<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="pl">
	<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/api.php?action=feedcontributions&amp;feedformat=atom&amp;user=Mkolin</id>
	<title>BioFizInfo - Wkład użytkownika [pl]</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/api.php?action=feedcontributions&amp;feedformat=atom&amp;user=Mkolin"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/wiki/Specjalna:Wk%C5%82ad/Mkolin"/>
	<updated>2026-04-23T17:30:11Z</updated>
	<subtitle>Wkład użytkownika</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.31.1</generator>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=786</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=786"/>
		<updated>2012-01-27T17:08:38Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
*RasMol&lt;br /&gt;
*Molekel&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*AMBER&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
*ANOLEA&lt;br /&gt;
*Prosa&lt;br /&gt;
*Verify3D&lt;br /&gt;
*WHAT_CHECK&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
* PRODRG&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
* DOCK&lt;br /&gt;
*FlexX&lt;br /&gt;
===Przewidywanie struktury białka===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
* ROSETTA&lt;br /&gt;
*MODELLER&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=785</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=785"/>
		<updated>2012-01-27T17:06:59Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
*RasMol&lt;br /&gt;
*Molekel&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*AMBER&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
* PRODRG&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
* DOCK&lt;br /&gt;
*FlexX&lt;br /&gt;
===Przewidywanie struktury białka===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
* ROSETTA&lt;br /&gt;
*MODELLER&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=784</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=784"/>
		<updated>2012-01-27T17:06:23Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
*RasMol&lt;br /&gt;
*Molekel&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*AMBER&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
* PRODRG&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
* DOCK&lt;br /&gt;
*FlexX&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
* ROSETTA&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;br /&gt;
*MODELLER&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=783</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=783"/>
		<updated>2012-01-27T17:03:37Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
*RasMol&lt;br /&gt;
*Molekel&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*AMBER&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
* PRODRG&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
* DOCK&lt;br /&gt;
*FlexX&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;br /&gt;
*MODELLER&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=782</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=782"/>
		<updated>2012-01-27T17:02:48Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
*RasMol&lt;br /&gt;
*Molekel&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
* PRODRG&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
* DOCK&lt;br /&gt;
*FlexX&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;br /&gt;
*MODELLER&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=781</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=781"/>
		<updated>2012-01-27T16:54:30Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
* CABS&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=780</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=780"/>
		<updated>2012-01-27T16:53:46Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
*ClustalW&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=779</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=779"/>
		<updated>2012-01-27T16:52:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych, ich badaniu i wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
*VMD&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
* AUTODOCK4&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=778</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=778"/>
		<updated>2012-01-27T16:51:30Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
*NAMD&lt;br /&gt;
*GROMACS&lt;br /&gt;
*GROMOS&lt;br /&gt;
*YASARA&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=777</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=777"/>
		<updated>2012-01-27T16:49:40Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
===Ocena struktury przestrzennej białka===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;br /&gt;
===Zwijanie białek===&lt;br /&gt;
===Budowa modeli białek===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=776</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=776"/>
		<updated>2012-01-27T16:48:13Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych===&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
===Ocena modeli===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=775</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=775"/>
		<updated>2012-01-27T16:48:01Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
===Wizualizacja układów biologicznych==&lt;br /&gt;
===Dynamika Molekularna===&lt;br /&gt;
===Ocena modeli===&lt;br /&gt;
===Uliniawianie sekwencji===&lt;br /&gt;
===Budowa ligandów===&lt;br /&gt;
===Dokowanie===&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=774</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=774"/>
		<updated>2012-01-27T16:47:22Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;=Modelowanie molekularne - oprogramowanie=&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
==Wizualizacja układów biologicznych==&lt;br /&gt;
==Dynamika Molekularna==&lt;br /&gt;
==Ocena modeli==&lt;br /&gt;
==Uliniawianie sekwencji==&lt;br /&gt;
==Budowa ligandów==&lt;br /&gt;
==Dokowanie==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=773</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=773"/>
		<updated>2012-01-27T16:47:09Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;====Modelowanie molekularne - oprogramowanie====&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
==Wizualizacja układów biologicznych==&lt;br /&gt;
==Dynamika Molekularna==&lt;br /&gt;
==Ocena modeli==&lt;br /&gt;
==Uliniawianie sekwencji==&lt;br /&gt;
==Budowa ligandów==&lt;br /&gt;
==Dokowanie==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=772</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=772"/>
		<updated>2012-01-27T16:46:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;===Modelowanie molekularne - oprogramowanie===&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
==Wizualizacja układów biologicznych==&lt;br /&gt;
==Dynamika Molekularna==&lt;br /&gt;
==Ocena modeli==&lt;br /&gt;
==Uliniawianie sekwencji==&lt;br /&gt;
==Budowa ligandów==&lt;br /&gt;
==Dokowanie==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=771</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=771"/>
		<updated>2012-01-27T16:45:49Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;br /&gt;
==Wizualizacja układów biologicznych==&lt;br /&gt;
==Dynamika Molekularna==&lt;br /&gt;
==Ocena modeli==&lt;br /&gt;
==Uliniawianie sekwencji==&lt;br /&gt;
==Budowa ligandów==&lt;br /&gt;
==Dokowanie==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=770</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=770"/>
		<updated>2012-01-27T16:43:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości cząsteczka|cząsteczek lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=769</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=769"/>
		<updated>2012-01-27T16:43:30Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;br /&gt;
'''Modelowanie molekularne''' – zbiór technik obliczeniowych, które służą do modelowania i przewidywania właściwości [[cząsteczka|cząsteczek]] lub układów ponadcząsteczkowych. Poniżej lista programów znajdujących zastosowanie w modelowaniu układów biologicznych ich badaniu a także wizualizacji.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=768</id>
		<title>Indeks</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=768"/>
		<updated>2012-01-27T16:39:22Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__NOTOC__&lt;br /&gt;
==== Indeks ====&lt;br /&gt;
[[#A|A]] - [[#B|B]] - [[#C|C]] - [[#D|D]] - [[#E|E]] - [[#F|F]] - [[#G|G]] - [[#H|H]] - [[#I|I]] - [[#J|J]] - [[#K|K]] - [[#L|L]] - [[#Ł|Ł]] - [[#M|M]] - [[#N|N]] - [[#O|O]] - [[#P|P]] - [[#Q|Q]] - [[#R|R]] - [[#S|S]] - [[#Ś|Ś]] - [[#T|T]] - [[#U|U]] - [[#V|V]] - [[#W|W]] - [[#Y|Y]] - [[#Z|Z]] - [[#Zobacz też|Zobacz też]]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
=== B ===&lt;br /&gt;
[[Bazy Danych i Usługi Sieciowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Białko G]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== C ===&lt;br /&gt;
[[CABS]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== G ===&lt;br /&gt;
[[GPCR]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== K ===&lt;br /&gt;
[[Kwaterniony i ich zastosowania|Kwaterniony]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kanały jonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kinazy białkowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== M ===&lt;br /&gt;
[[Mikromacierze DNA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Model HP]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Modelowanie molekularne - oprogramowanie]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
[[Modelowanie przez homologię]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== O ===&lt;br /&gt;
