- Код статьи
- S0869587325070063-1
- DOI
- 10.31857/S0869587325070063
- Тип публикации
- Обзор
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 7
- Страницы
- 55-60
- Аннотация
- Статья посвящена развитию инженерии рекомбинантных белков, прежде всего искусственных белков, или белков de novo, — от создания первых белков с заданной пространственной структурой и биологической активностью до современных работ в этой области, в которых широко используются методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Применение этих методов, в частности компьютерных платформ Rozetta и AlphaFold, привело к огромному прогрессу в данной области, о чём свидетельствует Нобелевская премия по химии прошлого года. В настоящее время эти методы должны быть рекомендованы для использования в любой современной лаборатории, проводящей работы по физико-химии белков и белковой инженерии. Статья подготовлена на основе доклада на научной сессии Отделения биологических наук РАН 10 декабря 2024 г.
- Ключевые слова
- белки белковая инженерия структура и функция белков инженерная биология искусственный интеллект AlphaFold
- Дата публикации
- 05.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 19
Библиография
- 1. Долгих Д.А., Федоров А.Н., Чемерис В.В. и др. Получение и исследование альбебетина, искусственного белка с заданной пространственной структурой // Доклады АН. 1991. Т. 320. С. 1266–1269. @@ Dolgikh D.A., Fedorov A.N., Chemeris V.V. et al. Production and study of albebeitin, an artificial protein with a given spatial structure // Reports of the Academy of Sciences. 1991, vol. 320, pp. 1266–1269.
- 2. Bychkova V.E., Dolgikh D.A., Balobanov V.A. et al. The Molten Globule State of a Globular Protein in a Cell Is More or Less Frequent Case Rather than an Exception // Molecules. 2022, vol. 27, no. 4361.
- 3. Kuhlman B., Dantas G., Ireton G.C. et al. Design of a novel globular protein fold with atomic-level accuracy // Science, 2003, vll. 302, pp. 1364–1368.
- 4. Chevalier A., Silva D.-A., Rocklin G.J. et al. Massively parallel de novo protein design for targeted therapeutics // Nature, 2017, vol. 550, pp. 74–79.
- 5. Wallace H.M., Yang H., Tan S. et al. De novo design of peptides that bind specific conformers of α-synuclein // Chemical Science, 2024, vol. 15, pp. 8414–8421.
- 6. Jumper J., Evans R., Pritzel A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold // Nature, 2021, vol. 596, pp. 583–589.
- 7. Finkelstein A.V., Ivankov D.N. Protein 3D Structure Identification by AlphaFold: a Physics-Based Prediction or Recognition Using Huge Databases? // Journal of Molecular Biology, 2024, vol. 6, pp. 1–10.
- 8. Chakravarty D., Porter L.L. AlphaFold2 fails to predict protein fold switching // Protein Science, 2022, vol. 31, e4353.
