194-guruh talabasi Tilavoldiyeva Gavharning Bioinformatika fanidan

II bob. Asosiy qism.
2.1. Biologik makromolekulalarni vizualizasiyalashtirishning zamonaviy usullari.
Bioinformatsion dasturlar, ketma –ketlik tahlillarini samarali yoritishga asos bo‘lmoqda, biroq yuqori strukturalarni to‘liq taxlil etish uchun hali ko‘p yillar davomida ish olib borishga to‘g‘ri keladi. Ketma –ketliklarni to‘g‘ri joylashtirish muammosi –zamonaviy molekulyar biologiyaning asosiy mavzusi hisoblanadi. Ushbu yo‘nalishninig paydo bo‘lishi dastlab aminokislotalarning chiziqli ketma–ketligi qanday qilib oqsilning uchlamchi strukturasini belgilashi haqidagi tadqiqotlarda aks eta boshladi. 1961 yilda ribonukleazaning to‘liq denaturatsiyaga uchraganligi va fermentativ faolligi va dastlabki strukturasining to‘liq qayta tiklanganligi namoyish etilgan. Shundan so‘ng birlamchi struktura uchlamchi strukturani belgilaydi degan xulosaga kelingan. Dastlab oqsil molekulalarning joylashishini belgilovchi qonuniyatlar belgilangan. 1998 yilda ikkilamchi strukturani belgilovchi usul 50-60% ishonchlilik darajasiga ega bo‘lgan. Biologik makromolekulalarning birlamchi strukturasi asosida ularning fazoviy strukturalarini aniqlash, ularning to‘g‘ri taxlanish qonuniyatlarini tushunish uchun RasMol, PyMol, Modeller kabi bir qancha bioinformasion dasturlar mavjud. Ular yordamida ketma-ketligi aniqlangan makromolekulalarni vizualizasiyalashtirish mumkin. Ikkilamchi strukturani aytib berish uchun uchta asosiy yo‘nalish mavjud:
1. Shu kungacha ma'lum bo‘lgan uchlamchi strukturalardan olingan parametrlarni qo‘llovchi emperik statistik yondashuvlar.
2. Vodorod bog‘lar potensiali, zaryad, gidrofoblik, brikkanlik darajasi kabi fizik –kimyoviy xususiyatlarga asoslangan usullar.
3. Ikkilamchi strukturani taxmin qilish uchun gomologik oqsillarning ma'lum bo‘lgan strukturalaridan foydalanuvchi, bashorat qiluvchi algoritmlar.
Eng yaxshi usullardan biri standart emperik usuldir. Emperik tasvirlar yaratish uchun gomologik bo‘lmagan oqsillardagi mumkin bo‘lgan konformasiyalardan foydalaniladi. Lekin, uning ham ishonchlilik darajasi u qadar yuqori emas -65%. Bu konformatsion potensiallarni baholash uchun qo‘llaniluvchi ma'lumot bazalari adekvatlik darajasining kichikligi bilan belgilanadi.
Molekulyar modellashtirish –molekulalar strukturasi va uning hususiyatlari haqidagi ma'lumotlarga tayangan holda uning molekulasini vizuallashtirish jarayonidir. Buning natijasida molekulaning fazoviy strukturasini namoyon etuvchi uchlamchi strukturalar shakllanadi. Molekulyar modellashtirish usullari kompyuterli kimyo, hisoblash biologiyasi va molekulyar sistemalardagi bog‘lanishlarning tiplarini individual ko‘rinishda tasvirlash uchun qo‘llaniladi.
