புரத மடிப்பைப் புரிந்துகொள்ளப் பயன்படும் கணக்கீட்டு வழிமுறைகள், மருந்து கண்டுபிடிப்பில் அவற்றின் முக்கியத்துவம் மற்றும் கணக்கீட்டு உயிரியலின் இந்த முக்கியத் துறையின் எதிர்கால திசைகளை ஆராயுங்கள்.
புரத மடிப்பு: கணக்கீட்டு உயிரியல் வழிமுறைகள் மற்றும் அவற்றின் தாக்கம்
புரத மடிப்பு, ஒரு பாலிபெப்டைட் சங்கிலி அதன் செயல்பாட்டு முப்பரிமாண (3D) கட்டமைப்பைப் பெறும் செயல்முறை, உயிரியலில் ஒரு அடிப்படைப் பிரச்சனையாகும். அணுக்களின் குறிப்பிட்ட 3D அமைப்பு ஒரு புரதத்தின் செயல்பாட்டை ஆணையிடுகிறது, இது ஒரு செல்லுக்குள் உயிர்வேதியியல் வினைகளை ஊக்குவிப்பது, மூலக்கூறுகளைக் கடத்துவது மற்றும் கட்டமைப்பு ஆதரவை வழங்குவது போன்ற பல்வேறு பாத்திரங்களைச் செய்ய உதவுகிறது. புரத மடிப்பை நிர்வகிக்கும் கொள்கைகளைப் புரிந்துகொள்வது உயிரியல் செயல்முறைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், புரதம் தவறாக மடிப்பதால் ஏற்படும் நோய்களுக்கு புதிய சிகிச்சைகளை உருவாக்குவதற்கும் அவசியமாகும்.
"மடிப்புச் சிக்கல்" என்பது ஒரு புரதத்தின் அமினோ அமில வரிசையிலிருந்து அதன் 3D கட்டமைப்பைக் கணிக்கும் சவாலைக் குறிக்கிறது. எக்ஸ்-ரே கிரிஸ்டலோகிராபி, என்.எம்.ஆர் ஸ்பெக்ட்ரோஸ்கோபி மற்றும் கிரையோ-எலக்ட்ரான் மைக்ரோஸ்கோபி போன்ற சோதனை நுட்பங்கள் புரத கட்டமைப்புகளைத் தீர்மானிக்க முடியும் என்றாலும், அவை பெரும்பாலும் நேரத்தைச் செலவழிப்பவை, விலை உயர்ந்தவை மற்றும் எல்லா புரதங்களுக்கும் எப்போதும் பொருந்தாது. கணக்கீட்டு அணுகுமுறைகள் புரத மடிப்பைப் கணிப்பதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒரு நிரப்பியாகவும் மேலும் சக்திவாய்ந்த வழியாகவும் அமைகின்றன.
புரத மடிப்பின் முக்கியத்துவம்
புரத மடிப்பின் முக்கியத்துவம் உயிரியல் மற்றும் மருத்துவத்தின் பல துறைகளுக்குப் பரவியுள்ளது:
- நோய் புரிதல்: அல்சைமர், பார்கின்சன், ஹண்டிங்டன் மற்றும் பிரியான் நோய்கள் உட்பட பல நோய்கள் புரதம் தவறாக மடிதல் மற்றும் திரட்டலுடன் தொடர்புடையவை. புரதங்கள் எவ்வாறு தவறாக மடிகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது இலக்கு சிகிச்சைகளை உருவாக்க வழிவகுக்கும். உதாரணமாக, அல்சைமர் நோயில் அமிலாய்டு-பீட்டா பெப்டைடின் தவறான மடிப்பைப் பற்றிய ஆராய்ச்சி, திரட்டப்படுவதைத் தடுக்கும் சாத்தியமான சிகிச்சை தலையீடுகளை ஆராய கணக்கீட்டு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
- மருந்து கண்டுபிடிப்பு: ஒரு புரதத்தின் கட்டமைப்பைப் பற்றிய அறிவு பகுத்தறிவு மருந்து வடிவமைப்பிற்கு அவசியமானது. ஒரு புரத இலக்கின் 3D கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் புரதத்துடன் குறிப்பாகப் பிணைந்து அதன் செயல்பாட்டை மாற்றியமைக்கும் மருந்துகளை வடிவமைக்க முடியும். கணக்கீட்டு முறைகளால் ஆதரிக்கப்படும் கட்டமைப்பு உயிரியல், எச்.ஐ.வி புரோட்டியேஸ் மற்றும் இன்ஃப்ளூயன்ஸா நியூராமினிடேஸை இலக்காகக் கொண்ட மருந்துகளின் வளர்ச்சியில் கருவியாக இருந்துள்ளது, இது கட்டமைப்பு அடிப்படையிலான மருந்து வடிவமைப்பின் ஆற்றலை நிரூபிக்கிறது.