[[Receptory opioidowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opioidy]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opsyna w stanie aktywnym]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== P ===&lt;br /&gt;
[[Programowanie Obiektowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== R ===&lt;br /&gt;
[[Receptory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory błonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory serotoninowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Rodopsyna]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== S ===&lt;br /&gt;
[[Stereo]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Serotonina]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=767</id>
		<title>Modelowanie molekularne - oprogramowanie</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_molekularne_-_oprogramowanie&amp;diff=767"/>
		<updated>2012-01-27T16:38:30Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: Utworzył nową stronę „==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==”&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie molekularne - oprogramowanie==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=765</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=765"/>
		<updated>2012-01-27T16:28:31Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
[[Image:schemat_modelowania.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. Ogólnie stosowany schemat modelowania struktury białka przez homologię.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (''ang. template''), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ''ang. sequence alignment''). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (''ang. comparison matrix''), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (''ang. gap penalty''). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (β-kartki lub α-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (''ang. multiple sequenece alignment'') należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (''ang. restraints'') przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (''ang. gaps''). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów.&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[CABS]]&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Needleman, S.B. and C.D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol, 1970. 48(3): p. 443-53.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol Biol, 2008. 426: p. 145-59.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Comparative protein structure modeling using MODELLER. Curr Protoc Protein Sci, 2007. Chapter 2: p. Unit 2 9.&lt;br /&gt;
#	Sali, A., et al., Evaluation of comparative protein modeling by MODELLER. Proteins, 1995. 23(3): p. 318-26.&lt;br /&gt;
#	Laskowski, R.A., et al., PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst., 1993. 26: p. 283-291.&lt;br /&gt;
#	Bowie, J.U., R. Luthy, and D. Eisenberg, A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 1991. 253(5016): p. 164-70.&lt;br /&gt;
#	Luthy, R., J.U. Bowie, and D. Eisenberg, Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 1992. 356(6364): p. 83-5.&lt;br /&gt;
#	Schwarzenbacher, R., et al., The importance of alignment accuracy for molecular replacement. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr, 2004. 60(Pt 7): p. 1229-36.&lt;br /&gt;
#	Melo, F., et al., ANOLEA: a www server to assess protein structures. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol, 1997. 5: p. 187-90.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Novel knowledge-based mean force potential at atomic level. J Mol Biol, 1997. 267(1): p. 207-22.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J Mol Biol, 1998. 277(5): p. 1141-52.&lt;br /&gt;
#	Sippl, M.J., Recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Proteins, 1993. 17(4): p. 355-62.&lt;br /&gt;
#	Wiederstein, M. and M.J. Sippl, ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 2007. 35(Web Server issue): p. W407-10.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=763</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=763"/>
		<updated>2012-01-27T16:20:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
[[Image:schemat_modelowania.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. Ogólnie stosowany schemat modelowania struktury białka przez homologię.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (ang. template), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ang. sequence alignment). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (ang. comparison matrix), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (ang. gap penalty). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (b-kartki lub a-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (ang. multiple sequenece alignment) należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (ang. restraints) przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (ang. gaps). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów. Poprawnie oceniony model należy poddać dalszej optymalizacji geometrii, a następnie zbadać jego stabilność z zastosowaniem metod mechaniki molekularnej.&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[CABS]]&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Needleman, S.B. and C.D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol, 1970. 48(3): p. 443-53.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol Biol, 2008. 426: p. 145-59.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Comparative protein structure modeling using MODELLER. Curr Protoc Protein Sci, 2007. Chapter 2: p. Unit 2 9.&lt;br /&gt;
#	Sali, A., et al., Evaluation of comparative protein modeling by MODELLER. Proteins, 1995. 23(3): p. 318-26.&lt;br /&gt;
#	Laskowski, R.A., et al., PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst., 1993. 26: p. 283-291.&lt;br /&gt;
#	Bowie, J.U., R. Luthy, and D. Eisenberg, A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 1991. 253(5016): p. 164-70.&lt;br /&gt;
#	Luthy, R., J.U. Bowie, and D. Eisenberg, Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 1992. 356(6364): p. 83-5.&lt;br /&gt;
#	Schwarzenbacher, R., et al., The importance of alignment accuracy for molecular replacement. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr, 2004. 60(Pt 7): p. 1229-36.&lt;br /&gt;
#	Melo, F., et al., ANOLEA: a www server to assess protein structures. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol, 1997. 5: p. 187-90.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Novel knowledge-based mean force potential at atomic level. J Mol Biol, 1997. 267(1): p. 207-22.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J Mol Biol, 1998. 277(5): p. 1141-52.&lt;br /&gt;
#	Sippl, M.J., Recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Proteins, 1993. 17(4): p. 355-62.&lt;br /&gt;
#	Wiederstein, M. and M.J. Sippl, ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 2007. 35(Web Server issue): p. W407-10.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=762</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=762"/>
		<updated>2012-01-27T16:19:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
[[Image:CABS schemat_modelowania.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. Ogólnie stosowany schemat modelowania struktury białka przez homologię.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (ang. template), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ang. sequence alignment). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (ang. comparison matrix), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (ang. gap penalty). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (b-kartki lub a-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (ang. multiple sequenece alignment) należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (ang. restraints) przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (ang. gaps). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów. Poprawnie oceniony model należy poddać dalszej optymalizacji geometrii, a następnie zbadać jego stabilność z zastosowaniem metod mechaniki molekularnej.&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[CABS]]&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Needleman, S.B. and C.D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol, 1970. 48(3): p. 443-53.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol Biol, 2008. 426: p. 145-59.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Comparative protein structure modeling using MODELLER. Curr Protoc Protein Sci, 2007. Chapter 2: p. Unit 2 9.&lt;br /&gt;
#	Sali, A., et al., Evaluation of comparative protein modeling by MODELLER. Proteins, 1995. 23(3): p. 318-26.&lt;br /&gt;
#	Laskowski, R.A., et al., PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst., 1993. 26: p. 283-291.&lt;br /&gt;
#	Bowie, J.U., R. Luthy, and D. Eisenberg, A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 1991. 253(5016): p. 164-70.&lt;br /&gt;
#	Luthy, R., J.U. Bowie, and D. Eisenberg, Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 1992. 356(6364): p. 83-5.&lt;br /&gt;
#	Schwarzenbacher, R., et al., The importance of alignment accuracy for molecular replacement. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr, 2004. 60(Pt 7): p. 1229-36.&lt;br /&gt;
#	Melo, F., et al., ANOLEA: a www server to assess protein structures. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol, 1997. 5: p. 187-90.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Novel knowledge-based mean force potential at atomic level. J Mol Biol, 1997. 267(1): p. 207-22.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J Mol Biol, 1998. 277(5): p. 1141-52.&lt;br /&gt;
#	Sippl, M.J., Recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Proteins, 1993. 17(4): p. 355-62.&lt;br /&gt;
#	Wiederstein, M. and M.J. Sippl, ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 2007. 35(Web Server issue): p. W407-10.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=761</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=761"/>
		<updated>2012-01-27T16:17:44Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
