про полученные
модели сразу известно, в какой части они более надежны, в какой -- менее.
Глава 2 касается распознавания укладки белка по его последовательности,
которое часто является информативным само по себе (Глава 6), в то время как
просто сравнение последовательностей оказывается недостаточным. Однако не
менее важно, что распознавание фолда расширяет границы применимости
сравнительного моделирования, и это приводит к возрастанию числа моделей,
которые могут быть построены по одной экспериментальной структуре. Для
мембранных белков, о которых пойдет речь в Главе 4, подходы структурной
биоинформатики ограничены по фундаментальным соображениям -- число
известных пространственных структур все еще мало. По этой причине в Главе 4
детально рассматриваются и вопросы предсказания топологии различных
классов белков, что, по сути, является предсказанием структуры низкого
разрешения. В Главе 5 речь идет о завораживающем классе белков, которые,
будучи изолированными, демонстрируют отсутствие внутренней
упорядоченности, но приобретают её при взаимодействии с другими молекулами.
Такие белки, изучение которых расцвело в последнее десятилетие, имеют свои
собственные идиосинкратические правила соответствия между структурой и
функцией. В Главе 5 эти вопросы также обсуждаются.
Вторая часть этой книги, озаглавленная "От структур к функциям" и
начинающаяся с Главы 6, открывает обсуждение вопроса, как изменяются и
эволюционируют функции белков в контексте типов их укладки, или фолдов,
или типов укладки в надсемействах. Некоторые типы, будучи реально
обнаруженными или только предполагаемыми, являются надежными признаками

конкретных функций, что важно при предсказании функции на основе структуры;
другие типы укладки -- суперфолды -- обеспечивают реализацию разнообразных
функций. Взаимодействия белков с лигандами происходит непременно на
поверхности белка, поэтому не удивительно, что многие аспекты геометрии этой
поверхности и её свойства могут быть успешно использованы для предсказания
функции. Такие методы рассматриваются в Главе 7. В Главе 8 обсуждаются
паттерны локальной структуры, которые могут иметь тесное отношение
к связыванию лигандов или катализу. Такие паттерны возникают из-за
консервативности или конвергентной эволюции эффективных каталитических
центров, а также ограничений на связывание, наложенных физико-химическими
свойствами конкретного низкомолекулярного соединения. Кроме того, в Главе 8
рассматриваются последние успехи в применении докинга низкомолекулярных
соединений для предсказания специфичности ферментов. Зачастую
незамеченной остается связь между функционированием белка и его динамикой.
Структуры белков не статичны, и их движения, большие или малые, часто
являются ключевыми для функционирования. Молекулярная динамика и
сходные с ней методы конформационного сэмплирования и анализа
рассматриваются в Главе 9, в которой также представлены примеры того, как
рассмотрение динамики проясняет наше понимание функционирования белков.
Вместе со все нарастающим числом и спектром методов предсказания функции
белка по его структуре, целесообразным становится одновременное применение
нескольких методов в рамках интегральных веб-серверов. Такой подход удобен
для пользователя, а также позволяет делать консенсусные предсказания.
В Главе 10 описаны возможности и функционирование веб-серверов ProFunc и
ProKnow, реализующих этот подход. В Главе 11 обсуждается опубликованная
работа, в которой основанные на структуре методы были применены
к предсказанию функции белков, полученных в рамках проектов по структурной
геномике. Это позволило получить ценную картину того, какой из методов
обычно оказывается наиболее информативным. Глава завершается
обсуждением последних тенденций в направлении коллективного аннотирования
как способа преодоления узких мест в аннотировании таких белков. Глава 12
охватывает приложения структурных методов к структурам моделей,
полученным как с помощью сравнительного моделирования, так и с помощью
методов . Наряду с большим количеством примеров обсуждается
опубликованная работа, в которой оценивается точность моделей
с функционально-значимой точки зрения, а также применимость различных
методов моделирования.
Цель этой книги состоит в предоставлении современного взгляда на состояние
дел в предсказании структуры белков и основанном на структуре предсказании
функции белков. Каждая глава содержит ссылки на доступные веб-серверы и
другие ресурсы, которые читатель может пожелать использовать в своей работе.
В конце каждой главы авторы намечают направления дальнейшего развития и
ожидаемые затруднения в соответствующих областях. Когда написание книги
уже подходило к концу, появилось сообщение о значительном успехе
в давнишней проблеме -- улучшении сравнительных моделей (Jagielska et al.
2008). Тем не менее, создается впечатление, что структуры белков непрерывно
готовят нам новые трудности. Стоило нам почувствовать, что научное
сообщество приблизилось к объяснению явлений, природа которых до сих пор
была не ясна, таких как обмен доменов, круговая перестановка, образование
фибрилл, белки с присущей неупорядоченностью и многими другими, как мы
сталкиваемся с метаморфными белками (Murzin 2008), исследование которых
может значительно поспособствовать нашему пониманию пространства типов
укладки белков. Смогут ли методы биоинформатики хотя был предсказать,
какие белки могут видоизменяться между двумя типами укладки? Трудно
сказать, но совершенно ясно, что биоинформатика структуры и функции белков
на протяжении многих лет будет оставаться волнующей областью исследований.
[наверх]
1. Что непонятного в оформлении магазина?
2. Откуда Вы узнали наш адрес в Интернет?
a) Через поисковую систему
Ваше имя
3. Кто Вы? Ученый или преподаватель
1.
...
Ваш email: Напишите комментарии и нажмите Отправить
© URSS 2016.
Информация о Продавце

структуры белков

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

Similaire à структуры белков

Similaire à структуры белков (20)

Plus de Konstantin German

Plus de Konstantin German (20)

структуры белков