- புரதப் பொறியியல்: புரத கட்டமைப்பைக் கணித்து கையாளும் திறன், விஞ்ஞானிகளுக்கு தொழில்துறை மற்றும் உயிரி தொழில்நுட்பப் பயன்பாடுகளுக்கு புதிய செயல்பாடுகள் அல்லது மேம்பட்ட பண்புகளுடன் புரதங்களை வடிவமைக்க அனுமதிக்கிறது. இது மேம்பட்ட வினையூக்கச் செயல்பாட்டுடன் நொதிகளை வடிவமைப்பது, அதிகரித்த நிலைத்தன்மையுடன் புரதங்களை உருவாக்குவது மற்றும் புதிய உயிர் பொருட்களை உருவாக்குவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்குகிறது. உயிரி எரிபொருள் உற்பத்திக்கான நொதிகளை வடிவமைத்தல் மற்றும் மேம்பட்ட பிணைப்பு ஈர்ப்புடன் ஆன்டிபாடிகளை வடிவமைப்பதும் அடங்கும்.
- அடிப்படை உயிரியல்: புரத மடிப்பின் கொள்கைகளை விளக்குவது உயிரியலின் அடிப்படைக் விதிகளைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது மற்றும் மூலக்கூறு மட்டத்தில் வாழ்க்கை எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது. இது வரிசை, கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாடு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவைப் பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துகிறது, மேலும் உயிரியல் அமைப்புகளின் நேர்த்தியைப் பாராட்டவும் இது நமக்கு உதவுகிறது.
புரத மடிப்பிற்கான கணக்கீட்டு அணுகுமுறைகள்
கணக்கீட்டு உயிரியல் புரத மடிப்புப் பிரச்சனையைச் சமாளிக்க பல்வேறு வழிமுறைகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முறைகள் பரவலாக இயற்பியல் அடிப்படையிலான (ab initio), அறிவு அடிப்படையிலான (வார்ப்புரு அடிப்படையிலான) மற்றும் கலப்பின அணுகுமுறைகள் என வகைப்படுத்தப்படலாம். இயந்திர கற்றலின் எழுச்சியும் இந்தத் துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது, ஆழமான கற்றல் போன்ற வழிமுறைகள் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியைக் காட்டுகின்றன.
1. இயற்பியல் அடிப்படையிலான (Ab Initio) முறைகள்
Ab initio, அல்லது "முதல் கொள்கைகளிலிருந்து," முறைகள் இயற்பியல் விதிகளைப் பயன்படுத்தி புரத மடிப்பை நிர்வகிக்கும் இயற்பியல் விசைகளை உருவகப்படுத்த முயற்சிக்கின்றன. இந்த முறைகள் ஒரு புரதத்திலும் அதன் சுற்றியுள்ள சூழலிலும் உள்ள அணுக்களுக்கு இடையிலான தொடர்புகளை விவரிக்கும் ஆற்றல் செயல்பாடுகளை (விசைப் புலங்கள்) நம்பியுள்ளன. அதன் உள்ளார்ந்த ஆற்றலைக் குறைப்பதன் மூலம் புரதத்தின் இயல்பான கட்டமைப்பைக் கண்டறிவதே இதன் குறிக்கோள்.
அ. மூலக்கூறு இயக்கவியல் (MD) உருவகப்படுத்துதல்கள்
MD உருவகப்படுத்துதல்கள் புரதங்களின் இயக்கவியல் நடத்தையைப் படிப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அவை அமைப்பில் உள்ள அனைத்து அணுக்களுக்கும் நியூட்டனின் இயக்கச் சமன்பாடுகளை எண்ரீதியாகத் தீர்ப்பதை உள்ளடக்குகின்றன, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் புரதம் எவ்வாறு நகர்கிறது மற்றும் காலப்போக்கில் மடிகிறது என்பதைக் கவனிக்க அனுமதிக்கிறது. MD உருவகப்படுத்துதல்கள் மடிப்புச் செயல்முறையின் விரிவான, அணுவியல் பார்வையை வழங்குகின்றன, ஏற்படும் தற்காலிக தொடர்புகளையும் உருவமைப்பு மாற்றங்களையும் படம்பிடிக்கின்றன.
