Программа поиска и выравнивания белковых структур с использованием нейронной сети и структурного алфавита
Нейронные сети структурный алфавит структурный мотив структурный анализ
Программа предназначена для индексации, поиска, структурного выравнивания и сегментации трехмерных белковых структур в открытых (общедоступных) базах данных по их топологическим характеристикам с использованием технологии искусственных нейронных сетей.  
Программа позволяет осуществлять:
–обучение нейронной сети на данных, представленных в общедоступных репозиториях белковых структур ProteinDatabase, AlphaFold и т.п.;
–отображение белковых структур в последовательности структурного алфавита из 23 прототипов;
–построение индексированных баз данных для последовательностей структурного алфавита; 
–построение статистических матриц замен структурного алфавита для поиска и структурного выравнивания последовательностей алфавита;
–быстрый поиск белковых структур произвольной длины по последовательностям структурного алфавита с использованием статистических матриц;
–попарное выравнивание и наложение структур в результатах поиска;
–расчет метрик статистической значимости структурного сходства.
Программа предоставляет открытый интерфейс для взаимодействия со сторонними приложениями, которые реализуют функции поиска и выравнивания структур в общедоступных базах данных и обеспечивают оценку статистической значимости их структурного сходства.
Разработанная программа применяется в проекте, посвященному изучению структурных мотивов белков; для развития экспериментальных методов обнаружения и классификации структурных мотивов с использованием нейроморфных технологий; для создания оригинальной базы данных структурных мотивов; а также для программной реализации сервисов для проведения молекулярно-динамических исследований структурных мотивов белков канонических и аберрантных форм. Переход от целых белков к автономным и стабильным структурным мотивам обеспечит прорыв в методах молекулярно-динамического моделирования, посредством кардинального снижения вычислительной сложности симуляции и повышения производительности структурного анализа, открывает новые возможности и перспективы применения молекулярно-динамического моделирования для решения широкого спектра фундаментальных (изучение процессов «фолдинга») и прикладных задач (изучение конформационных изменений изоформ и аберрантных форм белков).
Анна
Кайшева
Леонидовна
старший научный сотрудник
Доктор биологических наук
Отсутствует
K-1279-2015
15725698800
592182
https://www.ibmc.msk.ru/articles/article-183
0000-0003-4472-2016
РОССИЯ
Елена
Пономаренко
Александровна
Директор
РОССИЯ
34.15.15
Пространственная структура и свойства биополимеров
31.27.15
Структура и функции биополимеров
20.23.25
Информационные системы с базами знаний
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
01.01.PN
MATHEMATICS, APPLIED
01.01.PO
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.06.CQ
BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY
Людмила
Куликова
Ивановна
РОССИЯ
Кристина
Мальсагова
Ахмедовна
РОССИЯ
Анна
Кайшева
Леонидовна
РОССИЯ
Денис
Петровский
Витальевич
РОССИЯ
Кирилл
Никольский
Сергеевич
РОССИЯ
Владимир
Руднев
Ремович
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ИБМХ
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича"
1027739053792
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения