분자 역학 시뮬레이션을 사용하여 구조적 효과를 평가하기 위해 in silico에서 반응성 카르보닐로 변형된 아미노산 합성

우리의 연구는 지질 과산화 최종 산물을 가진 카르보닐화 아미노산의 인실리코(in silico) 생성 경로와 이를 단백질에 통합하는 방법을 보여줍니다. 이는 이러한 번역 후 변형이 카르보닐화된 단백질의 구조적 기능을 어떻게 변화시킬 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능 알고리즘을 기반으로 하는 프로그램은 오늘날 단백질의 3차 구조를 예측하기 위한 가장 강력한 계산 도구입니다.

그러나 그들은 아직 카르보닐화 아미노산을 인식하지 못하므로 단백질 구조에 미치는 영향을 예측할 수 없습니다. 단백질의 구조와 기능에 대한 번역 후 변형의 영향을 연구하기 위해, 원하는 발견을 가속화하고 심화시키기 위해 계산 접근법과 결합된 광범위한 파라미터 방법을 사용할 수 있습니다. in vivo, in vitro 및 in sico 모두에서 단백질의 post-translational modification 연구에서 직면해야 하는 중요한 과제가 있습니다.

인실리코(in silico) 수준에서는 새로운 파라미터 생성과 함께 역장 및 데이터 분석 프로그램의 개선이 여전히 필요합니다. 대사 감염 및 노화 관련 질병에서 카르보닐화 단백질의 증가로 인해, 우리의 결과는 이것에서 발생하는 구조적 변화와 이것이 인실리코 기능에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하는 데 기여할 수 있습니다