MD உருவகப்படுத்துதல்களின் முக்கிய அம்சங்கள்:
- விசைப் புலங்கள்: நம்பகமான MD உருவகப்படுத்துதல்களுக்கு துல்லியமான விசைப் புலங்கள் அவசியமானவை. பொதுவான விசைப் புலங்களில் AMBER, CHARMM, GROMOS, மற்றும் OPLS ஆகியவை அடங்கும். இந்த விசைப் புலங்கள் சாத்தியமான ஆற்றல் செயல்பாட்டை வரையறுக்கின்றன, இது பிணைப்பு நீட்சி, கோண வளைவு, முறுக்கு சுழற்சி மற்றும் பிணைக்கப்படாத தொடர்புகளுக்கான (வான் டெர் வால்ஸ் மற்றும் நிலைமின்னியல் விசைகள்) சொற்களை உள்ளடக்கியது.
- கரைப்பான் மாதிரிகள்: புரதங்கள் ஒரு கரைப்பான் சூழலில் மடிகின்றன, பொதுவாக தண்ணீர். கரைப்பான் மாதிரிகள் புரதத்திற்கும் சுற்றியுள்ள நீர் மூலக்கூறுகளுக்கும் இடையிலான தொடர்புகளைக் குறிக்கின்றன. பொதுவான கரைப்பான் மாதிரிகளில் TIP3P, TIP4P, மற்றும் SPC/E ஆகியவை அடங்கும்.
- உருவகப்படுத்துதல் நேர அளவுகள்: புரத மடிப்பு மைக்ரோ விநாடிகளிலிருந்து விநாடிகள் அல்லது அதற்கும் மேலாக நேர அளவுகளில் ஏற்படலாம். நிலையான MD உருவகப்படுத்துதல்கள் பெரும்பாலும் கணக்கீட்டுச் செலவு காரணமாக நானோ விநாடிகள் அல்லது மைக்ரோ விநாடிகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த வரம்புகளை சமாளித்து நீண்ட நேர அளவுகளை ஆராய மேம்பட்ட மாதிரி முறைகள் போன்ற மேம்பட்ட நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
- மேம்பட்ட மாதிரி முறைகள்: இந்த முறைகள் ஆற்றல் ரீதியாக சாதகமற்ற பகுதிகளுக்கு உருவகப்படுத்துதலைச் சார்புடையதாக மாற்றுவதன் மூலம் அல்லது புரதத்தின் ஒட்டுமொத்த வடிவத்தை விவரிக்கும் கூட்டு மாறிகளை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் உருவமைப்பு வெளியின் ஆய்வை விரைவுபடுத்துகின்றன. எடுத்துக்காட்டுகளில் குடை மாதிரி, பிரதி பரிமாற்ற MD (REMD), மற்றும் மெட்டாடைனமிக்ஸ் ஆகியவை அடங்கும்.
எடுத்துக்காட்டு: வில்லின் ஹெட்పీஸ் மற்றும் சிக்னோலின் போன்ற சிறிய புரதங்களின் மடிப்பைப் படிக்க ஆராய்ச்சியாளர்கள் மேம்பட்ட மாதிரி நுட்பங்களுடன் MD உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்தியுள்ளனர், இது மடிப்புப் பாதைகள் மற்றும் ஆற்றல் நிலப்பரப்புகள் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது. இந்த உருவகப்படுத்துதல்கள் விசைப் புலங்களைச் சரிபார்க்கவும், புரத மடிப்பின் அடிப்படைக் கொள்கைகளைப் பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்தவும் உதவியுள்ளன.