Oddiy tizimlarni molekulyar modellashtirish jarayonida hisoblash ishlari qo‘lda bajarilishi mumkin. Lekin, murakkab tizimlarni molekulyar modellashtirish jarayonida ayniqsa, molekulyar dinamikasini tadqiq etish jarayonida hisoblash va vizuallashtirishning kompyuterli usullaridan foydalaniladi. Bunday usul kompyuterli molekulyar modellashtirish deb nomlanadi ( inglizchada Computer Assisted Molecular Modeling-CAMM). Molekulyar modellashtirishning asosiy belgisi bu sistemalarni kichik qismlar asosida, atomlar yoki katta o‘lchamga ega bo‘lmagan atomlar guruhi hisoblanadi. Aynan shu hususiyati bilan molekulyar modellashtirish, elektronlar ham hisobga olinadigan kvant kimyosidan farqlanadi.
Molekulyar mexanika –molekulyar modellashtirishning bir usuli boo‘lib, modelning fizik asoslarini ochib berish uchun klasik mexanika qonunlaridan foydalaniladi. Atomlar mos ravishdagi zaryadlar bilan ifodalanadi. Qo‘shni atomlar orasidagi bog‘lanishlar molekulaga hos kimyoviy bog‘lar vositasida mustahkam bo‘ladi va Van-der-Vals kuchlari yordamida bu bog‘lar yanada mustahkamlanadi. Elektrostatik bog‘lanishlar Kulon qonuni asosida tushuntiriladi. Fazodagi atomlarga Dekart yoki ichki kordinatalari biriktiriladi: dinamik hisoblashlarda tezlik va mos keluvchi harorat kiritilishi mumkin. Molekulyar dinamik hisoblashlar boshqa tomondan sistemaning vaqtga nisbatan funksiya ko‘rinishida namoyon bo‘ladi. Minimallashtirish va molekulyar dinamika uchun Nyutonning ikkinchi qonuni qo‘llaniladi. Harakatning bu qonunini turli algoritmlar vositasida integrallanishi atomlarning fazodagi va vaqt birligi ichidagi treaktoriyasining olinishiga olib keladi. Atomga ta'sir etuvchi kuch potensial energiyaning manfiy hosilali funksiyasi singari aniqlanadi.
Molekulalarni modellashtirish uchun tasvirlarni tasavvur qilishda ikkita maydon moduli mavjud. Bular vakum maydonida va erituvchi fazasidagi hisoblashlar natijasida o‘rganiladi. Masalan vakumdagi sistemalarning qiymatlari „gaz faza“dagi hisoblashlar, shuningdek erituvchi molekulani o‘z ichiga oluvchi qiymatlarni „aniq berilgan erituvchi“ qiymatlari deb atalishi mumkin. Hisoblashlarning boshqa guruhi erituvchining mavjudligini aniq bo‘lmagan erituvchi bilan qiymatlar deb ataluvchi potensial funksiyaning qo‘shimcha a'zolari bilan hisobga olgan holda amalga oshiriladi.
Hozirgi kunda molekulyar modellashtirish metodlari noorganik, biologik va polimer sistemalarning termodinamikasi, dinamikasi va strukturalarini o‘rganishda qo‘l kelmoqda. Biologik nuqtai nazardan oqsillarning barqarorligi, konformatsion o‘zgarishlari va oqsillar hamda DNKni membranalardagi molekulalarni tanish muammolari molekulyar modellashtirish usullari asosida o‘rganiladi.
Biologik makromolekulalarning uch o‘lchovli tuzilmalari diffraktsiya usullari yoki yadro magnit-rezonansi (NMR) yordamida atomga yaqin rezolyutsiya uchun aniqlanadi. Yagona oqsil kristallaridagi elektronlardan rentgen nurlarining diffraksiyasi oqsil strukturalarini aniqlashda eng ko‘p qo‘llaniladigan usuldir. Yagona oqsil kristallaridagi yadrolar tomonidan neytron diffraktsiyasi kamroq qo‘llaniladi, lekin vodorod atomlarining joylashishini ta'minlaydi, bu ko‘pincha katalitik qoldiqlarning protonatsiya holatini