บาคาร่าเว็บตรง นักฟิสิกส์ระบุนอตโปรตีนที่ซับซ้อนที่สุด

บาคาร่าเว็บตรง ปมโปรตีนที่ซับซ้อนที่สุดที่รู้จักกันในปัจจุบัน โปรตีนที่ผูกปม: ปมโปรตีนที่ซับซ้อนที่สุดที่รู้จักในปัจจุบัน โดย AlphaFold ทำนายการข้ามเจ็ดครั้งและการแทนค่าแบบง่าย นักวิทยาศาสตร์ในเยอรมนีและสหรัฐอเมริกาได้คาดการณ์ถึงปมโทโพโลยีที่ซับซ้อนที่สุดเท่าที่เคยพบในโปรตีนโดยใช้ AlphaFold ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนาโดย DeepMind ของ Google 

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ผลิตโดย AlphaFold 

อย่างสมบูรณ์ของพวกเขายังเผยให้เห็นนอตคอมโพสิตแรกในโปรตีน: โครงสร้างทอพอโลยีที่มีนอตแยกกันสองนอตบนสตริงเดียวกัน หากสามารถทดลองสร้างนอตโปรตีนที่ค้นพบได้ มันจะทำหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องของการทำนายโดย AlphaFold

โปรตีนสามารถพับเป็นโครงสร้างทอพอโลยีที่ซับซ้อนได้ สิ่งที่น่าสนใจที่สุดคือนอตโปรตีน – รูปร่างที่จะไม่คลี่คลายหากโปรตีนถูกดึงจากปลายทั้งสองข้าง Peter Virnauนักฟิสิกส์เชิงทฤษฎีที่มหาวิทยาลัย Johannes Gutenberg University Mainz บอกกับPhysics Worldว่าในปัจจุบันมีโปรตีนผูกปมที่รู้จักประมาณ 20 ถึง 30 ชนิด โครงสร้างเหล่านี้ Virnau อธิบาย ทำให้เกิดคำถามที่น่าสนใจว่าพวกมันพับอย่างไรและทำไมถึงมีอยู่

รูปร่างของโปรตีนสามารถเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับหน้าที่ของมันได้ แต่ในขณะที่มีบางทฤษฎีเกี่ยวกับการทำงานและจุดประสงค์ของนอตโปรตีน ก็ไม่มีหลักฐานที่แน่ชัดที่จะสนับสนุนสิ่งเหล่านี้ Virnau กล่าวว่าพวกเขาอาจช่วยรักษาโปรตีนให้คงที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งทนต่อความผันผวนของความร้อนเป็นต้น แต่สิ่งเหล่านี้เป็นคำถามเปิด แม้ว่านอตโปรตีนจะหายาก แต่ก็ดูเหมือนว่าจะได้รับการอนุรักษ์ไว้อย่างดีโดยวิวัฒนาการ

ถ้ามีโปรตีนที่ผูกปมอยู่ ตัวอย่างเช่น ในยีสต์ 

ก็มีโอกาสสูงที่โปรตีนนั้นจะถูกผูกปมในโปรตีนที่สอดคล้องกันในมนุษย์ด้วย” Virnau อธิบาย “ดังนั้น โครงสร้างเหล่านี้มีอายุหลายร้อยล้านปี”

ปัญหาที่มีมายาวนานในการวิจัยปมโปรตีนคือการค้นหาและระบุนอตโปรตีน แม้ว่าโครงสร้างโปรตีนที่ซับซ้อนจะได้รับการทดสอบในห้องปฏิบัติการ แต่สิ่งนี้อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและใช้เวลานาน เมื่อเร็ว ๆ นี้ DeepMind ได้พัฒนาระบบ AI ที่เรียกว่าAlphaFoldซึ่งอ้างว่าสามารถทำนายโครงสร้างโปรตีนด้วยความเร็วและความแม่นยำที่เหลือเชื่อ ระบบการเรียนรู้เชิงลึกทำงานบนฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของโปรตีนที่รู้จักและลำดับกรดอะมิโนของพวกมัน ใช้ลำดับและข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้างหลักของกรดอะมิโนเพื่อทำนายโครงสร้างสามมิติของโปรตีน การฝึกอบรมมีพื้นฐานมาจากข้อจำกัดทางวิวัฒนาการ ทางกายภาพ และเรขาคณิตของโครงสร้างโปรตีน