ஆ. மான்டே கார்லோ (MC) முறைகள்
மான்டே கார்லோ முறைகள் எண் முடிவுகளைப் பெற சீரற்ற மாதிரியை நம்பியிருக்கும் கணக்கீட்டு வழிமுறைகளின் ஒரு வகையாகும். புரத மடிப்பில், புரதத்தின் உருவமைப்பு வெளியை ஆராய்ந்து குறைந்த ஆற்றல் நிலையைக் கண்டறிய MC முறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
MC முறைகளின் முக்கிய அம்சங்கள்:
- உருவமைப்பு மாதிரியாக்கம்: MC முறைகள் புரதத்தின் கட்டமைப்பில் சீரற்ற மாற்றங்களை உருவாக்கி, அதன் விளைவாக வரும் உருவமைப்பின் ஆற்றலை மதிப்பீடு செய்கின்றன. ஆற்றல் முந்தைய உருவமைப்பை விடக் குறைவாக இருந்தால், மாற்றம் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது. ஆற்றல் அதிகமாக இருந்தால், மெட்ரோபோலிஸ் அளவுகோலின்படி, வெப்பநிலை மற்றும் ஆற்றல் வேறுபாட்டைப் பொறுத்து ஒரு நிகழ்தகவுடன் மாற்றம் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது.
- ஆற்றல் செயல்பாடுகள்: MC முறைகள் வெவ்வேறு உருவமைப்புகளின் நிலைத்தன்மையை மதிப்பீடு செய்ய ஆற்றல் செயல்பாடுகளையும் நம்பியுள்ளன. முடிவுகளின் துல்லியத்திற்கு ஆற்றல் செயல்பாட்டின் தேர்வு முக்கியமானது.
- உருவகப்படுத்தப்பட்ட பதப்படுத்துதல்: உருவகப்படுத்தப்பட்ட பதப்படுத்துதல் என்பது புரத மடிப்பில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பொதுவான MC நுட்பமாகும். இது அமைப்பின் வெப்பநிலையை படிப்படியாகக் குறைப்பதை உள்ளடக்குகிறது, இது புரதம் அதிக வெப்பநிலையில் பரந்த அளவிலான உருவமைப்புகளை ஆராயவும், பின்னர் குறைந்த வெப்பநிலையில் குறைந்த ஆற்றல் நிலைக்கு வர அனுமதிக்கிறது.
எடுத்துக்காட்டு: சிறிய பெப்டைடுகள் மற்றும் புரதங்களின் கட்டமைப்புகளைக் கணிக்க MC முறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. விரிவான இயக்கவியல் ஆய்வுகளுக்கு MD உருவகப்படுத்துதல்களைப் போல துல்லியமாக இல்லாவிட்டாலும், பெரிய உருவமைப்பு வெளிகளை ஆராய்வதில் MC முறைகள் கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானவையாக இருக்கும்.
2. அறிவு அடிப்படையிலான (வார்ப்புரு அடிப்படையிலான) முறைகள்
அறிவு அடிப்படையிலான முறைகள் புரோட்டீன் டேட்டா பேங்க் (PDB) போன்ற தரவுத்தளங்களில் கிடைக்கும் கட்டமைப்புத் தகவல்களின் செல்வத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த முறைகள் ஒத்த வரிசைகளைக் கொண்ட புரதங்கள் பெரும்பாலும் ஒத்த கட்டமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன என்ற கொள்கையை நம்பியுள்ளன. இவை பரவலாக ஹோமாலஜி மாடலிங் மற்றும் த்ரெட்டிங் என வகைப்படுத்தப்படலாம்.
அ. ஹோமாலஜி மாடலிங்
ஹோமாலஜி மாடலிங், ஒப்பீட்டு மாடலிங் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு அறியப்பட்ட கட்டமைப்புடன் (வார்ப்புரு) ஒரு ஹோமாலஜி புரதத்தின் கட்டமைப்பின் அடிப்படையில் ஒரு புரதத்தின் கட்டமைப்பைக் கணிக்கப் பயன்படுகிறது. ஹோமாலஜி மாடலிங்கின் துல்லியம் இலக்கு புரதத்திற்கும் வார்ப்புரு புரதத்திற்கும் இடையிலான வரிசை ஒற்றுமையைப் பொறுத்தது. பொதுவாக, அதிக வரிசை ஒற்றுமை (50% க்கும் அதிகமாக) மிகவும் துல்லியமான மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
ஹோமாலஜி மாடலிங்கில் உள்ள படிகள்:
- வார்ப்புரு தேடல்: முதல் படி PDB-யில் பொருத்தமான வார்ப்புரு புரதங்களைக் கண்டறிவதாகும். இது பொதுவாக BLAST அல்லது PSI-BLAST போன்ற வரிசை சீரமைப்பு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது.
- வரிசை சீரமைப்பு: இலக்கு புரதத்தின் வரிசை வார்ப்புரு புரதத்தின் வரிசையுடன் சீரமைக்கப்படுகிறது. துல்லியமான வரிசை சீரமைப்பு இறுதி மாதிரியின் தரத்திற்கு முக்கியமானது.
- மாதிரி உருவாக்கம்: வரிசை சீரமைப்பின் அடிப்படையில், வார்ப்புரு புரதத்தின் ஒருங்கிணைப்புகளைப் பயன்படுத்தி இலக்கு புரதத்தின் 3D மாதிரி உருவாக்கப்படுகிறது. இது இலக்கு புரதத்தில் உள்ள தொடர்புடைய எச்சங்களுக்கு வார்ப்புரு புரதத்தின் ஒருங்கிணைப்புகளை நகலெடுப்பதை உள்ளடக்குகிறது.
- வளைய மாதிரியாக்கம்: வார்ப்புரு புரதத்துடன் நன்றாக சீரமைக்கப்படாத இலக்கு புரதத்தின் பகுதிகள் (எ.கா., வளையப் பகுதிகள்) சிறப்பு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரியாக்கம் செய்யப்படுகின்றன.
- மாதிரிச் செம்மைப்படுத்தல்: அதன் ஸ்டீரியோகெமிஸ்ட்ரியை மேம்படுத்தவும், ஸ்டெரிக் மோதல்களை அகற்றவும் ஆரம்ப மாதிரி ஆற்றல் குறைப்பு மற்றும் MD உருவகப்படுத்துதல்களைப் பயன்படுத்தி செம்மைப்படுத்தப்படுகிறது.
- மாதிரி மதிப்பீடு: அதன் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இறுதி மாதிரி பல்வேறு தர மதிப்பீட்டுக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மதிப்பீடு செய்யப்படுகிறது.
எடுத்துக்காட்டு: ஹோமாலஜி மாடலிங் பல்வேறு உயிரியல் செயல்முறைகளில் ஈடுபட்டுள்ள புரதங்களின் கட்டமைப்புகளைக் கணிக்க பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உதாரணமாக, இது ஆன்டிபாடிகள், நொதிகள் மற்றும் ஏற்பிகளின் கட்டமைப்புகளை மாதிரியாக்கம் செய்யப் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, இது மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் புரதப் பொறியியலுக்கு மதிப்புமிக்க தகவல்களை வழங்குகிறது.
ஆ. த்ரெட்டிங்
த்ரெட்டிங், மடிப்பு அங்கீகாரம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது அறியப்பட்ட புரத மடிப்புகளின் நூலகத்திலிருந்து ஒரு புரத வரிசைக்கு சிறந்த-பொருத்தமான மடிப்பை அடையாளம் காணப் பயன்படுகிறது. ஹோமாலஜி மாடலிங்கைப் போலல்லாமல், இலக்கு புரதத்திற்கும் வார்ப்புரு புரதங்களுக்கும் இடையே குறிப்பிடத்தக்க வரிசை ஒற்றுமை இல்லாதபோதும் த்ரெட்டிங் பயன்படுத்தப்படலாம்.
த்ரெட்டிங்கில் உள்ள படிகள்:
- மடிப்பு நூலகம்: பொதுவாக PDB-யில் உள்ள கட்டமைப்புகளின் அடிப்படையில் ஒரு அறியப்பட்ட புரத மடிப்புகளின் நூலகம் உருவாக்கப்படுகிறது.
- வரிசை-கட்டமைப்பு சீரமைப்பு: இலக்கு புரதத்தின் வரிசை நூலகத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு மடிப்புடனும் சீரமைக்கப்படுகிறது. இது ஒவ்வொரு மடிப்பின் கட்டமைப்பு சூழலுடன் வரிசையின் பொருந்தக்கூடிய தன்மையை மதிப்பீடு செய்வதை உள்ளடக்குகிறது.
- மதிப்பீட்டுச் செயல்பாடு: வரிசை-கட்டமைப்பு சீரமைப்பின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு மதிப்பீட்டுச் செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. மதிப்பீட்டுச் செயல்பாடு பொதுவாக உள்ளூர் சூழலுடன் அமினோ அமில வகைகளின் பொருந்தக்கூடிய தன்மை, பேக்கிங் அடர்த்தி மற்றும் இரண்டாம் நிலை கட்டமைப்பு விருப்பத்தேர்வுகள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்கிறது.
- மடிப்பு தரவரிசை: மடிப்புகள் அவற்றின் மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் தரவரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் முதல் தரவரிசையில் உள்ள மடிப்பு இலக்கு புரதத்திற்கான கணிக்கப்பட்ட மடிப்பாக தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.
- மாதிரி உருவாக்கம்: தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மடிப்பின் அடிப்படையில் இலக்கு புரதத்தின் 3D மாதிரி உருவாக்கப்படுகிறது.
எடுத்துக்காட்டு: புதிய வரிசைகளைக் கொண்ட அல்லது அறியப்பட்ட புரதங்களுடன் பலவீனமான வரிசை ஒற்றுமை கொண்ட புரதங்களின் மடிப்புகளை அடையாளம் காண த்ரெட்டிங் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. படிகமாக்குவதற்கு கடினமாக இருக்கும் சவ்வு புரதங்களின் மடிப்புகளை அடையாளம் காண்பதில் இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக உள்ளது.
3. கலப்பின முறைகள்
கலப்பின முறைகள் புரத கட்டமைப்பு கணிப்பின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த இயற்பியல் அடிப்படையிலான மற்றும் அறிவு அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகளின் கூறுகளை இணைக்கின்றன. இந்த முறைகள் பெரும்பாலும் இயற்பியல் அடிப்படையிலான உருவகப்படுத்துதல்களை வழிநடத்த அறிவு அடிப்படையிலான கட்டுப்பாடுகள் அல்லது மதிப்பீட்டு செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, அல்லது நேர்மாறாகவும்.
எடுத்துக்காட்டு: ரொசெட்டா திட்டம் அறிவு அடிப்படையிலான மற்றும் ab initio அணுகுமுறைகளை இணைக்கும் ஒரு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கலப்பின முறையாகும். இது ஆற்றல் சொற்கள் மற்றும் அறியப்பட்ட புரத கட்டமைப்புகளிலிருந்து பெறப்பட்ட புள்ளிவிவர சாத்தியக்கூறுகள் இரண்டையும் உள்ளடக்கிய ஒரு மதிப்பீட்டுச் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது. ரொசெட்டா புதிய மடிப்புகளைக் கொண்ட புரதங்கள் உட்பட பரந்த அளவிலான புரதங்களின் கட்டமைப்புகளைக் கணிப்பதில் வெற்றி பெற்றுள்ளது.
4. இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகள்
இயந்திர கற்றலின் வருகை, குறிப்பாக ஆழமான கற்றல், புரத மடிப்புத் துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் புரத வரிசைகள் மற்றும் கட்டமைப்புகளின் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், மேலும் புரத கட்டமைப்புகளை முன்னோடியில்லாத துல்லியத்துடன் கணிக்க அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.
அ. புரத அமைப்பு கணிப்பிற்கான ஆழமான கற்றல்
ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள், அதாவது சுருள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs) மற்றும் தொடர் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs), இரண்டாம் நிலை கட்டமைப்பு, தொடர்பு வரைபடங்கள் மற்றும் எச்சங்களுக்கு இடையேயான தூரங்கள் உட்பட புரத கட்டமைப்பின் பல்வேறு அம்சங்களைக் கணிக்கப் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இந்த கணிப்புகள் பின்னர் 3D மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு வழிகாட்ட பயன்படுத்தப்படலாம்.
புரத அமைப்பு கணிப்பில் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள்:
- சுருள் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (CNNs): CNNகள் புரத வரிசைகளில் உள்ளூர் வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், இரண்டாம் நிலை கட்டமைப்பு கூறுகளை (ஆல்ஃபா-ஹெலிக்ஸ்கள், பீட்டா-தாள்கள், மற்றும் வளையங்கள்) கணிக்கப் பயன்படுகின்றன.
- தொடர் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs): RNNகள் புரத வரிசைகளில் நீண்ட தூர சார்புகளைப் பிடிக்கவும், தொடர்பு வரைபடங்களைக் கணிக்கப் பயன்படுகின்றன (3D கட்டமைப்பில் எந்த எச்சங்கள் நெருக்கமாக உள்ளன என்பதைக் காட்டும் வரைபடங்கள்).
- கவன ஈர்ப்பு வழிமுறைகள்: கணிப்புகளைச் செய்யும்போது புரத வரிசையின் மிகவும் பொருத்தமான பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த மாதிரிக்கு கவன ஈர்ப்பு வழிமுறைகள் உதவுகின்றன.
ஆ. ஆல்ஃபாஃபோல்டு மற்றும் அதன் தாக்கம்
டீப்மைண்டால் உருவாக்கப்பட்ட ஆல்ஃபாஃபோல்டு, புரத அமைப்பு கணிப்பில் அற்புதமான முடிவுகளை அடைந்த ஒரு ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான அமைப்பாகும். ஆல்ஃபாஃபோல்டு CNNகள் மற்றும் கவன ஈர்ப்பு வழிமுறைகளை இணைக்கும் ஒரு புதிய கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி எச்சங்களுக்கு இடையேயான தூரங்களையும் கோணங்களையும் கணிக்கிறது. இந்த கணிப்புகள் பின்னர் ஒரு கிரேடியன்ட் டெசண்ட் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி 3D மாதிரியை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
ஆல்ஃபாஃபோல்டின் முக்கிய அம்சங்கள்:
- முழுமையான கற்றல்: ஆல்ஃபாஃபோல்டு அமினோ அமில வரிசைகளிலிருந்து நேரடியாக புரத கட்டமைப்புகளைக் கணிக்க முழுமையாகப் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது.
- கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை: அமினோ அமிலங்களுக்கு இடையிலான மிகவும் பொருத்தமான தொடர்புகளில் கவனம் செலுத்த மாதிரிக்கு கவன ஈர்ப்பு வழிமுறை உதவுகிறது.
- மறுசுழற்சி: ஆல்ஃபாஃபோல்டு அதன் கணிப்புகளை மீண்டும் மாதிரிக்குள் செலுத்துவதன் மூலம் படிப்படியாகச் செம்மைப்படுத்துகிறது.
ஆல்ஃபாஃபோல்டு புரத அமைப்பு கணிப்பின் துல்லியத்தை வியத்தகு முறையில் மேம்படுத்தியுள்ளது, பல புரதங்களுக்கு சோதனைக்கு அருகாமையில் உள்ள துல்லியத்தை அடைகிறது. இந்தத் துறையில் அதன் தாக்கம் ஆழமானது, மருந்து கண்டுபிடிப்பு, புரதப் பொறியியல் மற்றும் நோய் வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது உட்பட உயிரியல் மற்றும் மருத்துவத்தின் பல்வேறு துறைகளில் ஆராய்ச்சியை விரைவுபடுத்துகிறது.
எடுத்துக்காட்டு: CASP (கட்டமைப்பு கணிப்பின் விமர்சன மதிப்பீடு) போட்டியில் ஆல்ஃபாஃபோல்டின் வெற்றி புரத கட்டமைப்பு கணிப்பிற்கான ஆழமான கற்றலின் ஆற்றலை நிரூபித்துள்ளது. முன்பு தீர்க்கப்படாத புரதங்களின் கட்டமைப்புகளைத் துல்லியமாகக் கணிக்கும் அதன் திறன் ஆராய்ச்சி மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளுக்கு புதிய வழிகளைத் திறந்துவிட்டுள்ளது.
சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்
கணக்கீட்டு புரத மடிப்பில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்கள் இருந்தபோதிலும், பல சவால்கள் உள்ளன:
- துல்லியம்: ஆல்ஃபாஃபோல்டு போன்ற முறைகள் துல்லியத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தியிருந்தாலும், அனைத்து புரதங்களின் கட்டமைப்புகளையும் உயர் துல்லியத்துடன் கணிப்பது ஒரு சவாலாக உள்ளது, குறிப்பாக சிக்கலான மடிப்புகளைக் கொண்ட அல்லது ஹோமாலஜி வார்ப்புருக்கள் இல்லாத புரதங்களுக்கு.
- கணக்கீட்டுச் செலவு: இயற்பியல் அடிப்படையிலான உருவகப்படுத்துதல்கள் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், இது பெரிய புரதங்கள் அல்லது நீண்ட நேர அளவுகளுக்கு அவற்றின் பயன்பாட்டைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இந்த வரம்பை சமாளிக்க மிகவும் திறமையான வழிமுறைகளை உருவாக்குவதும், உயர் செயல்திறன் கணினி வளங்களைப் பயன்படுத்துவதும் அவசியமாகும்.
- சவ்வு புரதங்கள்: சவ்வு சூழலின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் சோதனை கட்டமைப்புகளின் வரையறுக்கப்பட்ட கிடைக்கும் தன்மை காரணமாக சவ்வு புரதங்களின் கட்டமைப்புகளைக் கணிப்பது குறிப்பாக சவாலானதாக உள்ளது.