aniqlashda juda muhimdir. Bir kristalli difraksion tuzilmalarning sifati ruxsat va R-omil bilan tavsiflanadi. Maqsadli tuzilishga asoslangan dizayn uchun ishlatiladigan tuzilmalar ideal darajada yuqori aniqlikka ega bo‘ladi (d <1,3 Å), chunki ligandlarni bog‘lashda ishtirok etadigan atomlarning pozitsiyalari bunday tuzilmalarda ancha yaxshi aniqlanadi. Afsuski, faqat bir nechta oqsil kristallari rentgen nurlarini mozaiklik (bir oqsil molekulasi konformatsiyasi bo‘yicha keyingisidan bir oz farq qiladi) va katta termal harakatlar (oqsillar moslashuvchan va ma'lumot to‘plash jarayonida shakli biroz o‘zgaradi) tufayli rentgen nurlarini shunday yuqori aniqlikka olib keladi. Odatda neytron diffraktsiyasi tajribasida erishilgan past aniqlik (2-3 Å) bunday tuzilmalarni kompyuterga asoslangan dori dizayni uchun kamroq moslashtiradi. Biroq, yangi Odatda neytron diffraktsiyasi tajribasida erishilgan past aniqlik (2-3 Å) bunday tuzilmalarni kompyuterga asoslangan dori dizayni uchun kamroq moslashtiradi. Biroq, yangi Odatda neytron diffraktsiyasi tajribasida erishilgan past aniqlik (2-3 Å) bunday tuzilmalarni kompyuterga asoslangan dori dizayni uchun kamroq moslashtiradi. Biroq, yangiSpallation Neytron Source 1,5 Å o‘lchamlari bilan oqsil tuzilmalarini yetkazib berishni va'da qiladi. Eritma fazali NMR tadqiqotlari kichik (<30 kDa) eruvchan oqsillar uchun yaxshi sifatli tuzilmalarni beradi, ammo kattaroq oqsillarning tuzilishini aniqlash juda qiyin.
Biologik makromolekulalar tuzilmalari uchun asosiy ma'lumotlar bazasi Protein ma'lumotlar banki ( PDB), Strukturaviy bioinformatika bo‘yicha tadqiqot hamkorligi (RCSB) tomonidan boshqariladi. PDB arxivlari eksperimental ravishda oqsillar, nuklein kislotalar va ularning komplekslari kabi biologik makromolekulalarning uch o‘lchovli koordinatalarini va tegishli strukturaviy parametrlarini aniqladi. Tuzilishlarning aksariyati rentgen kristallografiyasi orqali aniqlanadi, ammo PDBdagi tuzilmalarning taxminan 15% eritma NMR tadqiqotlari orqali olingan. Bir necha yuzlab oqsillar uchun ham rentgen, ham NMR tuzilmalari mavjud bo‘lib, kristall qadoqlash strukturaga qanday ta'sir qilishini tahlil qilish imkonini beradi. Protein ma'lumotlar bankidagi har bir tuzilma PDB identifikatori deb nomlanuvchi noyob 4 belgidan iborat alfanumerik identifikatorga ega. Siz kalit so‘zlar bo‘yicha qidiruv yordamida barcha tegishli tuzilmalarni olishingiz yoki PDB identifikatori orqali ma'lum bir tuzilmaga kirishingiz mumkin. Ba'zi molekulyar modellashtirish dasturlari, masalan, PyMOL, Chimera, kabi dasturlar.
PDBni boshqaradigan Strukturaviy bioinformatika bo‘yicha tadqiqot hamkorligi PDB fayllari mazmunini qidirish va tushunishni juda osonlashtiradigan veb-asoslangan vositalarni yaratdi. Ushbu vositalardan ba'zilari Java dasturiy ta'minoti o‘rnatilgan bo‘lishi va Java plaginining brauzeringizda yoqilgan bo‘lishini talab qiladi. Ushbu vositalarning ba'zilari haqida bilish uchun quyidagi amallarni bajaring:

• 
  Grippga qarshi Tamiflu preparatini o‘z ichiga olgan barcha protein tuzilmalarini topish uchun RCSB PDBni oseltamivir kalit so‘zi bo‘yicha qidiring. Har biri haqida qisqacha ma'lumot ko‘rsatiladi. Sarlavha qatorini bosish orqali 2HT8 ni tanlang.
  
• 
  "Fayllarni ko‘rsatish" belgisini bosish va PDB faylini tanlash orqali PDB faylining mazmunini vizual ko‘rib chiqing . Ushbu katta faylni aylantiring va strukturada faqat bitta polipeptid (barcha ATOMlar uchun zanjir identifikatori A) va G39 qoldiq nomiga ega bo‘lgan bitta ligand borligiga e'tibor bering. PDB faylining matn ko‘rinishi bilan oynani yoping.
  
• 
  PDB faylini ish stantsiyangizdagi katalogingizda 2HT8.pdb sifatida saqlang, PDB ID kodining yonidagi "Fayllarni yuklab olish" belgisini bosing va PDB fayli (matn) ni tanlang .
  
• 
  PDB veb-saytida ushbu tuzilma haqidagi ma'lumotlarni ko‘rib chiqing. E'tibor bering, birlamchi iqtibos PubMed Abstrakt va PubMed va nashriyot veb-saytlariga havolalarni o‘z ichiga oladi. Asl tadqiqot qog‘ozini o‘qish yoki MEDLINE ma'lumotlar bazasida tegishli hujjatlarni topish uchun ushbu havolalarga amal qilishingiz mumkin.
  
• 
  Sahifaning pastki qismidagi Ligand Kimyoviy Komponent maydoni dori dizayni nuqtai nazaridan eng qiziqarli sohalardan biridir. U oqsil bilan bog‘langan har bir kichik molekula haqida ma'lumot beradi. Havolalar ostidagi D belgisi Dori vositalarining o‘xshashligini bildiradi va sizni Charité Berlindagi SuperLigands veb-serveriga olib boradi . Ushbu veb-server ma'lumotlar bazasini qidirishda foydalangan molekulaga eng o‘xshash taniqli molekulalarni topadi. Tegishli, ammo kichikroq ma'lumotlar bazasi Super Drug Databasexuddi shu muassasada joylashgan. Ligand Explorer-ni bosish bog‘lovchi cho‘ntakning tuzilishini tahlil qiluvchi Java dasturini ochadi. Ligand identifikatorini bosganingizda, siz to‘liq ismni, SMILES qatorini va molekulaning kimyoviy tuzilishini ko‘rishingiz mumkin.
  
• 
  Asboblarning ancha uzun ro‘yxatini ko‘rish uchun ekranning yuqori qismidagi Havolalar yorlig‘ini bosing . Biz uchun foydali bo‘lishi mumkin bo‘lgan biri bu PDBsum . Ushbu havolani kuzatib boring va Protein yorlig‘i, Ligand yorlig‘i va Yoriqlar yorlig‘i ostidagi ko‘rinishlarni qisqacha ko‘rib chiqing . LigPlot tasviri faol sayt o‘zaro ta'sirining 2D ko‘rinishini qanday taqdim etishiga va "Yoriqlar" yorlig‘ida mumkin bo‘lgan bog‘lanish joylarini qanday aniqlashga e'tibor bering. PDBsum oynasini yoping.
  
• 
  Havolalar ustiga bosing va oqsillar sirt topografiyasining hisoblangan atlasi (CASTp) ni tanlang . CASTp serveri oqsil tuzilmalarida cho‘ntaklar va bo‘shliqlarni aniqlash va tavsiflash imkonini beradi. CASTp oynasida Hisoblash so‘rovi ni tanlang, so‘ngra 2ht8 kiriting yoki avval saqlangan tuzilmani yuklang. Chap tarafdagi menyudan eng katta hajmli cho‘ntakni tekshirish orqali strukturaning eng katta cho‘ntaklarini vizual ko‘rib chiqing. Cho‘ntakni qoplaydigan qoldiqlar rangli sharlar sifatida ko‘rsatilgan. Bu cho‘ntakning o‘rtasida nima bor? Agar sizda qiyinchilik bo‘lsa, sichqonchaning o‘ng tugmachasini bosish orqali JMol menyularini faollashtirishingiz mumkin. Hetero , Ligand ni tanlang, so‘ngra Render ostida To‘p va tayoq sxemasini tanlang . Ish tugagach, CASTp server oynasini yoping.
  
• 
  Yana bir qiziqarli ma'lumotlar bazasi - Niderlandiyaning Nijmegen Radboud universitetidagi Molekulyar va biomolekulyar informatika markazidan PDB -redo . Ushbu ma'lumotlar bazasi diffraktsiyaning dastlabki ma'lumotlaridan olingan, ammo zamonaviy va izchil yondashuvlar yordamida qayta tozalangan va tasdiqlangan oqsil tuzilmalarini taqdim etadi; ushbu ma'lumotlar bazasi PDBga tushib qolgan ko‘plab tizimli xatolarni yo‘q qiladi. Ushbu ma'lumotlar bazasini hisoblash tadqiqotlaringiz uchun oqsillarni tayyorlashda foydali deb topishingiz mumkin.