Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'пептиды':
Найдено статей: 3
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1261-1264
  2. Кондратьев М.С., Кабанов А.В., Комаров В.М.
    Моделирование спирализации пептидов, содержащих в своем составе аспарагиновую или глутаминовую кислоту
    Компьютерные исследования и моделирование, 2010, т. 2, № 1, с. 83-90

    В данной работе при помощи методов молекулярной динамики и квантовой химии изучается механизм инициирования альфа-спирализации пептидных последовательностей. Показано, что ключевой вклад в запуск этого процесса вносят кислые аминокислотные остатки, расположенные на N-конце пептидной цепи. Полученные результаты не противоречат известным экспериментальным и статистическим данным и существенно дополняют имеющиеся в настоящее время представления о процессах, происходящих на ранних стадиях сворачивания пептидов и белков.

    Ключевые слова: альфа-спираль, пептиды, аминокислотные остатки, молекулярная динамика, квантовая химия, водородная связь.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  3. Гребенкин И.В., Алексеенко А.Е., Гайворонский Н.А., Игнатов М.Г., Казённов А.М., Козаков Д.В., Кулагин А.П., Холодов Я.А.
    Применение ансамбля нейросетей и методов статистической механики для предсказания связывания пептида с главным комплексом гистосовместимости
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 6, с. 1383-1395

    Белки главного комплекса гистосовместимости (ГКГС) играют ключевую роль в работе адаптивной иммунной системы, и определение связывающихся с ними пептидов — важный шаг в разработке вакцин и понимании механизмов аутоиммунных заболеваний. На сегодняшний день существует ряд методов для предсказания связывания определенной аллели ГКГС с пептидом. Одним из лучших таких методов является NetMHCpan-4.0, основанный на ансамбле искусственных нейронных сетей. В данной работе представлена методология качественного улучшения архитектуры нейронной сети, лежащей в основе NetMHCpan-4.0. Предлагаемый метод использует технику построения ансамбля и добавляет в качестве входных данных оценку модели Поттса, взятой из статистической механики и являющейся обобщением модели Изинга. В общем случае модельо тражает взаимодействие спинов в кристаллической решетке. Применительно к задаче белок-пептидного взаимодействия вместо спинов используются типы аминокислот, находящихся в кармане связывания. В предлагаемом методе модель Поттса используется для более всестороннего представления физической природы взаимодействия полипептидных цепей, входящих в состав комплекса. Для оценки взаимодействия комплекса «ГКГС + пептид» нами используется двумерная модель Поттса с 20 состояниями (соответствующими основным аминокислотам). Решая обратную задачу с использованием данных об экспериментально подтвержденных взаимодействующих парах, мы получаем значения параметров модели Поттса, которые затем применяем для оценки новой пары «ГКГС + пептид», и дополняем этим значением входные данные нейронной сети. Такой подход, в сочетании с техникой построения ансамбля, позволяет улучшитьт очность предсказания, по метрике положительной прогностической значимости (PPV), по сравнению с базовой моделью.

    Ключевые слова: главный комплекс гистосовместимости, аффинностьсв язывания, нейронная сеть, машинное обучение, модельП оттса.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований