开发了最全面的蛋白质聚集研究数据库
IBB-UAB 的研究人员开发了迄今为止最全面的数据库，以帮助了解蛋白质聚集的基础，这是一种与衰老和多种病理相关的现象。新资源A3D-MOBD汇集了 12 种研究最多的模式生物的蛋白质组，这些模式生物涵盖了遥远的生物进化枝，并包含超过 50 万个具有形成聚集体倾向的蛋白质区域的预测。
A3D-MOBD 由巴塞罗那自治大学生物技术与生物医学研究所 (IBB-UAB) 的蛋白质折叠和计算疾病小组开发，该小组由生物化学和分子生物学教授 Salvador Ventura 领导，并与华沙大学的科学家最近在《核酸研究》杂志上发表了这一研究。它提供了预先计算的聚集倾向分析和工具，用于在蛋白质组规模上研究这种现象，以及不同物种之间的进化比较。
新资源建立在同一研究小组于 2015 年设计的方法Aggrescan 3D 的基础上，但显着扩展了可获得的数据。它总共包含超过 160,000 种蛋白质的 500,000 多个结构预测，这些蛋白质来自 12 种高度表征的模式生物，这些生物体非常受关注并广泛应用于生物学、生物技术和生物医学研究。它包括草本植物拟南芥、线虫秀丽隐杆线虫、斑马鱼斑马鱼、肠道细菌大肠杆菌、最小基因组细菌生殖支原体、小鼠小家鼠、融合和裂变酵母酿酒酵母和粟酒裂殖酵母、人类智人。 ,大鼠、褐家鼠、果蝇、果蝇和 COVID-19 致病病 SARS-CoV-2。A3D-MOBD 的自适应架构允许未来添加与医学、生物、农业和工业部门相关的其他生物体。
此外，该工具还提供蛋白质溶解度和稳定性的结果，并包含用于背景化聚集过程的附加信息。为了开发它，研究人员使用了多种计算源，例如基于人工智能的蛋白质结构建模算法 AlphaFold 或 TOPCONS，用于预测蛋白质与脂质膜的相互作用，并链接到生物体特定的黄金参考数据库，例如人类蛋白质图谱或蠕虫基地。
蛋白质聚集与衰老相关，是帕金森病、阿尔茨海默病和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 等不同病理的基础。这也是治疗分子工业生产中最重要的障碍之一，导致其最终价格上涨。随着该数据库的发布，研究人员希望获得新的线索，以了解为什么某些物种会出现由蛋白质聚集引起的疾病，而其他生物体却不易感染。
阿拉巴马大学研究人员现在发布的资源代表了迄今为止可用于预测易聚集区域的最全面的工具。“我们预计它将为更广泛的研究人员提供解决方案，不仅因为大量的结构集合，而且因为它与来自不同生物领域的数据库的集成，”萨尔瓦多·文图拉说。阿拉巴马大学研究人员总结道：“我们相信它将为蛋白质聚集研究树立新标准，并期望它将成为该领域的基本资源。”
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