Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'фермент':
Найдено статей: 6
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 3, с. 357-359
    Просмотров за год: 3.
  2. Маряхина В.С., Гуньков В.В.
    Иммобилизация флуоресцентного зонда в молекулы фермента
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 5, с. 835-843

    В статье представлены результаты экспериментальных и теоретических исследований кинетики проникновения эритрозина в молекулы коллагеназы. Рассматривается случай с введением вещества — флуоресцентного зонда, молекул, которого способны образовывать димеры, в раствор фермента в случае инъекции. Показано, что в молекулы фермента могут проникать как мономеры, так и димеры зонда, образуя комплексы мономер-фермент и димер-фермент. При этом в каждый момент времени происходит трансформация спектра флуоресценции зонда: наблюдается сдвиг максимума спектра и изменение его формы. В то же время иммобилизованные димеры красителя вносят существенный вклад в формирование итогового спектра флуоресценции. Хорошее соответствие экспериментальных и теоретических результатов подтверждает достоверность полученных данных.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  3. Карговский А.В.
    Ангармонические колебательные резонансы в малых водных ассоциатах
    Компьютерные исследования и моделирование, 2009, т. 1, № 3, с. 321-336

    Выполнен численный расчет структур и колебательных спектров малых структурных фрагментов воды на основе решения молекулярного уравнения Шредингера в рамках теории функционала плотности с гибридными функционалами B3LYP, X3LYP. Обсуждаются спектральные особенности и эволюция свойств водородных связей в кластерах с увеличением размера. Определены характеристики колебательно-вращательных гамильтонианов и ангармонические резонансы Ферми и Дарлинга-Деннисона в малых водных ассоциатах. Полученные результаты могут быть использованы для расчетов воды и процессов в активных центрах ферментов, протекающих при участии молекул воды, комбинированными методами квантовой химии и молекулярной динамики.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  4. Холявка М.Г., Ковалева Т.А., Хрупина Е.А., Артюхов В.Г.
    Компьютерный анализ первичных структур инулиназ из различных продуцентов
    Компьютерные исследования и моделирование, 2011, т. 3, № 1, с. 85-92

    Установлено, что основное количество гомологичных звеньев у инулиназ из различных продуцентов представлено остатками Gln, Asn и Glu. Карбоксильные группы боковых радикалов Asp и Glu, входящих в состав активных центров инулиназ, могут играть роль контактных групп для молекул субстрата, а также осуществлять кислотно-основный катализ. Сопоставление первичных структур инулиназ показало, что частота замен остатков на протяжении полипептидных цепей отличается высокой вариабельностью. Построено филогенетическое дерево инулиназ из различных источников. Выявлено, что высокая степень гомологии характерна для ферментов из Aspergillus awamori, Aspergillus niger и Aspergillus ficuum. Показано, что относительно небольшим родством обладают эндо- и экзоинулиназы.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  5. Галочкина Т.В., Вольперт В.А.
    Математическое моделирование распространения тромбина в процессе свертывания крови
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 3, с. 469-486

    В случае повреждения сосуда или контакта плазмы крови с чужеродной поверхностью запускается цепь химических реакций (каскад свертывания), ведущая к формированию кровяного сгустка (тромба), основу которого составляют волокна фибрина. Ключевым компонентом каскада свертывания крови является фермент тромбин, катализирующий образование фибрина из фибриногена. Распределение концентрации тромбина определяет пространственно-временную динамику формирования кровяного сгустка. Контактный путь активации системы свертывания запускает реакцию образования тромбина в ответ на контакт с отрицательно заряженной поверхностью. Если концентрация тромбина, произведенного на этом этапе, достаточно велика, дальнейшее образование тромбина идет за счет положительных обратных связей каскада свертывания. В результате тромбин распространяется в плазме, что приводит к расщеплению фибриногена и формированию тромба. Профиль концентрации и скорость распространения тромбина в плазме постоянны и не зависят от того, как было активировано свертывание.

    Подобное поведение системы свертывания хорошо описывается решениями типа бегущей волны в системе уравнений «реакция – диффузия» на концентрации факторов крови, принимающих участие в каскаде свертывания. В настоящей работе проводится подробный анализма тематической модели, описывающей основные реакции каскада свертывания. Формулируются необходимые и достаточные условия существования решений системы типа бегущей волны. Для рассмотренной модели существование таких решений является эквивалентным существованию волновых решений упрощенной модели, полученной с помощью квазистационарного приближения и состоящей из одного уравнения, описывающего динамику концентрации тромбина.

    Упрощенная модель также позволяет нам получить аналитические оценки скорости распространения волны тромбина в рассматриваемых моделях. Скорость бегущей волны для одного уравнения была оценена с использованием метода узкой зоны реакции и с помощью кусочно-линейного приближения. Полученные формулы дают хорошее приближение скорости распространения волны тромбина как в упрощенной, так и в исходной модели.

    Просмотров за год: 10. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  6. Орлов М.А., Камзолова С.Г., Рясик А.А., Зыкова Е.А., Сорокин А.А.
    Профили вызванной суперспирализацией дестабилизации дуплекса ДНК (SIDD) для промоторов бактериофага T7
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 867-878

    Для функционирования регуляторных областей ДНК решающее значение имеет не нуклеотидная последовательность (генетический текст), а их физико-химические и структурные свойства. Именно они обеспечивают кодирование ДНК-белковых взаимодействий, лежащих в основе различных процессов регуляции. Среди таких свойств SIDD (Stress-Induced Duplex Destabilization) — характеристика, описывающая склонность участка дуплекса ДНК к плавлению при заданном уровне суперспирализации. Ранее для данного параметра дуплекса показана роль в функционировании областей регуляции различного типа. В данной работе модель SIDD использована для получения профилей вероятности плавления последовательностей промоторов бактериофага T7. Данный геном характеризуется малым размером (примерно 40 тыс. пар нуклеотидов) и временной организацией экспрессии генов: на первом этапе инфекции ранняя область Т7-ДНК транскрибируется РНК-полимеразой бактерии-хозяина, на более поздних этапах жизненного цикла фагоспецифичная РНК-полимераза последовательно производит транскрипцию областей генов II класса и III класса. При этом механизмы дифференциального узнавания промоторов разных групп ферментом-полимеразой не могут быть основаны исключительно на их нуклеотидной последовательности, в частности в связи с тем, что она очень близка для большинства таких промоторов. В то же время полученные профили SIDD данных промоторов сильно различаются и могут быть разделены на характерные группы, соответствующие функциональным классам промоторов Т7-ДНК. Так, все промоторы ранней области находятся в области влияния одного максимально дестабилизированного участка дуплекса ДНК, соответствующего различным областям конкретных промоторов. Промоторы класса II лишены значительно дестабилизированных областей вблизи точки старта транскрипции. Напротив, промоторы III класса имеют характерные пики профилей вероятности плавления, в каждом случае локализованные в ближней downstream-области. Таким образом, установлены значительные различия профилей для промоторных областей при очень близкой нуклеотидной последовательности (промоторы II и III классов отличаются единичными заменами нуклеотидов), что подтверждает высокую чувствительность рассматриваемого свойства дуплекса к первичной структуре, а также необходимость рассмотрения широкого генетического контекста. Описанные различия профилей вероятности плавления на основе модели SIDD наряду с другими физическими свойствами могут определять дифференциальное узнавание промоторов разных классов РНК-полимеразами.

    Просмотров за год: 18.

Журнал индексируется в Scopus

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

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.