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生化在大数据时代

Illustration 的 computational biochemistry and high throughput experiments

生命的复杂性使得它很难研究。在生物化学,往往有太多的流程和反应发生在细胞为人类绕到他们的头。什么帮助生物化学使这一切的意义? 

CUE计算生物学和生物化学。计算已经在生物学和生物化学,因为计算机的曙光已经使用,并通过生物化学澳门太阳赌城-最新网址部门的大学许多研究者沿用至今。

高通量技术的出现,研究人员能够收集更多的数据 - “大数据”时代在这里停留。计算生物化学可以被定义为使用的计算方法和模拟,以使所有的数据的感以预测和理解各种生物过程。 

“我们在生物化学使用电脑的主要原因是因为生物系统是由成千上万相互作用的部件和预测这些复杂系统的行为变得太困难,我们的大脑中把握的,”说 助理教授菲利普·罗梅罗,谁在他的实验室使用的计算。 “计算机是处理大量的信息要好得多。” 

还是经典的生化:序列相生相生的结构功能 

在生物化学计算的最重要的应用之一是蛋白质或其它大分子的结构和功能的预测。 

“我们调查的细胞膜蛋白是如何走到一起,形成复合物,” 副教授亚历山德罗·塞内斯 解释。 “我们使用分子建模工具来研究的东西,往往是很难做到的常规实验的结构方法。” 

 

Biochemistry graduate student at the microscope
hridindu roychowdhury,生物化学(ipib)研究生的综合方案 
在罗梅罗实验室,进行微实验分析的影响
人类的胱天蛋白酶突变。胱天蛋白酶是参与执行酶
程序性细胞死亡。

在塞内斯实验室使用结构预测来获得一个什么样的特定膜蛋白可能看起来像一个“猜测”。常,该实验室集成了实验信息建模 - 诸如通过分析蛋白质的进化变化建议的突变或数据的结果 - 这使得所述预测更可靠。计算通知实验,反之亦然。预测处理也可以更进一步和预测基于在类似的方式序列和结构的蛋白质的功能。 

在塞内斯实验室一个项目是细菌divisome,一个大型复杂的膜蛋白,有助于细菌细胞分裂的研究 - 但是,这有一个未知结构。复杂的机制的功能如何能派上用场的其他研究人员正在寻找一种方式,以防止细菌分裂,并有可能的理解导致新抗生素的发现。在实验室中的另一个项目侧重于生物物理调节膜蛋白是如何彼此交互。 

“我最喜欢的学习如何编程的部分人看在物理代码,然后对待它就像一个谜,并搞清楚事情发生了错误,使其工作,”萨曼莎·安德森说,一个 在生物化学综合方案 (ipib)研究生在实验室塞内斯。 ipib是生物化学和生物分子化学系的部门的联合研究生课程。 “很有趣,因为它是一个逻辑难题。很多人认为计算和编码是非常抽象的,实际上却是有形的东西,你可以看到,并与具体的工作,这让他们真正有意义的。” 

计算是生物化学什么潘多拉是音乐

许多谈论像潘多拉一样Facebook的或音乐流媒体服务的社会化媒体平台的时候经常听到的算法。这些功能由他们希望看到或听什么用户学习和剪裁什么是呈现。很多以同样的方式在生化功能的计算工作。 

“它居然真的相似,”罗梅罗说。 “你要教的机器什么是好的和坏的,所以你可以做一个预测或设计。我们来看一个序列,并知道有不好的,我们想要的东西的工作有些部分 - 我们给那些一个大拇指向下 - 和其他人可能产生一些我们感兴趣的是 - 那些我们可以给一个大拇指。然后电脑就可以慢慢学会如何成为一名优秀序列好和坏的序列坏。例子让计算机推断是什么让一个很好的序列和提供给我们。”

像塞内斯实验室,该实验室罗梅罗的广泛兴趣是在试图理解蛋白质序列,结构和功能,以及他们如何可以了解从大型数据集的这些关系之间的关系。他们然后应用这些原则来设计与优化性能的新的蛋白质在领域应用用途,如生物能源,化学品生产,或人体健康。 

“计算机能力越来越快,价格越来越低,”罗梅罗说。 “这项技术只是越来越好,让你的脚在门口,并在这些工具和技术的投资是非常有价值的。他们将在生物学研究中的作用越来越重要。我们所有人,和部门作为一个整体,有一个使命,以保持领先地位这一快速发展的技术“。

使用计算设计具有新颖功能的新的蛋白 

而助理教授 vatsan拉曼 也适用于大规模的实验和蛋白质设计,他正在探索第三个角度:精密药。他最近获得来自美国国立卫生研究院一$ 220万美元的赠款,以支持变构他的研究 - 通过一种蛋白质的感官,传达了导致自身的不同部分的变化的信号的过程。

毕业 student doing computational work
 格拉迪斯·迪亚斯·巴斯克斯,研究生生物化学教授的实验室
 亚历山德罗塞内斯,分析的计算机上的分子动力学模拟。
 使用的计算方法,与实验结果一起,帮助她更好
 理解的结构特性和膜蛋白的功能。

 

“另一件事情我们可以做的就是选择相关疾病的蛋白质,并努力预测这些蛋白质可能出现的新的基因突变致病后果,”他说。 “这是超级重要。如果我们能够在整个前十名或二十高度突变癌症基因构建这将是值得其重量的黄金储存库“。 

例如,如果一个医生在患者发现任意突变,他或她可以使用数据库的一种,以对什么的突变可能做对患者的健康以及可能如何对待它的猜测。这种规模的数据库只具有高通量方法和计算可能的,拉曼说。 

“在我的实验室里,我们正在采摘核受体是在疾病高度相关,并分析他们请问怎么才能找出控制这些规则,所以如果我们有一个新的突变,我们可以找出它做什么,”他说。 “我们正在努力,以获得足够的数据,以便能够做出预测。”

与塞内斯,罗梅罗和拉曼以来,许多其他实验室使用他们的研究计算方法。例如, 助理教授绿萍勒里 也能在这个领域。这些技术部门的扩张创造新的机遇,包括定量方法课程,为研究人员和学生的兴趣在这方面的生物化学。 

“很多学生不来在这方面的很多知识,但能在工作中学习,”拉曼说。 “在这一点上的计算是必要的。学生可能无法进入程序知道如何编写代码,但如果你从一个大的实验中有一个大的数据集,你不能只盯着它。你要开始编写自己的代码来开始进行它的意义。所以我们潜水“。


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故事由:凯恩korzekwa

拍摄者: 
罗宾·戴维斯