schemat_modelowania.jpg&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (ang. template), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ang. sequence alignment). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (ang. comparison matrix), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (ang. gap penalty). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (b-kartki lub a-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (ang. multiple sequenece alignment) należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (ang. restraints) przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (ang. gaps). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów. Poprawnie oceniony model należy poddać dalszej optymalizacji geometrii, a następnie zbadać jego stabilność z zastosowaniem metod mechaniki molekularnej.&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Needleman, S.B. and C.D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol, 1970. 48(3): p. 443-53.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol Biol, 2008. 426: p. 145-59.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Comparative protein structure modeling using MODELLER. Curr Protoc Protein Sci, 2007. Chapter 2: p. Unit 2 9.&lt;br /&gt;
#	Sali, A., et al., Evaluation of comparative protein modeling by MODELLER. Proteins, 1995. 23(3): p. 318-26.&lt;br /&gt;
#	Laskowski, R.A., et al., PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst., 1993. 26: p. 283-291.&lt;br /&gt;
#	Bowie, J.U., R. Luthy, and D. Eisenberg, A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 1991. 253(5016): p. 164-70.&lt;br /&gt;
#	Luthy, R., J.U. Bowie, and D. Eisenberg, Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 1992. 356(6364): p. 83-5.&lt;br /&gt;
#	Schwarzenbacher, R., et al., The importance of alignment accuracy for molecular replacement. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr, 2004. 60(Pt 7): p. 1229-36.&lt;br /&gt;
#	Melo, F., et al., ANOLEA: a www server to assess protein structures. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol, 1997. 5: p. 187-90.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Novel knowledge-based mean force potential at atomic level. J Mol Biol, 1997. 267(1): p. 207-22.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J Mol Biol, 1998. 277(5): p. 1141-52.&lt;br /&gt;
#	Sippl, M.J., Recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Proteins, 1993. 17(4): p. 355-62.&lt;br /&gt;
#	Wiederstein, M. and M.J. Sippl, ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 2007. 35(Web Server issue): p. W407-10.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:Schemat_modelowania.jpg&amp;diff=760</id>
		<title>Plik:Schemat modelowania.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:Schemat_modelowania.jpg&amp;diff=760"/>
		<updated>2012-01-27T16:17:20Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=759</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=759"/>
		<updated>2012-01-27T16:15:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (ang. template), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ang. sequence alignment). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (ang. comparison matrix), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (ang. gap penalty). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (b-kartki lub a-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (ang. multiple sequenece alignment) należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (ang. restraints) przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (ang. gaps). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów. Poprawnie oceniony model należy poddać dalszej optymalizacji geometrii, a następnie zbadać jego stabilność z zastosowaniem metod mechaniki molekularnej.&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Needleman, S.B. and C.D. Wunsch, A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol, 1970. 48(3): p. 443-53.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Protein structure modeling with MODELLER. Methods Mol Biol, 2008. 426: p. 145-59.&lt;br /&gt;
#	Eswar, N., et al., Comparative protein structure modeling using MODELLER. Curr Protoc Protein Sci, 2007. Chapter 2: p. Unit 2 9.&lt;br /&gt;
#	Sali, A., et al., Evaluation of comparative protein modeling by MODELLER. Proteins, 1995. 23(3): p. 318-26.&lt;br /&gt;
#	Laskowski, R.A., et al., PROCHECK: a program to check the stereochemical quality of protein structures. J. Appl. Cryst., 1993. 26: p. 283-291.&lt;br /&gt;
#	Bowie, J.U., R. Luthy, and D. Eisenberg, A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 1991. 253(5016): p. 164-70.&lt;br /&gt;
#	Luthy, R., J.U. Bowie, and D. Eisenberg, Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 1992. 356(6364): p. 83-5.&lt;br /&gt;
#	Schwarzenbacher, R., et al., The importance of alignment accuracy for molecular replacement. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr, 2004. 60(Pt 7): p. 1229-36.&lt;br /&gt;
#	Melo, F., et al., ANOLEA: a www server to assess protein structures. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol, 1997. 5: p. 187-90.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Novel knowledge-based mean force potential at atomic level. J Mol Biol, 1997. 267(1): p. 207-22.&lt;br /&gt;
#	Melo, F. and E. Feytmans, Assessing protein structures with a non-local atomic interaction energy. J Mol Biol, 1998. 277(5): p. 1141-52.&lt;br /&gt;
#	Sippl, M.J., Recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Proteins, 1993. 17(4): p. 355-62.&lt;br /&gt;
#	Wiederstein, M. and M.J. Sippl, ProSA-web: interactive web service for the recognition of errors in three-dimensional structures of proteins. Nucleic Acids Res, 2007. 35(Web Server issue): p. W407-10.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=758</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=758"/>
		<updated>2012-01-27T16:13:42Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (ang. template), wykazującym pewne podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej, budowę modelu rozpoczynamy od prawidłowego dopasowania sekwencji (uliniowienia sekwencji, ang. sequence alignment). W przypadku gdy dwa białka pochodzą od wspólnego przodka, jednego białka pierwotnego, sekwencje aminokwasów ulęgały zmianom podczas procesu ewolucji na skutek zachodzących substytucji (podstawienia), insercji (wstawienia) lub delecji (usunięcia). Algorytmy stosowane do uliniowienia (porównania) sekwencji białkowych w większości przypadków oparte są na metodzie Needlemana i Wunscha [1]. W celu poprawnego dopasowania dwóch sekwencji stosowana jest macierz podobieństwa (ang. comparison matrix), 20´20 odpowiadająca dwudziestu aminokwasom, na podstawie, której dopasowywane reszty są odpowiednio punktowane. Liczba punktów zależy od charakteru pokrywających się par aminokwasów w uliniowionych sekwencjach. Reszty identyczne są oceniane najwyżej. Odpowiednia liczba punktów przydzielana jest zależnie od typu stosowanej macierzy, na podstawie wspólnych cech fizykochemicznych danych reszt (ładunku, polarności, rozmiaru i innych cech), prawdopodobieństwa wystąpienia danej mutacji, charakteru hydrofobowego czy hydrofilowego oraz na podstawie kodu genetycznego, uwzględniając liczbę zmian jakie musiały zajść w kodzie RNA lub DNA (kodonach definiujących poszczególne aminokwasy) aby zmiana aminokwasu była możliwa. Algorytm przydziela również punkty karne za przerwy w sekwencji (ang. gap penalty). W niektórych przypadkach algorytm optymalizując liczbę przyznanych punktów jest w stanie poprawnie dopasować badane sekwencje.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Poprawne uliniowienie sekwencji jest warunkiem koniecznym dla otrzymania prawidłowej struktury białka. Ten etap modelowania jest też bardzo podatny na błędy. Analizując wykonane ustawienie sekwencji należy zwrócić szczególną uwagę na fragmenty łańcucha odpowiedzialne za strukturę drugorzędową (b-kartki lub a-helis), lokalizację mostków disulfidowych (par cystein) oraz prolin. Bardzo istotne jest także prawidłowe dopasowanie fragmentów sekwencji obecnych w miejscach odpowiedzialnych za funkcje danego białka, w miejscach wiążących ligandy oraz motywów (fragmentów sekwencji) charakterystycznych dla danej rodziny białek. Pomocne w identyfikacji wyżej wymienionych obszarów może być wykonanie uliniowienia wielu różnych sekwencji białek (ang. multiple sequenece alignment) należących do tej samej rodziny lub, w niektórych przypadkach, białek pełniących podobną funkcję. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Szacuje się, że jeśli podobieństwo sekwencyjne między szablonem a budowanym białkiem przekracza 50%, otrzymany model wykazuje dużą dokładność (podobieństwo do struktury natywnej) porównywalną z dokładnością metod NMR. Podstawowe błędy mogą dotyczyć wtedy upakowania łańcuchów bocznych aminokwasów. Podobieństwo sekwencyjne między 30%-50% może prowadzić do niewłaściwego dopasowania odcinków sekwencji, a w rezultacie do otrzymania błędnej konformacji dla poszczególnych fragmentów łańcucha peptydowego, zwłaszcza w rejonie pętli. Przyjmuje się, iż podobieństwo sekwencji niższe niż 30% jest zwykle niewystarczające do otrzymania prawidłowego modelu białka.&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Następnym etapem modelowania przez homologię jest przepisanie współrzędnych z szablonu (białka o znanej strukturze przestrzennej) na poszczególne atomy budowanego białka na podstawie wykonanego wcześniej uliniowienia sekwencji. Jednym z programów pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej białek za pomocą metod porównawczych jest MODELLER [2-4]. W programie tym współrzędne atomów budowanego białka definiowane są za pomocą więzów (ang. restraints) przestrzennych pobranych bezpośrednio ze struktury szablonu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, że w uliniowionych sekwencjach występują przerwy (ang. gaps). Ma to miejsce głównie w obszarze pętli modelowanej cząsteczki. W programie MODELLER znalezienie odpowiedniej konformacji dla tych fragmentów odbywa się dwiema metodami. W przypadku krótkich pętli (poprawne rezultaty otrzymujemy z reguły dla fragmentów poniżej 7 aminokwasów) program automatycznie generuje losowe ułożenie przestrzenne aminokwasów, a następnie optymalizuje geometrię dodanego fragmentu. W przypadku dłuższych pętli, program przeszukuje bazę znanych struktur przestrzennych białek (PDB) w celu odszukania fragmentu łańcucha białkowego wykazującego jak największe podobieństwo sekwencyjne. Program ocenia również czy struktura pętli, zbudowana na podstawie tak odszukanego fragmentu, będzie mogła być poprawnie dopasowana do pozostałej części modelowanego białka. Po wstawieniu brakującej części łańcucha białkowego, jego geometria jest dodatkowo optymalizowana.   &lt;br /&gt;
==Ocena modelu==&lt;br /&gt;
Otrzymany model białka należy poddać ocenie, aby zweryfikować poprawność struktury i jego przydatność do dalszych badań. Pierwszym kryterium jest jego ocena wizualna. Bardzo użyteczne na tym etapie są dane strukturalne pochodzące z badań eksperymentalnych. Na ich podstawie możemy w niektórych przypadkach zweryfikować obecność wiązań disulfidowych w łańcuchu peptydowym, miejsc wiązania ligandów, a nawet odległości pomiędzy poszczególnymi resztami. Niestety, rzadko dysponujemy taką wiedzą. Dlatego w celu wykrycia ewentualnych nieprawidłowości w zbudowanym modelu należy skorzystać z dostępnych programów umożliwiających ocenę struktury białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program PROCHECK [5] pozwala na analizę geometrii oraz stereochemii modelowanej cząsteczki. Program ten sprawdza wartości kątów φ i ψ, wartości kątów płaskich, planarność wiązań peptydowych, długości wiązań między atomami oraz konformację łańcuchów bocznych aminokwasów, a także geometrie wiązań wodorowych. Zmierzone wartości oraz parametry łańcucha białkowego zbudowanego modelu mogą być następnie zestawione z odpowiadającymi im wartościami, pochodzącymi ze znanych struktur krystalicznych białek.   &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Metoda Verify3D [6, 7] pozwala na ocenę prawidłowego upakowania aminokwasów w łańcuchu peptydowym przez ocenę kompatybilności danej reszty z jej otoczeniem. Program sprawdza, między innymi wzajemne położenie aminokwasów o właściwościach hydrofilowych i hydrofobowych, ekspozycje reszt naładowanych na zewnątrz białka oraz tendencje do przyjmowania przez dane aminokwasy określonej struktury drugorzędowej. Profil weryfikujący poprawność modelu powstaje przez przyznanie każdej z reszt określonej punktacji. Liczba przyznawanych punktów oparta jest na statystycznej preferencji występowania każdego z 20 aminokwasów w określonym otoczeniu, jaka jest obserwowana w znanych strukturach białek. &lt;br /&gt;
Aby ocena modelu była wiarygodna należy korzystać z jak największej liczby dostępnych metod i narzędzi pomocnych w ocenie struktury przestrzennej budowanego białka, między innymi takich jak: Proq [8], Anolea [9-11], ProsaII [12, 13]. W przypadku stwierdzenia błędów w strukturze zbudowanego modelu należy wrócić do poprzednich etapów modelowania (wyboru szablonu, uliniowienia sekwencji…itd.) w celu usunięcia możliwych błędów lub doboru innych parametrów. Poprawnie oceniony model należy poddać dalszej optymalizacji geometrii, a następnie zbadać jego stabilność z zastosowaniem metod mechaniki molekularnej.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=757</id>
		<title>Indeks</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=757"/>
		<updated>2012-01-27T15:44:00Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__NOTOC__&lt;br /&gt;
==== Indeks ====&lt;br /&gt;
[[#A|A]] - [[#B|B]] - [[#C|C]] - [[#D|D]] - [[#E|E]] - [[#F|F]] - [[#G|G]] - [[#H|H]] - [[#I|I]] - [[#J|J]] - [[#K|K]] - [[#L|L]] - [[#Ł|Ł]] - [[#M|M]] - [[#N|N]] - [[#O|O]] - [[#P|P]] - [[#Q|Q]] - [[#R|R]] - [[#S|S]] - [[#Ś|Ś]] - [[#T|T]] - [[#U|U]] - [[#V|V]] - [[#W|W]] - [[#Y|Y]] - [[#Z|Z]] - [[#Zobacz też|Zobacz też]]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
=== B ===&lt;br /&gt;
[[Bazy Danych i Usługi Sieciowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Białko G]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== C ===&lt;br /&gt;
[[CABS]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== G ===&lt;br /&gt;
[[GPCR]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== K ===&lt;br /&gt;
[[Kwaterniony i ich zastosowania|Kwaterniony]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kanały jonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kinazy białkowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== M ===&lt;br /&gt;
[[Mikromacierze DNA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Model HP]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
[[Modelowanie przez homologię]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== O ===&lt;br /&gt;
[[Receptory opioidowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opioidy]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opsyna w stanie aktywnym]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== P ===&lt;br /&gt;
[[Programowanie Obiektowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== R ===&lt;br /&gt;
[[Receptory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory błonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory serotoninowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Rodopsyna]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== S ===&lt;br /&gt;
[[Stereo]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Serotonina]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=756</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=756"/>
		<updated>2012-01-27T15:43:03Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie przez homologię==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=755</id>
		<title>Modelowanie przez homologię</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_przez_homologi%C4%99&amp;diff=755"/>
		<updated>2012-01-27T15:42:53Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: Utworzył nową stronę „==modelowanie przez homologię==”&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==modelowanie przez homologię==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=754</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=754"/>
		<updated>2012-01-27T14:51:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania ''de novo'' struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (''ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction'') [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej α-helisy lub β-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10&amp;lt;sup&amp;gt;-3&amp;lt;/sup&amp;gt; s do 10&amp;lt;sup&amp;gt;2&amp;lt;/sup&amp;gt; s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:CABS reprezentacja.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. A) Uproszczona reprezentacja łańcucha peptydowego przedstawiona za pomocą atomów: Cα, Cβ, SG oraz atomów wskazujących na środki wiązań peptydowych. B) Odwzorowanie sekwencji Ala-Phe-Leu-Gly na siatce o rozdzielczości 0.61 Å.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Cα – atomu definiującego położenie węgla Cα, Cβ – atomu definiującego położenia węgla Cβ każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Cα białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Cα  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Cα przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |&amp;lt;sup&amp;gt;2&amp;lt;/sup&amp;gt; ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Cα obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Cα wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (''ang. end move'')&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (''ang. 2-bond move'') &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (''ang. 3-bond move'')&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (''ang. rigid-body move'')&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (''ang. reptation move'') &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (''ang. Monte Carlo'') z wymianą replik (''ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo'') [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=753</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=753"/>
		<updated>2012-01-27T14:47:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania ''de novo'' struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (''ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction'') [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej α-helisy lub β-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10&amp;lt;sup&amp;gt;-3&amp;lt;/sup&amp;gt; s do 10&amp;lt;sup&amp;gt;2&amp;lt;/sup&amp;gt; s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:CABS reprezentacja.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. A) Uproszczona reprezentacja łańcucha peptydowego przedstawiona za pomocą atomów: Ca, Cb, SG oraz atomów wskazujących na środki wiązań peptydowych. B) Odwzorowanie sekwencji Ala-Phe-Leu-Gly na siatce o rozdzielczości 0.61 Å.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=752</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=752"/>
