В связи с недавней вспышкой COVID-19 R@h использовался для прогнозирования структуры белков, важных для заболевания, а также для производства новых стабильных мини-белков, которые можно использовать в качестве потенциальной терапии и диагностики, таких как показанный выше, который связан с частью белка шипа COVID-19.
Чтобы помочь нашим исследованиям, мы рады объявить о новом обновлении приложения, и благодаря помощи сообщества разработчиков Arm, включая Рекса Сент-Джона, Дмитрия Москальчука, Дэвида Тишлера, Ллойда Уоттса и Сахаджарупа, мы рады также включить платформу Linux-ARM. В этом обновлении мы продолжим делать белковые связующие для COVID-19 и связанных с ними задания с использованием новейшего источника Rosetta.
Спасибо волонтерам R@h за постоянную поддержку этого проекта. Часы вашего процессора используются не только для точного моделирования структур важных белков, но и для разработки новых. Давайте объединимся и сразимся с COVID-19!
Основным способом взаимодействия белков друг с другом является прилипание друг к другу. Как вы могли видеть из графического приложения R@h, белки бывают разных форм и размеров. По этой причине большинство белков не прилипают случайным образом друг к другу, а скорее прилипают очень специфично к горстке других белков. Например, вирусный спайковый белок COVID-19 прилипает к человеческому белку ACE2, благодаря которому вирус попадает в клетку.
IPD усердно работает над улучшением способности создавать такие связывающие взаимодействия. Этот процесс начинается с создания набора каркасных белков, которые не имеют иной цели, кроме точного сворачивания в атомную структуру. Эти строительные леса затем закрепляются на целевом белке, представляющем интерес, и их поверхности предназначены для идеального дополнения цели. Наконец, проекты оцениваются, фильтруются и тестируются на связывание в лаборатории.
Теперь мы будем использовать R@h, чтобы выполнить этап проектирования поверхности. Стыковка и фильтрация выполняются быстро, но на самом деле разработка белка происходит медленно. Мы будем использовать огромное количество вычислительной мощности, доступной на R@h, для выборки каждой аминокислоты в каждой позиции на границе раздела. Затем мы выберем лучшие комбинации аминокислот с использованием имитации отжига и Монте-Карло. Выборка является ключевой для этого процесса, и поэтому мы обращаемся к R@h.
Итак, присоединяйтесь к нам в ближайшие недели, когда мы создадим связующие вещества для COVID-19 и родственных белков. Мы все еще будем делать предсказание структуры и проектирование скаффолдов, поскольку они также крайне важны для белковой науки. Но обратите внимание на случаи разработки интерфейса, потому что кто-то может разрабатывать следующее лекарство от COVID-19.
И, надеюсь, вы останетесь, как только пандемия закончится. Мы можем создавать такие связующие только потому, что много лет работали над этой проблемой. Впрочем, впереди еще долгий путь. Совершенствование науки требует времени и вычислений, поэтому мы надеемся, что вы присоединитесь к нам в этой увлекательной поездке.
- Брайан Ковентри
