Biegowelove.pl

informacje o Polsce. Wybierz tematy, o których chcesz dowiedzieć się więcej

Biochemia: „odcisk palca” peptydu umożliwia e

Sieci neuronowe mogą wykrywać subtelne różnice we wzorcach barwników z wysuszonych roztworów peptydów (po lewej: peptyd amyloidu-beta (Aβ42); po prawej: mutacja).

Zdjęcie: Sieci neuronowe mogą wykrywać subtelne różnice we wzorcach barwników z wysuszonych roztworów peptydów (po lewej: peptyd amyloidu-beta (Aβ42); po prawej: mutacja).
Opinia jeszcze

Kredyt: (po lewej: peptyd amyloidu beta (Aβ42); po prawej: mutacja).

Skład biochemiczny białek i peptydów determinuje ich funkcje biologiczne. Wiele wskazuje na to, że nawet subtelne zmiany strukturalne lub przestrzenne mogą sprzyjać progresji choroby. Wiele chorób neurodegeneracyjnych przypisuje się defektowi tworzenia białek i peptydów spowodowanemu takimi zmianami. Peptydy amyloidu beta (Aβ42) odgrywają główną rolę w chorobie Alzheimera. Różnią się one jedną resztą aminokwasową i reprezentują mutacje genetyczne choroby Alzheimera.

Do tej pory nie było prostego i dokładnego sposobu przewidywania mutacji w białkach. W Instytucie Interfejsów Funkcjonalnych KIT (IFG) grupa badawcza kierowana przez profesora Jörga Lahana opracowała metodę wykrywania nieprawidłowego tworzenia się poprzez strukturę wysuszonych roztworów białek i peptydów. „Wzory plamek były nie tylko wyraźne i powtarzalne, ale także doprowadziły do ​​klasyfikacji ośmiu mutacji z dokładnością predykcyjną ponad 99 procent” – powiedział Lahan, autor badania, opisując wyniki. Grupa wykazała, że ​​ważne informacje o pierwszorzędowej i drugorzędowej strukturze peptydów można uzyskać z plam pozostawionych przez suszenie kropelek roztworu peptydu na powierzchni stałej.

Wzory plam, takie jak odciski palców mikropeptydów

Roztwory białek i peptydów są precyzyjnie nakładane na szkiełka za pomocą zautomatyzowanego systemu do rysowania, aby zapewnić kontrolowane i powtarzalne wyniki. Powierzchnie szkiełek zostały wcześniej przygotowane warstwą hydrofobowego polimeru. Aby przeanalizować skomplikowane wzory plamek z wysuszonych kropelek, naukowcy uzyskali obrazy za pomocą mikroskopii polaryzacyjnej. Następnie obrazy zostały przeanalizowane za pomocą sieci neuronowych głębokiego uczenia.

„Ponieważ struktury są tak podobne i trudne do odróżnienia gołym okiem, z pewnością zaskoczeniem było, że sieci neuronowe były tak skuteczne” – mówi Lahan o wynikach. „Wzory umierania peptydów beta-amyloidowych służą jako mikroodciski palców, które odzwierciedlają strukturalną i przestrzenną tożsamość peptydu”. Według Hahna technologia ta umożliwia identyfikację wariantów choroby Alzheimera z maksymalną dokładnością w ciągu kilku minut.

READ  Sześć miesięcy na Marsie mini śmigłowiec NASA wciąż leci wysoko, wiadomości z USA i najważniejsze historie

Proste przygotowanie próbki zapewnia szybką diagnozę

Wyniki wskazują, że metoda tak prosta jak suszenie kropli roztworu peptydu na powierzchni stałej może służyć jako wskaźnik subtelnych różnic w strukturze pierwszorzędowej i drugorzędowej peptydów. „Dokładne i skalowalne metody wykrywania stratyfikacji zmian konformacyjnych i strukturalnych białek są pilnie potrzebne w celu rozszyfrowania patogenezy chorób takich jak choroba Alzheimera i Parkinsona” – mówi Lahan. Jest to również stosunkowo prosta metoda, niewymagająca starannego przygotowania próbki, dzięki czemu umożliwia prostą i przyjazną pacjentowi diagnozę. Ponadto metoda ta ma ogromny potencjał do innych zastosowań w diagnostyce medycznej i molekularnym wykrywaniu chorób. (szw.)

oryginalny post

Azam Jehanipour, Jörg Hahn, Głębokie uczenie wspomagane stratyfikacją mutantów beta-amyloidu przy użyciu wzorców suszenia kropelkowego, Advanced Materials, 2022, 34 (24), 2110404, DOI: 10.1002/adma.202110404

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202110404

Więcej informacji o Centrum Materiałów KIT: https://www.materials.kit.edu/298.php

Będąc „Uniwersytetem Badawczym Stowarzyszenia Helmholtza”, KIT tworzy i przekazuje wiedzę dla społeczeństwa i środowiska. Celem jest wniesienie znaczącego wkładu w globalne wyzwania w dziedzinie energii, mobilności i informacji. W tym celu współpracuje około 9800 pracowników w wielu dyscyplinach nauk przyrodniczych, inżynieryjnych, ekonomicznych, humanistycznych i społecznych. KIT przygotowuje 22 300 studentów do odpowiedzialnych misji w społeczeństwie, przemyśle i nauce, oferując programy studiów oparte na badaniach. Wysiłki innowacyjne KIT budują pomost między ważnymi odkryciami naukowymi a ich zastosowaniem z korzyścią dla społeczeństwa, dobrobytu gospodarczego i zachowania podstaw naszego normalnego życia. KIT to jedna z wybitnych niemieckich uczelni.


Zastrzeżenie: AAAS i EurekAlert! nie ponosi odpowiedzialności za dokładność biuletynów wysyłanych na EurekAlert! Za pośrednictwem współpracujących instytucji lub w celu wykorzystania jakichkolwiek informacji za pośrednictwem systemu EurekAlert.