		<updated>2012-01-27T14:44:53Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania ''de novo'' struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (''ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction'') [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej α-helisy lub β-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10&amp;lt;sup&amp;gt;-3&amp;lt;/sup&amp;gt; s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:CABS reprezentacja.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. A) Uproszczona reprezentacja łańcucha peptydowego przedstawiona za pomocą atomów: Ca, Ca, Cb, SG oraz atomów wskazujących na środki wiązań peptydowych. B) Odwzorowanie sekwencji Ala-Phe-Leu-Gly na siatce o rozdzielczości 0.61 Å.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_por%C3%B3wnawcze&amp;diff=751</id>
		<title>Modelowanie porównawcze</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Modelowanie_por%C3%B3wnawcze&amp;diff=751"/>
		<updated>2012-01-27T14:39:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Modelowanie porównawcze==&lt;br /&gt;
Metody porównawcze bazują na obserwacji, iż struktura przestrzenna białka jest lepiej zachowana w toku zmian ewolucyjnych niż jego sekwencja. Kluczowe dla konformacji danego białka odcinki sekwencji oraz obszary odpowiedzialne za jego funkcję (np. miejsce wiążące ligandy, miejsca aktywne) wykazują dużą odporność na zmiany ewolucyjne. Nawet duże zmiany w sekwencji aminokwasów białka powodują często nieznaczne zmiany w jego strukturze przestrzennej. Ponadto, znane są przypadki strukturalnej konwergencji, kiedy to w toku zmian ewolucyjnych podobne struktury powstały z zupełnie innych białek pierwotnych. To wszystko sprawia, że liczba obserwowanych struktur przestrzennych (zwojów, ''ang. folds'') białek jest istotnie mniejsza niż liczba sekwencji. Przyjmuje się, że dla ponad 50% nowo odczytywanych sekwencji aminokwasów możliwe jest odszukanie białka o podobnej budowie przestrzennej.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Często jednak zdarza się, iż dysponując sekwencją aminokwasów modelowanego białka nie możemy odnaleźć białka do niego homologicznego w oparciu o komplementarność sekwencyjną. Dla białek globularnych ma to miejsce dla ponad 40% sekwencji białkowych. Staramy się wtedy odszukać białko analogiczne (nie koniecznie homologiczne) w oparciu o podobieństwo sekwencyjno-strukturalne. Procedura polega na dopasowaniu sekwencji aminokwasów modelowanej cząsteczki do znanych struktur przestrzennych białek. Metody tego typu określamy mianem przewlekania (''ang. threading'') [1], rozpoznawania zwojów (''ang. fold recognition'') [2] lub modelowania przez analogię [3]. Dopasowanie „przewlekanej” przez strukturę szablonu sekwencji odbywa się na zasadzie odpowiednio dobranych kryteriów: więzów (odległości między resztami określonych przy zastosowaniu dostępnych technik eksperymentalnych), zdefiniowanych potencjałów oddziaływań grup bocznych aminokwasów, wiązań wodorowych, oddziaływań jonowych, obecności mostków disulfidowych, tendencji do przyjmowania struktury drugorzędowej (β-kartki lub α-helis) przez fragmenty łańcucha białkowego oraz jego charakteru hydrofobowego lub hydrofilowego. Korzystając z powyższej procedury w pewnych przypadkach możliwe jest odnalezienie poprawnego szablonu, białka homologicznego lub analogicznego strukturalnie w wyniku konwergencji ewolucyjnej.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W przypadku, gdy dysponujemy białkiem homologicznym, szablonem (''ang. template''), wykazującym określone podobieństwo sekwencyjne o znanej strukturze przestrzennej możemy w pewnych przypadkach przewidzieć strukturę przestrzenną interesującego nas białka korzystają z metody modelowania przez homologię (''ang. homology modeling'').&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[CABS]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Literatura ==&lt;br /&gt;
#	Xu, J., F. Jiao, and L. Yu, Protein structure prediction using threading. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 91-121.&lt;br /&gt;
#	Godzik, A., Fold recognition methods. Methods Biochem Anal, 2003. 44: p. 525-46.&lt;br /&gt;
#	Ginalski, K., Comparative modeling for protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2006. 16(2): p. 172-7.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Przewidywanie_struktury_bia%C5%82ek&amp;diff=750</id>
		<title>Przewidywanie struktury białek</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Przewidywanie_struktury_bia%C5%82ek&amp;diff=750"/>
		<updated>2012-01-27T14:39:21Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Przewidywanie struktury białek==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Obecnie najdokładniejszą metodą służącą do wyznaczania przestrzennej struktury białek jest krystalografia rentgenowska. Dzięki tej metodzie możemy otrzymać strukturę przestrzenną cząsteczek biologicznych o rozdzielczości dochodzącej do 1 Å [1]. Wysoka dokładność otrzymanych struktur białek jest niezwykle istotna szczególnie dla projektowania nowych leków [2-4], gdzie kluczową rolę pełnią oddziaływania pomiędzy poszczególnymi grupami atomów. Jednak otrzymanie kryształów nadających się do dalszych pomiarów jest bardzo kosztowne i czasochłonne, wymaga precyzyjnej aparatury oraz odpowiednich warunków. Ponadto, w przypadku białek błonowych sam proces krystalizacji jest niezwykle utrudniony [5], co dodatkowo komplikuje badania. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W ostatnich latach nastąpił znaczny rozwój metod wyznaczania struktury białek w oparciu o techniki NMR (Jądrowy Rezonans Magnetyczny, ''ang. Nuclear Magnetic Resonance'') [6-8]. Niektóre procedury pomiarowe są dużo tańsze oraz w przeciwieństwie do krystalografii rentgenowskiej, umożliwiają także badanie dynamiki białek w roztworach [9]. Pomimo tego, zastosowanie metod NMR jest ograniczone, ponieważ wyniki pomiarów są gorszej jakości, a ponadto poziom komplikacji widm rośnie tak bardzo z masą cząsteczkową białka, że wykorzystanie tej metody do struktur składających się z ponad 150-200 aminokwasów (o masie ponad 40 kDa) staje się problematyczne. Dodatkowo metody NMR wymagają roztworów o odpowiednio wysokim stężeniu. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W obu metodach konieczne jest najpierw otrzymanie odpowiedniej ilości białka, co wymaga nadekspresji badanych białek, których zawartość w komórkach bywa często bardzo niewielka [10]. Jednak obecnie, przy zastosowania metod mikroogniskowania w krystalografii, do pomiarów wykorzystuje się kryształy białek wielkości zaledwie kilkunastu mikrometrów. Technikę tą zastosowano do wyznaczenia ostatnio opisanych struktur receptorów GPCR (receptor b1AR - kryształy o wymiarach średnio 30 mm na 15 mm na 27 mm [11], receptor b2AR - kryształy o wymiarach 240 mm na 40 mm na 10 mm [12], oraz receptor A2A adenozynowy - kryształy o wymiarach około 100 mm na 10 mm na 5 mm [13]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Obecnie w bazie danych PDB (''ang. Protein Data Bank'') dostępnych jest ponad 55 tysięcy struktur białek, co stanowi mniej niż 0.2% zidentyfikowanych obecnie sekwencji białkowych dostępnych w bazie Swiss-Prot [14]. Znaczny rozwój metod bioinformatycznych oraz wzrost mocy obliczeniowej komputerów sprawiły, że stało się możliwe również teoretyczne przewidywanie struktur. W niektórych przypadkach dokładność otrzymanego modelu jest porównywalna do struktur białek otrzymanych przy zastosowaniu technik NMR, czy krystalografii rentgenowskiej. Od 1994 roku, co dwa lata, organizowany jest ogólnoświatowy konkurs w przewidywaniu struktury trzeciorzędowej białek, CASP (''ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction'') [15]. Celem konkursu jest ocena skuteczności oraz weryfikacja dostępnych metod i algorytmów. Prezentowane tam wyniki badań wskazują na wyraźny rozwój oraz wzrost skuteczności stosowanych metod [16]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dostępne obecnie metody teoretyczne, pozwalające na przewidywanie przestrzennej struktury białek, możemy podzielić: na '''metody de novo''' (metody przewidujące strukturę białka jedynie na postawie sekwencji aminokwasów) oraz '''[[modelowanie porównawcze]]''' (''ang. comparative modeling'', umożliwiające budowę modelu białka na podstawie innego białka o znanej strukturze przestrzennej).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Przewidywanie struktury trzeciorzędowej białek '''metodami de novo''' oparte jest o hipotezę Anfinsena [17] stwierdzającą, iż struktura przestrzenna białka jest ściśle zdeterminowana przez jego sekwencję aminokwasów i struktura natywna odpowiada minimum energii swobodnej układu białko-rozpuszczalnik. Metody te mają głównie na celu: stworzenie uproszczonej reprezentacji białka o właściwościach zbliżonych do reprezentacji pełnoatomowej [18], znalezienie odpowiedniej funkcji dokładnie opisującej minimum energetyczne układu [19] oraz zaprojektowanie algorytmu pozwalającego na jak najlepsze próbkowanie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka [18, 20-22]. &lt;br /&gt;
#'''[[Modelowanie porównawcze]]''' polega na przewidywaniu struktury białka, w oparciu o znaną strukturę białka do niego podobnego lub homologicznego. Białka homologiczne są kodowane przez geny mające wspólne ewolucyjne pochodzenie. Na ogół białka te wykazują podobieństwo pod względem sekwencji aminokwasów lub struktury przestrzennej oraz pełnionych funkcji [23, 24].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[CABS]]&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Literatura ==&lt;br /&gt;
