20:17 2022-01-19
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Noul model de predicție a structurii a cartografiat 500 de proteine nerezolvate anterior
_ Noul model de predicție a structurii a fost mapat 500 de proteine nerezolvate anterior
Oamenii de știință de la Universitatea din California, Berkeley, au publicat recent lucrări care pun bazele unor noi moduri de a gândi evoluția agenților patogeni. „Cercetarea noastră evidențiază că modelarea fără șablon care utilizează învățarea automată este într-adevăr superioară modelării bazate pe șablon pentru proteinele secretate ale agentului patogen fungic distructiv Magnaporthe oryzae”, a spus Kyungyong Seong, primul autor al lucrării publicate în Molecular Plant-Microbe. Jurnalul Interacțiuni (MPMI).
Agenții patogeni folosesc factori de virulență cunoscuți ca efectori, care sunt importanți pentru supraviețuirea agentului patogen. Modelarea omologiei este una dintre metodele cele mai utilizate pe scară largă, dar aceasta necesită utilizarea de șabloane de structuri efectoare rezolvate, iar rezolvarea tuturor structurilor efectoare este o sarcină prea descurajantă. Există prea multe proteine efectoare codificate în genomul agenților patogeni pentru a se baza pur și simplu pe rezolvarea experimentală a fiecăreia dintre structuri.
Seong și colegul Ksenia V. Krasileva au folosit o nouă metodă de predicție a structurii care a fost capabilă să modeleze 500 secretate. proteine neprevăzute anterior de metoda bazată pe șablon.
„Aproximativ 70% din cele 1.854 de proteine secretate au fost modelate în studiul nostru, iar structurile lor oferă un strat suplimentar de informații despre efectori pe baza similitudinii lor. unul la altul sau alte structuri de proteine rezolvate”, a spus Krasileva. „Demonstrăm că noile metode de predicție a structurii se aplică bine problemei descifrării factorilor de virulență ai patogenului și a altor proteine secretate care au adesea o mică asemănare de secvență între ele sau cu alte proteine.”
Această nouă metodă permite oamenilor de știință să cartografieze. mii de proteine secretate și stabilesc legătura evolutivă lipsă între ele. „Credem că cercetarea noastră a fost prima care a aplicat conceptul de genomică structurală asupra unui agent patogen al plantelor în noua eră a predicției structurii de învățare automată”, a spus Seong.
„Pe măsură ce acuratețea predicției structurii se îmbunătățește în continuare. , va deveni mai obișnuit să vedem articole care încorporează date de predicție a structurii proteinelor la scară largă”, a prezis Krasileva. „Articolul nostru poate stârni câteva idei despre cum să folosiți astfel de date, determinând unii oameni de știință să exploreze oportunități înaintea altora.”
Ei au descoperit, de asemenea, că există mulți efectori noi din punct de vedere structural, neînrudiți cu secvența în M. oryzae. , iar efectori similari structural se găsesc în alți fitopatogeni. Acest lucru sugerează că agenții patogeni se pot baza pe un set de efectori care au avut originea în mod obișnuit, dar au divergen în mare măsură în secvențe în cursul evoluției pentru a infecta plantele.
Comentarii:
Adauga Comentariu