Темы

C Cеквенирование E E1b1b G I I1 I2 J J1 J2 N N1c Q R1a R1b Y-ДНК Австролоиды Альпийский тип Америнды Англия Антропологическая реконструкция Антропоэстетика Арабы Арменоиды Армия Руси Археология Аудио Аутосомы Африканцы Бактерии Балканы Венгрия Вера Видео Вирусы Вьетнам Гаплогруппы Генетика человека Генетические классификации Геногеография Германцы Гормоны Графики Греция Группы крови ДНК Деградация Демография в России Дерматоглифика Динарская раса Дравиды Древние цивилизации Европа Европейская антропология Европейский генофонд ЖЗЛ Живопись Животные Звёзды кино Здоровье Знаменитости Зодчество Иберия Индия Индоарийцы Интеръер Иран Ирландия Испания Исскуство История Италия Кавказ Канада Карты Кельты Китай Корея Криминал Культура Руси Латинская Америка Летописание Лингвистика Миграция Мимикрия Мифология Модели Монголоидная раса Монголы Мт-ДНК Музыка для души Мутация Народные обычаи и традиции Народонаселение Народы России Наши Города Негроидная раса Немцы Нордиды Одежда на Руси Ориентальная раса Основы Антропологии Основы ДНК-генеалогии и популяционной генетики Остбалты Переднеазиатская раса Пигментация Политика Польша Понтиды Прибалтика Природа Происхождение человека Психология РАСОЛОГИЯ РНК Разное Русская Антропология Русская антропоэстетика Русская генетика Русские поэты и писатели Русский генофонд Русь США Семиты Скандинавы Скифы и Сарматы Славяне Славянская генетика Среднеазиаты Средниземноморская раса Схемы Тохары Тураниды Туризм Тюрки Тюрская антропогенетика Укрология Уралоидный тип Филиппины Фильм Финляндия Фото Франция Храмы Хромосомы Художники России Цыгане Чехия Чухонцы Шотландия Эстетика Этнография Этнопсихология Юмор Япония генетика интеллект научные открытия неандерталeц

Поиск по этому блогу

среда, 27 апреля 2016 г.

Российские физики научились предсказывать влияние лекарств на клеточные мембраны


С применением нового подхода объем данных для анализа поведения клеточных мембран уменьшается в 10 раз, а точность метода снижается лишь на 10%

Структура молекулы DOPC, изучаемой авторами. Слева — химическая структура молекулы, справа — возможные положения молекулы в пространстве
© Изображение предоставлено авторами исследования


МОСКВА, 25 апреля. /ТАСС/. Ученые из МФТИ создали метод моделирования, способный точно и быстро описывать ответные реакции клеточных мембран на молекулы лекарств и токсинов. Это позволит заранее и без дополнительных экспериментов просчитывать влияние различных препаратов на клетки, сообщила в понедельник пресс-служба МФТИ.

Моделировать поведение биологических молекул очень сложно, поскольку нужно описывать движение каждого ее атома. Группа под руководством Ивана Гущина, заведующего лаборатории структурного анализа и инжиниринга мембранных систем МФТИ нашла способ значительно упростить анализ результатов моделирования, почти не потеряв в точности описания движения.
«Особенность нашего метода в том, что он обеспечивает полное численное описание изменений в молекуле. Мы можем отслеживать положение сразу всех атомов», — приводит пресс- служба слова Гущина. С применением нового подхода объем данных для анализа поведения клеточных мембран уменьшается в 10 раз, а точность метода снижается лишь на 10%, сообщает пресс-служба.

Схематическое представление двух главных компонент движения молекулы
© Изображение предоставлено авторами исследования
Авторы исследования использовали в работе метод главных компонент - способ обработки, который выделяет из данных наиболее существенные. Метод был проверен на липидной молекуле DOPC (диолеоилфосфатидилхолин), хорошо изученной экспериментально. Оказалось, что для описания движения этой молекулы из 54 атомов достаточно всего 14 «компонент», описывающих совместные движения какой-то группы атомов в молекуле. К примеру, одна из таких компонент отвечает за движение двух «хвостов» DOPC в разные стороны, наподобие ножниц.
Из молекул липидов строится клеточная мембрана и любые молекулы, чтобы подействовать на клетку, должны её преодолеть. Поэтому изучение поведения липидов с точностью до отдельных атомов поможет предсказывать влияние лекарств и токсинов на клетки и организм в целом, а, следовательно, значительно ускорит поиск новых медицинских препаратов. Кроме этого моделирование можно применять в исследованиях механизмов старения, которое, по некоторым предположениям, связано с изменением структуры мембран клеток.
Исследование опубликовано в Journal of Chemical Theory and Information.