# Eyal, E., et al., The limit of accuracy of protein modeling: influence of crystal packing on protein structure. J Mol Biol, 2005. 351(2): p. 431-42.&lt;br /&gt;
# Sperandio, O., et al., Receptor-based computational screening of compound databases: the main docking-scoring engines. Curr Protein Pept Sci, 2006. 7(5): p. 369-93.&lt;br /&gt;
# Moore, J., et al., Leveraging structural approaches: applications of NMR-based screening and X-ray crystallography for inhibitor design. J Synchrotron Radiat, 2004. 11(Pt 1): p. 97-100.&lt;br /&gt;
# Lepre, C.A., et al., Applications of SHAPES screening in drug discovery. Comb Chem High Throughput Screen, 2002. 5(8): p. 583-90.&lt;br /&gt;
# Caffrey, M., Membrane protein crystallization. J Struct Biol, 2003. 142(1): p. 108-32.&lt;br /&gt;
# Maurer, T., NMR studies of protein-ligand interactions. Methods Mol Biol, 2005. 305: p. 197-214.&lt;br /&gt;
# Hilty, C., et al., Membrane protein-lipid interactions in mixed micelles studied by NMR spectroscopy with the use of paramagnetic reagents. Chembiochem, 2004. 5(4): p. 467-73.&lt;br /&gt;
# Wuthrich, K., NMR studies of structure and function of biological macromolecules. Biosci Rep, 2003. 23(4): p. 119-68.&lt;br /&gt;
# Igumenova, T.I., K.K. Frederick, and A.J. Wand, Characterization of the fast dynamics of protein amino acid side chains using NMR relaxation in solution. Chem Rev, 2006. 106(5): p. 1672-99.&lt;br /&gt;
# Wagner, S., et al., Consequences of membrane protein overexpression in Escherichia coli. Mol Cell Proteomics, 2007. 6(9): p. 1527-50.&lt;br /&gt;
# Warne, T., et al., Structure of a beta(1)-adrenergic G-protein-coupled receptor. Nature, 2008.&lt;br /&gt;
# Cherezov, V., et al., High-resolution crystal structure of an engineered human beta2-adrenergic G protein-coupled receptor. Science, 2007. 318(5854): p. 1258-65.&lt;br /&gt;
# Jaakola, V.P., et al., The 2.6 angstrom crystal structure of a human A2A adenosine receptor bound to an antagonist. Science, 2008. 322(5905): p. 1211-7.&lt;br /&gt;
# Bairoch, A. and R. Apweiler, The SWISS-PROT protein sequence data bank and its supplement TrEMBL in 1999. Nucleic Acids Res, 1999. 27(1): p. 49-54.&lt;br /&gt;
# Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
# Kryshtafovych, A., et al., Progress over the first decade of CASP experiments. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 225-36.&lt;br /&gt;
# Anfinsen, C.B., Principles that govern the folding of protein chains. Science, 1973. 181(96): p. 223-30.&lt;br /&gt;
# Colubri, A., Prediction of protein structure by simulating coarse-grained folding pathways: a preliminary report. J Biomol Struct Dyn, 2004. 21(5): p. 625-38.&lt;br /&gt;
# Scheraga, H.A., et al., The protein folding problem: global optimization of the force fields. Front Biosci, 2004. 9: p. 3296-323.&lt;br /&gt;
# Wu, S., J. Skolnick, and Y. Zhang, Ab initio modeling of small proteins by iterative TASSER simulations. BMC Biol, 2007. 5: p. 17.&lt;br /&gt;
# Srinivasan, R. and G.D. Rose, Ab initio prediction of protein structure using LINUS. Proteins, 2002. 47(4): p. 489-95.&lt;br /&gt;
# Osguthorpe, D.J., Ab initio protein folding. Curr Opin Struct Biol, 2000. 10(2): p. 146-52.&lt;br /&gt;
# Lewin, R., When does homology mean something else? Science, 1987. 237(4822): p. 1570.&lt;br /&gt;
# Reeck, G.R., et al., &amp;quot;Homology&amp;quot; in proteins and nucleic acids: a terminology muddle and a way out of it. Cell, 1987. 50(5): p. 667.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=749</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=749"/>
		<updated>2012-01-27T14:38:46Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania de novo struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej a-helisy lub b-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10-3 s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:CABS reprezentacja.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. A) Uproszczona reprezentacja łańcucha peptydowego przedstawiona za pomocą atomów: Ca, Ca, Cb, SG oraz atomów wskazujących na środki wiązań peptydowych. B) Odwzorowanie sekwencji Ala-Phe-Leu-Gly na siatce o rozdzielczości 0.61 Å.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
* [[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=748</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=748"/>
		<updated>2012-01-27T14:36:42Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania de novo struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej a-helisy lub b-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10-3 s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:CABS reprezentacja.jpg|thumb|upright|600px| Rys. 1. A) Uproszczona reprezentacja łańcucha peptydowego przedstawiona za pomocą atomów: Ca, Ca, Cb, SG oraz atomów wskazujących na środki wiązań peptydowych. B) Odwzorowanie sekwencji Ala-Phe-Leu-Gly na siatce o rozdzielczości 0.61 Å.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=747</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=747"/>
		<updated>2012-01-27T14:35:28Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania de novo struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej a-helisy lub b-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10-3 s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
CABS reprezentacja.jpg&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:CABS_reprezentacja.jpg&amp;diff=746</id>
		<title>Plik:CABS reprezentacja.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:CABS_reprezentacja.jpg&amp;diff=746"/>
		<updated>2012-01-27T14:34:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=745</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=745"/>
		<updated>2012-01-27T14:33:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania de novo struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej a-helisy lub b-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10-3 s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A., Protein modeling and structure prediction with a reduced representation. Acta Biochim Pol, 2004. 51(2): p. 349-71.&lt;br /&gt;
#	Kryshtafovych, A., et al., CASP6 data processing and automatic evaluation at the protein structure prediction center. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 19-23.&lt;br /&gt;
#	Moult, J., A decade of CASP: progress, bottlenecks and prognosis in protein structure prediction. Curr Opin Struct Biol, 2005. 15(3): p. 285-9.&lt;br /&gt;
#	Kolinski, A. and J.M. Bujnicki, Generalized protein structure prediction based on combination of fold-recognition with de novo folding and evaluation of models. Proteins, 2005. 61 Suppl 7: p. 84-90.&lt;br /&gt;
#	Kevin J. Bowers, E.C., Huafeng Xu, Ron O. Dror, Michael P. Eastwood, Brent A. Gregersen, John L. Klepeis, István Kolossváry, Mark A. Moraes, Federico D. Sacerdoti, John K. Salmon, Yibing Shan, and David E. Shaw. Scalable Algorithms for Molecular Dynamics Simulations on Commodity Clusters. in Proceedings of the ACM/IEEE Conference on Supercomputing (SC06). 2006. Tampa, Florida.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E., Molecular dynamics simulations of protein folding. Methods Mol Biol, 2008. 413: p. 315-30.&lt;br /&gt;
#	Garcia, A.E. and J.N. Onuchic, Folding a protein in a computer: an atomic description of the folding/unfolding of protein A. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(24): p. 13898-903.&lt;br /&gt;
#	Thachuk, C., A. Shmygelska, and H.H. Hoos, A replica exchange Monte Carlo algorithm for protein folding in the HP model. BMC Bioinformatics, 2007. 8: p. 342.&lt;br /&gt;
#	Hansmann, U.H. and Y. Okamoto, New Monte Carlo algorithms for protein folding. Curr Opin Struct Biol, 1999. 9(2): p. 177-83.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=744</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=744"/>
		<updated>2012-01-27T14:31:53Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;br /&gt;
Modelowanie porównawcze umożliwia poznanie struktury przestrzennej białka w przypadku, gdy dysponujemy strukturą przestrzenną białka do niego homologicznego. Poprawność otrzymanego modelu zależy w dużej mierze od stopnia pokrewieństwa obydwu białek (szablonu oraz modelowanego białka) oraz od jakości struktury samego szablonu (rozdzielczości struktury, przerw w łańcuchu białkowym). Jednak często zdarza się, iż podobieństwo sekwencyjne w niektórych rejonach białek homologicznych, a zwłaszcza w obszarze N- i C-końca oraz pętli, jest znikome. Dodatkowo, liczba aminokwasów w wyżej wymienionych rejonach może znacząco się od siebie różnić. Klasyczne metody modelowania porównawczego stają się wtedy niewystarczające do otrzymania poprawnej konformacji łańcucha białkowego dla powyższych fragmentów budowanego białka. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Program CABS [1] przeznaczony jest do modelowania de novo struktury przestrzennej białek. Wyniki szóstej edycji ogólnoświatowego konkursu CASP (ang. Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) [2, 3], weryfikującego skuteczność dostępnych metod teoretycznych w zakresie modelowania białek, sugerują, iż metoda CABS jest sprawdzonym narzędziem pozwalającym na przewidywanie struktury przestrzennej łańcucha białkowego wyłącznie na podstawie sekwencji aminokwasów [4].