AlphaFold ได้ทำนายโครงสร้างโปรตีนหลายแสนโครงสร้าง ซึ่งส่วนใหญ่ยังไม่ได้จัดหมวดหมู่ ในงานล่าสุดนี้ ซึ่งตีพิมพ์ในProtein Scienceนั้น Virnau และเพื่อนร่วมงานของเขาได้ค้นหาฐานข้อมูลของ AlphaFold เพื่อหานอตโปรตีนที่ซับซ้อนซึ่งไม่เคยรู้จักมาก่อน พวกเขาค้นพบนอตใหม่เก้านอต ซึ่งรวมถึงนอต 7 1อันแรก ซึ่งเป็นปมที่มีจุดตัดเจ็ดจุด ซึ่งเป็นปมที่มีความซับซ้อนทางทอพอโลยีที่สุดเท่าที่เคยพบในโปรตีน

นักวิจัยยังพบนอตประกอบหกจุดหลายจุด แต่ละอันประกอบด้วยนอตพระฉายาลักษณ์สองนอต ซึ่งเป็นนอตที่มีสามทางผ่าน พวกเขายังค้นพบนอตที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้สองนอตที่มีการข้ามที่สำคัญห้าอัน ได้แก่ 5 1 -knot และ 5 2 -knot

ทีมงานกำลังทำงานร่วมกับนักชีวเคมี Todd Yeates

ที่มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนีย ลอสแองเจลิส เพื่อสร้างโปรตีนที่ระบุโดย AlphaFold ในการทดลองเพื่อยืนยันว่าพวกเขาสร้างโครงสร้างทอพอโลยีที่คาดการณ์ไว้ “ฉันค่อนข้างมั่นใจว่าเราจะสามารถยืนยันโครงสร้างเหล่านี้ในการทดลองได้” Virnau กล่าว วิธีการควอนตัมเผยให้เห็นการพับโปรตีนเร็วขึ้น

หากโครงสร้างที่ท้าทายเชิงทอพอโลยีเหล่านี้สามารถสร้างขึ้นในการทดลองได้ ก็แสดงว่า AlphaFold ทำงานตามที่คาดไว้และให้ความมั่นใจในการทำนายรูปร่างโปรตีนที่ซับซ้อนน้อยกว่า “นอตโปรตีนอาจเป็นเพียงส่วนเล็ก ๆ ของเรื่องนี้ แต่อาจใช้เป็นเครื่องมือในการตรวจสอบเครื่องมือเหล่านี้โดยทั่วไป” Virnau อธิบาย

ในอนาคต อาจเป็นไปได้ที่จะใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้สำหรับวิศวกรรมโปรตีน โปรตีนสามารถออกแบบให้มีปมและโครงสร้างที่ซับซ้อนอื่น ๆ ที่ให้การทำงานเฉพาะแก่พวกมันได้ แม้ว่าจะใช้เวลาอย่างน้อยสองสามปีก็ตาม

บาร์ตเลตต์กล่าวว่า “การรวมวัสดุกาวที่อ่อนนุ่มและตอบสนองได้ดีเข้ากับอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์แบบฝัง ทำให้เราสามารถจับวัตถุได้โดยไม่ต้องบีบ” “มันทำให้การจัดการวัตถุที่เปียกหรือใต้น้ำง่ายขึ้นและเป็นธรรมชาติมากขึ้น อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สามารถกระตุ้นและปล่อยการยึดเกาะได้อย่างรวดเร็ว เพียงแค่ขยับมือเข้าหาวัตถุ แล้วถุงมือก็ทำหน้าที่จับ สามารถทำได้โดยที่ผู้ใช้ไม่ต้องกดปุ่มเดียว”

ความสามารถเหล่านี้ ซึ่งเลียนแบบการยักย้ายถ่ายเท การตรวจจับ และการควบคุมเซฟาโลพอดขั้นสูง สามารถค้นหาการใช้งานในด้านหุ่นยนต์อ่อนสำหรับการยึดเกาะใต้น้ำ การใช้งานในเทคโนโลยีที่ผู้ใช้ช่วยเหลือและการดูแลสุขภาพ และในการผลิตสำหรับการประกอบและการจัดการวัตถุเปียก เขากล่าวกับฟิสิกส์ โลก

ในการทดลอง นักวิจัยได้ทดสอบโหมดการยึดจับหลายโหมด พวกเขาใช้เซ็นเซอร์ตัวเดียวเพื่อจัดการกับวัตถุที่บอบบางและน้ำหนักเบา และพบว่าพวกเขาสามารถหยิบและปล่อยวัตถุที่แบนราบ ของเล่นที่เป็นโลหะ กระบอกสูบ ช้อน และลูกบอลไฮโดรเจลที่นิ่มมากได้อย่างรวดเร็ว จากนั้นกำหนดค่าเซ็นเซอร์ใหม่เพื่อให้เซ็นเซอร์หลายตัวเปิดใช้งาน พวกเขาสามารถจับวัตถุขนาดใหญ่ เช่น จาน กล่อง และชามได้ บาคาร่าเว็บตรง