- புரத இயக்கவியல்: புரதங்களின் இயக்கவியல் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வது அவற்றின் செயல்பாட்டைப் புரிந்துகொள்வதற்கு அவசியமானது. புரத இயக்கவியலைத் துல்லியமாகப் படம்பிடிக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு முறைகளை உருவாக்குவது ஒரு செயலில் உள்ள ஆராய்ச்சிப் பகுதியாக உள்ளது.
- தவறான மடிப்பு மற்றும் திரட்டல்: புரதம் தவறாக மடிப்பதோடு தொடர்புடைய நோய்களைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் சிகிச்சையளிப்பதற்கும் புரதம் தவறாக மடிவதையும் திரட்டலையும் கணிக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு மாதிரிகளை உருவாக்குவது அவசியமாகும்.
கணக்கீட்டு புரத மடிப்பில் எதிர்கால திசைகள் பின்வருமாறு:
- விசைப் புலங்களை மேம்படுத்துதல்: இயற்பியல் அடிப்படையிலான உருவகப்படுத்துதல்களின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த மிகவும் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான விசைப் புலங்களை உருவாக்குவது அவசியமாகும்.
- மேம்பட்ட மாதிரி முறைகளை உருவாக்குதல்: நீண்ட நேர அளவுகளை ஆராய்வதற்கும் சிக்கலான உயிரியல் செயல்முறைகளை உருவகப்படுத்துவதற்கும் மிகவும் திறமையான மேம்பட்ட மாதிரி முறைகளை உருவாக்குவது அவசியமாகும்.
- இயந்திர கற்றலை இயற்பியல் அடிப்படையிலான முறைகளுடன் ஒருங்கிணைத்தல்: இயந்திர கற்றல் மற்றும் இயற்பியல் அடிப்படையிலான முறைகளின் பலங்களை இணைப்பது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் திறமையான புரத அமைப்பு கணிப்பு வழிமுறைகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
- புரத இயக்கவியலைக் கணிப்பதற்கான முறைகளை உருவாக்குதல்: புரத செயல்பாட்டைப் புரிந்துகொள்ள புரத இயக்கவியலைத் துல்லியமாகப் படம்பிடிக்கக்கூடிய கணக்கீட்டு முறைகளை உருவாக்குவது அவசியமாகும்.
- புரதம் தவறாக மடிதல் மற்றும் திரட்டலைக் கையாளுதல்: அல்சைமர் மற்றும் பார்கின்சன் போன்ற நோய்களுக்கு புதிய சிகிச்சைகளை உருவாக்க, புரதம் தவறாக மடிதல் மற்றும் திரட்டலைக் கணித்து புரிந்துகொள்ள கணக்கீட்டு மாதிரிகள் மீதான தொடர்ச்சியான ஆராய்ச்சி இன்றியமையாதது.
முடிவுரை
புரத மடிப்பு என்பது உயிரியல் செயல்முறைகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் புதிய சிகிச்சைகளை உருவாக்குவதற்கும் ஆழமான தாக்கங்களைக் கொண்ட கணக்கீட்டு உயிரியலில் ஒரு மையப் பிரச்சனையாகும். இயற்பியல் அடிப்படையிலான உருவகப்படுத்துதல்கள் முதல் அறிவு அடிப்படையிலான முறைகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறைகள் வரை கணக்கீட்டு வழிமுறைகள் புரத கட்டமைப்புகளைக் கணிப்பதிலும் புரிந்துகொள்வதிலும் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. ஆல்ஃபாஃபோல்டு போன்ற ஆழமான கற்றல் அடிப்படையிலான முறைகளின் சமீபத்திய வெற்றி இந்தத் துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க மைல்கல்லைக் குறிக்கிறது, இது உயிரியல் மற்றும் மருத்துவத்தின் பல்வேறு துறைகளில் ஆராய்ச்சியை விரைவுபடுத்துகிறது. கணக்கீட்டு முறைகள் தொடர்ந்து மேம்படும்போது, அவை புரத மடிப்பின் சிக்கலான உலகத்தைப் பற்றிய இன்னும் ಹೆಚ್ಚಿನ நுண்ணறிவுகளை வழங்கும், புதிய கண்டுபிடிப்புகள் மற்றும் புதுமைகளுக்கு வழி வகுக்கும்.