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dla układu składającego się z kilkunastu tysięcy atomów, co odpowiada liczbie atomów pojedynczego białka otoczonego warstwą rozpuszczalnika, symulacje z zastosowaniem dynamiki molekularnej pozwalają na badanie ewolucji układu przez czas rzędu kilku mikrosekund (10-6 s) [5], przy pełnoatomowej reprezentacji cząsteczek oraz na obecnie używanych superkomputerach. W tym przedziale czasowym możliwa jest jedynie obserwacja lokalnych zmian konformacyjnych białka czy procesu formowania się odcinka krótkiej a-helisy lub b-kartki [6, 7]. W rzeczywistości czas zwinięcia się łańcucha polipeptydowego z losowej formy zdenaturowanej do postaci natywnej białka mieści się w przedziale od 10-3 s do 102 s. Obserwacja procesu zwijania się białka wymagałaby zatem zwiększenia czasu symulacji o kilka rzędów wielkości, co jest obecnie niewykonalne. Aby problem ten stał się traktowalny obliczeniowo, należy zastosować pewne uproszczenia w stosunku do reprezentacji badanego układu.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W metodzie CABS [1] w celu uproszczenia, reprezentacja całego białka przedstawiona została za pomocą czterech różnych typów zjednoczonych atomów: Ca – atomu definiującego położenie węgla Ca, Cb – atomu definiującego położenia węgla Cb każdej z reszt, SG – atomu zjednoczonego odpowiadającego łańcuchowi bocznemu każdego z dwudziestu aminokwasów oraz pseudo-atomu wyznaczającego środki wiązań peptydowych. Łańcuch peptydowy odwzorowany został na regularnej trójwymiarowej siatce tak, aby wszystkie atomy Ca białka znajdowały się dokładnie w jej węzłach. &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Węzły siatki są oddalone od siebie o 0.61 Å. Dobranie takiej odległości między węzłami miało na celu umożliwienie odwzorowania struktury dowolnego białka z wysoką rozdzielczością (wartość RMSD liczona dla atomów Ca  tak odwzorowanego białka w porównaniu z jego strukturą pełnoatomową nigdy nie przekracza 0.35 Å) [1]. Wirtualne wiązania między kolejnymi atomami Ca przybierają wtedy formę wektorów V = [±i, ±j, ±k] (gdzie i, j, k są liczbami całkowitymi). Przyjęto, że długość wektora | V | jest ograniczona i zawiera się w przedziale 29 ≤ | V |2 ≤ 49 (w jednostkach siatki). Powoduje to, że liczba wszystkich możliwych wektorów V ograniczona jest jedynie do 800. Dodatkowo, długość tak zdefiniowanych wektorów V zawiera się w przedziale od 3.28 Å do 4.27 Å (średnia odległość pomiędzy sąsiadującymi atomami Ca obserwowana w znanych strukturach krystalicznych białek równa jest 3.78 Å). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Uproszczona reprezentacja białka oraz zastosowanie siatki (zamiast modelowania w przestrzeni ciągłej) pozwalają na znaczne ograniczenie przestrzeni konformacyjnej modelowanego białka i w ogromnym stopniu przyspieszają obliczenia. Dowolna zmiana położenia pojedynczego atomu Ca wykonywana jest przez transformację tego atomu o jeden z 800 zdefiniowanych wcześniej wektorów V, co pozwala dodatkowo na szybkie wykonywanie kodu programu [1].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zmiany konformacyjne położonego na trójwymiarowej siatce łańcucha białkowego są przeprowadzane losowo i wyróżnia się pięć możliwych modyfikacji łańcucha:&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia końcowych atomów łańcucha (ang. end move)&lt;br /&gt;
#	zmianę położenia jednego atomu w środku łańcucha (ang. 2-bond move) &lt;br /&gt;
#	zmianę położenia dwóch kolejnych atomów łańcucha (ang. 3-bond move)&lt;br /&gt;
#	przesuniecie części łańcucha złożonej z od 4 od 24 atomów, gdzie liczba atomów jest wybierana losowo (ang. rigid-body move)&lt;br /&gt;
#	geometria fragmentu łańcucha zostaje odwzorowana w innej części łańcucha białkowego, oddalonego od 4 do 24 atomów (ang. reptation move) &lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
W każdym kroku symulacji algorytm podejmuje określoną liczbę modyfikacji łańcucha. Sposób oraz miejsce modyfikacji dobierane są losowo. Próbkowanie przestrzeni konformacyjnej odbywa się z zastosowaniem zmodyfikowanej metody MC (ang. Monte Carlo) z wymianą replik (ang. REMC - Replica Exchange Monte Carlo) [1, 8]. W metodzie tej repliki łańcucha białkowego symulowane są jednocześnie w różnych temperaturach, kolejno od niskiej do bardzo wysokiej. Po każdym cyklu symulacji, podjęta zostaje próba wymiany sąsiadujących ze sobą replik. Przejście zostaje odrzucone bądź zaakceptowane zgodnie z kryterium Metropolisa w oparciu o obliczoną energię łańcucha białkowego. REMC pozwala na ominięcie lokalnych maksimów funkcji potencjału umożliwiając znalezienie konformacji łańcucha charakterystycznej dla globalnego minimum energetycznego układu [9].&lt;br /&gt;
	&lt;br /&gt;
Funkcja energii układu opisująca oddziaływania molekularne w metodzie CABS została zbudowana w oparciu o potencjały statystyczne wyprowadzone na podstawie analizy regularności strukturalnych obserwowanych w już poznanych strukturach białkowych [1]. Potencjały te określają preferencje danych fragmentów sekwencji łańcucha białkowego do przyjmowania określonej struktury drugorzędowej widzianej w rzeczywistych białkach. Jednoczesnie, potencjały opisujące oddziaływania grup bocznych aminokwasów oraz tendencje to tworzenia wiązań wodorowych odzwierciedlają tendencje do formowania kontaktów charakterystycznych dla stanu natywnego białka.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=743</id>
		<title>CABS</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=CABS&amp;diff=743"/>
		<updated>2012-01-27T14:30:12Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: Utworzył nową stronę „==CABS==”&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==CABS==&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=742</id>
		<title>Indeks</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Indeks&amp;diff=742"/>
		<updated>2012-01-27T14:29:58Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;__NOTOC__&lt;br /&gt;
==== Indeks ====&lt;br /&gt;
[[#A|A]] - [[#B|B]] - [[#C|C]] - [[#D|D]] - [[#E|E]] - [[#F|F]] - [[#G|G]] - [[#H|H]] - [[#I|I]] - [[#J|J]] - [[#K|K]] - [[#L|L]] - [[#Ł|Ł]] - [[#M|M]] - [[#N|N]] - [[#O|O]] - [[#P|P]] - [[#Q|Q]] - [[#R|R]] - [[#S|S]] - [[#Ś|Ś]] - [[#T|T]] - [[#U|U]] - [[#V|V]] - [[#W|W]] - [[#Y|Y]] - [[#Z|Z]] - [[#Zobacz też|Zobacz też]]&lt;br /&gt;
----&lt;br /&gt;
=== B ===&lt;br /&gt;
[[Bazy Danych i Usługi Sieciowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Białko G]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== C ===&lt;br /&gt;
[[CABS]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== G ===&lt;br /&gt;
[[GPCR]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== K ===&lt;br /&gt;
[[Kwaterniony i ich zastosowania|Kwaterniony]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kanały jonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kinazy białkowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== M ===&lt;br /&gt;
[[Mikromacierze DNA]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Model HP]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Modelowanie porównawcze]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== O ===&lt;br /&gt;
[[Receptory opioidowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opioidy]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Opsyna w stanie aktywnym]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== P ===&lt;br /&gt;
[[Programowanie Obiektowe - 2011z]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Przewidywanie struktury białek]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== R ===&lt;br /&gt;
[[Receptory]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory błonowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Receptory serotoninowe]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Rodopsyna]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== S ===&lt;br /&gt;
[[Stereo]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Serotonina]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=741</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=741"/>
		<updated>2012-01-27T14:14:51Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:przelaczniki_molekularne.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 2. Różnice w ustawieniu dwu przełączników molekularnych w cząsteczce rodopsyny w stanie nieaktywnym (PDB ID: 1U19) [8] i w stanie aktywnym (PDB ID: 3DQB) [2]. A) Zmiana położenia Glu:3.49, ARG:3.50 z motywu E(D)RY, czerwona przerywana linia symbolizuje wiązania wodorowe. B) Zmiana położenia Tyr:7.53 z motywu NPxxY.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7].  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Białko G ]]&lt;br /&gt;
* [[GPCR]]&lt;br /&gt;
* [[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
* [[Receptory ]]&lt;br /&gt;
* [[Rodopsyna]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=740</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=740"/>
		<updated>2012-01-27T14:14:41Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:przelaczniki_molekularne.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 2. Różnice w ustawieniu dwu przełączników molekularnych w cząsteczce rodopsyny w stanie nieaktywnym (PDB ID: 1U19) [8] i w stanie aktywnym (PDB ID: 3DQB) [2]. A) Zmiana położenia Glu:3.49, ARG:3.50 z motywu E(D)RY, czerwona przerywana linia symbolizuje wiązania wodorowe. B) Zmiana położenia Tyr:7.53 z motywu NPxxY.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7].  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Zobacz też ==&lt;br /&gt;
* [[Białko G ]]&lt;br /&gt;
* [[GPCR]]&lt;br /&gt;
* [[GPCR – struktury krystaliczne]]&lt;br /&gt;
* [[Receptory ]]&lt;br /&gt;
* [[Rodopsyna]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=739</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=739"/>
		<updated>2012-01-27T14:13:05Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:przelaczniki_molekularne.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 2. Różnice w ustawieniu dwu przełączników molekularnych w cząsteczce rodopsyny w stanie nieaktywnym (PDB ID: 1U19) [8] i w stanie aktywnym (PDB ID: 3DQB) [2]. A) Zmiana położenia Glu:3.49, ARG:3.50 z motywu E(D)RY, czerwona przerywana linia symbolizuje wiązania wodorowe. B) Zmiana położenia Tyr:7.53 z motywu NPxxY.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7].  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=738</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=738"/>
		<updated>2012-01-27T14:12:50Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:przelaczniki_molekularne.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 2. Różnice w ustawieniu dwu przełączników molekularnych w cząsteczce rodopsyny w stanie nieaktywnym (PDB ID: 1U19) [8] i w stanie aktywnym (PDB ID: 3DQB) [2]. A) Zmiana położenia Glu:3.49, ARG:3.50 z motywu E(D)RY, czerwona przerywana linia symbolizuje wiązania wodorowe. B) Zmiana położenia Tyr:7.53 z motywu NPxxY.]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7].  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:Przelaczniki_molekularne.jpg&amp;diff=737</id>
		<title>Plik:Przelaczniki molekularne.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Plik:Przelaczniki_molekularne.jpg&amp;diff=737"/>
		<updated>2012-01-27T14:11:27Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=736</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=736"/>
		<updated>2012-01-27T14:10:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7].  &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
	<entry>
		<id>https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=735</id>
		<title>Opsyna w stanie aktywnym</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://bioexploratorium.pl/mediawiki/index.php?title=Opsyna_w_stanie_aktywnym&amp;diff=735"/>
		<updated>2012-01-27T14:10:04Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Mkolin: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Opsyna w stanie aktywnym==&lt;br /&gt;
Dzięki postępom w metodach krystalograficznych, a w szczególności technice mikroogniskowania, w 2008 roku udało się skrystalizować opsynę (rodopsyna bez retinalu) [1] oraz uzyskać strukturę kompleksu opsyny z C-końcową częścią podjednostki α białka G (GαCT) [2]. Część podjednostki α białka G wnika w głąb rodopsyny i uczestniczy bezpośrednio w przeniesieniu sygnału z aktywnego receptora na białko G.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Absorpcja kwantu światła, powodująca izomeryzacę retinalu, prowadzi do zmian konformacyjnych w strukturze rodopsyny. Receptor przechodzi przez szereg stanów pośrednich (częściowo aktywnych), osiągając ostatecznie formę całkowicie aktywną (zwaną metarodopsyną II) [3], zdolną do wiązania białka G. Podczas tego procesu, zasada Schiffa ulega hydrolizie, co umożliwia oddysocjowanie całkowicie-trans-retinalu z miejsca wiązania w rodopsynie. Następnie, z udziałem izomerazy, uwolniony ligand zostaje przekształcony z powrotem do formy 11-cis. Cząsteczka opsyny wiąże się z 11-cis-retinalem, co inicjuje kolejny cykl aktywacyjny [4]. Aby jednak aktywna rodopsyna lub opsyna nie powodowała stałej aktywacji białek G, a w konsekwencji całej komórki pręcikowej, istnieje mechanizm wygaszania receptora. W pierwszej kolejności aktywna rodopsyna jest fosforylowana przez kinazę rodopsynową, a następnie do takiej rodopsyny przyłącza się arestyna. Ponieważ rodopsyna ulega oligomeryzacji sądzi się, że arestyna tworzy kompleks z dimerem rodopsyny [5, 6]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Opsyna jest niestabilna konformacyjnie i może istnieć zarówno w formie aktywnej jak i nieaktywnej (tzw. stan podstawowy). Wykazano, iż niska wartość pH oraz obecność GαCT (krótkich łańcuchów peptydowych, identycznych z C-końcową częścią podjednostki α białka G), dodatkowo stabilizują stan aktywny opsyny [7]. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Image:opsyna_aktywna.jpg|thumb|upright|400px| Rys. 1. a) Nałożenie struktury rodopsyny w stanie podstawowym (kolor zielony, PDB ID: 1U19) [8] oraz opsyny w stanie aktywnym (kolor pomarańczowy, PDB ID: 3DQB) [2]. Kolorem niebieskim oznaczono GαCT (peptyd identyczny z C-końcową częścią podjednostki α białka G). Cyfry od 1 do 7 oznaczają TMH:I do TMH:VII. b) Schemat przedstawiający różnice w strukturze rodopsyny oraz w strukturze opsyny w kompleksie z GαCT, widok od strony cytoplazmatycznej. Rysunek wykonany na podstawie pracy [2].]] &lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
Porównując dwie struktury charakterystyczne dla stanu podstawowego rodopsyny (PDB ID: 1U19) [8] oraz formy aktywnej białka (PDB ID: 3DQB) [2], zaobserwować można duże zmiany w położeniu helis: TMH:V do TMH:VII. Natomiast struktura „rdzenia białka”, tworzona przez helisy: TMH:I do TMH:IV oraz położenie pętli zewnątrzkomórkowych EL:I do EL:III wraz z domeną N-końcową, są prawie niezmieniona (Rys. 1). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
W strukturze opsyny część cytoplazmatyczna TMH:VI jest odchylona o 7 Å na zewnątrz białka [2]. Miejscem zgięcia helisy jest reszta TRP:6.48, której położenie w nieaktywnej strukturze rodopsyny jest stabilizowane przez związany 11-cis-retinal. W strukturze opsyny widocznym zmianom podlega również helisa TMH:V. Jest ona przesunięta w kierunku TMH:VI oraz wydłużona o trzy skręty helisy. Skutkuje to znacznym skróceniem pętli IL:III po stronie cytoplazmatycznej błony. Również połowa TMH:VII, zlokalizowana po wewnątrzkomórkowej stronie błony, jest przesunięta do środka receptora, co zmienia konformację części łańcucha łączącego ją z helisą VIII położoną prostopadle do błony. Różnice w lokalizacji poszczególnych helis wpływają na strukturę trzech pętli: IL:I do IL:III. Prowadzi to do zmiany kształtu powierzchni cytoplazmatycznej receptora w formie aktywnej, która jest interfejsem biorącym udział w wiązaniu białka G (transducyny).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Przeprowadzenie rodopsyny ze stanu nieaktywnego do formy aktywnej (metarodopsyny II) wymaga zerwania oddziaływań wewnątrzcząsteczkowych odpowiedzialnych za stabilizację stanu podstawowego receptora. Kluczowe zmiany zachodzą wówczas w miejscu występowania dobrze zachowanych ewolucyjnie u wszystkich receptorów GPCR z rodziny A, motywów: E(D)RY, NPxxY (Rys. 2), w miejscu wiązania retinalu, jak i również w położeniu części cytoplazmatycznej helis: TMH:IV do TMH:VII [3, 9-12].  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sieć oddziaływań jonowych (tzw. ''ang. „ionic lock”'') tworzona przez Arg:3.50 i Glu:3.49 z motywu E(D)RY (obecnego na TMH:III) oraz oddziałujące z nimi Glu:6.30 i Thr:6.34 z TMH:VI, stabilizuje wzajemne położenie dwóch helis [8]. Połączenie to zostaje jednak zerwane podczas aktywacji receptora na skutek ruchu TMH:VI. Zmiana położenia części cytoplazmatycznej TMH:V w stronę TMH:VII prowadzi do powstania wnęki po stronie wewnątrzkomórkowej opsyny, pozwalającej na wiązanie GαCT. Łańcuch boczny Arg:3.50 tworząc wiązanie wodorowe z Tyr:5.58, zmienia swoją orientację w kierunku wnętrza receptora. Pozwala to na bezpośrednie oddziaływanie naładowanego łańcucha bocznego Arg:3.50, z grupą karbonylową cysteiny obecnej na C-końcu wiązanej podjednostki GαCT. Dodatkowo, za stabilizację formy aktywnej receptora, jak i również powstałej wnęki, odpowiada Tyr:7.53 obecna w motywie NPxxY [2]. Pierścień Tyr:7.53 (która w stanie nieaktywnym oddziałuje z Phe:313 z helisy ósmej) skierowany do środka receptora, zapobiega zmianie położenia TMH:VI (Rys. 2).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Literatura==&lt;br /&gt;
#	Park, J.H., et al., Crystal structure of the ligand-free G-protein-coupled receptor opsin. Nature, 2008. 454(7201): p. 183-7.&lt;br /&gt;
#	Scheerer, P., et al., Crystal structure of opsin in its G-protein-interacting conformation. Nature, 2008. 455(7212): p. 497-502.&lt;br /&gt;
#	Knierim, B., et al., Sequence of late molecular events in the activation of rhodopsin. Proc Natl Acad Sci U S A, 2007. 104(51): p. 20290-5.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., Activation of rhodopsin: new insights from structural and biochemical studies. Trends Biochem Sci, 2001. 26(5): p. 318-24.&lt;br /&gt;
#	Modzelewska, A., et al., Arrestin interaction with rhodopsin: conceptual models. Cell Biochem Biophys, 2006. 46(1): p. 1-15.&lt;br /&gt;
#	Liang, Y., et al., Rhodopsin signaling and organization in heterozygote rhodopsin knockout mice. J Biol Chem, 2004. 279(46): p. 48189-96.&lt;br /&gt;
#	Vogel, R. and F. Siebert, Conformations of the active and inactive states of opsin. J Biol Chem, 2001. 276(42): p. 38487-93.&lt;br /&gt;
#	Okada, T., et al., The retinal conformation and its environment in rhodopsin in light of a new 2.2 A crystal structure. J Mol Biol, 2004. 342(2): p. 571-83.&lt;br /&gt;
#	Fritze, O., et al., Role of the conserved NPxxY(x)5,6F motif in the rhodopsin ground state and during activation. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(5): p. 2290-5.&lt;br /&gt;
#	Grobner, G., et al., Observations of light-induced structural changes of retinal within rhodopsin. Nature, 2000. 405(6788): p. 810-3.&lt;br /&gt;
#	Sheikh, S.P., et al., Rhodopsin activation blocked by metal-ion-binding sites linking transmembrane helices C and F. Nature, 1996. 383(6598): p. 347-50.&lt;br /&gt;
#	Farrens, D.L., et al., Requirement of rigid-body motion of transmembrane helices for light activation of rhodopsin. Science, 1996. 274(5288): p. 768-70.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Mkolin</name></author>
		
	</entry>
</feed>