Плазменный газ помогает защитить растения от патогенов
Вспышки молнии и танцы полярных сияний содержат четвертое состояние вещества, называемое плазмой, которое исследователи использовали для производства газа, повышающего иммунитет...
Вспышки молнии и танцы полярных сияний содержат четвертое состояние вещества, называемое плазмой, которое исследователи использовали для производства газа, повышающего иммунитет...
Данио - один из наиболее часто используемых модельных организмов в генетике, онтогенезе и токсикологических исследованиях, а оборудование, разработанное компанией Bionomous,...
В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Reviews Drug Discovery, рассматривается потенциал биомолекулярных конденсатов для революционного открытия лекарств. Конденсаты это...
Группа исследователей, связанная с различными учреждениями в Аргентине, обнаружила хромосомные доказательства того, что люди жили в Южной Америке до 18...
С открытием синтетических стволовых клеток, более известных как индуцированные плюрипотентные стволовые клетки, регенеративная медицина произвела революцию. Эти синтетические стволовые клетки...
Сотрудничество исследователей из Университета Кобе, Токийского университета и Университета Тохоку успешно выявило и уничтожило дрожжевые гены Pichia pastoris для увеличения...
Если вы хотите разгадать тайны Вселенной, вы, вероятно, подумаете о физике: астрономах, смотрящих в телескопы за далекими галактиками или экспериментаторах,...
Для российской фармацевтической отрасли самым острым вопросом сегодня является переориентирование на импортозамещение и поиск новых путей взаимодействия с зарубежными поставщиками...
Согласно новому исследованию из Университета штата Мэн, наноцеллюлоза может помочь увеличить урожай черники при использовании с жидким удобрением, применяемым к...
Трехмерная структура имеет решающее значение для функционирования многих биомолекул поэтому ученых более всего интересует пространственная структура биомолекул, а не только последовательность их отдельных строительных блоков. С помощью искусственного интеллекта (ИИ) биоинформатики могут достоверно оценить трехмерную структуру белка по всей аминокислотной последовательности. Однако применительно к молекулам РНК эта технология все еще находится на начальном уровне. Исследователи из Рурского университета в Бохуме (RUB) описывают способ использования Ии для достоверной оценки структуры определенных молекул РНК на основе нуклеотидных последовательностей в журнале PLOS Computational Biology от 7 июля 2022 года. Они сотрудничали с профессором Акселем Мосигом по специальности "Биоинформатика" Центра диагностики белков в Бохуме для работы группы во главе с Вивианом Бранденбургом и профессором Францем Нарберхаусом из Департамента микробиологии в Рубеже. Как отмечают специалисты, следует учитывать клеточную среду, где РНК часто рассматривается только как посредник между геномной ДНК и белками. Однако, многие молекулы РНК берут на себя функции клеток. Определяющим здесь является их пространственная структура. Подобные области в нуклеотидной последовательности могут быть сгруппированы вместе для формирования трехмерных структур. Идентификация этих конструкций в последовательности РНК представляет собой фактически математическую головоломку. Для этой головоломки существует биофизическая модель с соответствующими алгоритмами прогнозирования. Однако модель не может учитывать клеточную среду рнк, что также влияет на процесс ее сгибания. Если бы РНК располагалась в идеальной среде, модель могла бы предсказать структуру с высокой степенью точности - отмечают специалисты. Но живая клетка содержит много других компонентов. Здесь вступает в игру искусственный интеллект, который позволяет изучать тонкие закономерности клеточной среды на основе известных структур. Затем он может включить эти результаты в свои структурные прогнозы. Однако для процесса обучения ИИ необходимы достаточные данные об образовании, и на практике этого недостаточно. Получение данных обучения с помощью трюка Чтобы решить проблему неполных данных обучения, команда из Бохума применила трюк: исследователи работали с известными структурными мотивами рнк. Используя какую-то обратимую передачу, они могут генерировать практически любое количество нуклеотидных последовательностей, которые будут складываться из энергетических моделей этих структур в эти пространственные структуры. Благодаря этому так называемому обратному сгибанию исследователи создали большое количество нуклеотидных последовательностей и пар структур, с помощью которых они могли бы обучать ИИ. Новые структуры можно достоверно оценить. Затем исследователи поставили перед ИИ новый вызов: он должен был предсказать структуру определенных молекул бактериальной РНК. Эти молекулы, называемые терминаторами транскрипции, являются важными признаками конструкции.