Modelowanie białek
Komputerowe modelowanie białek jest jedną ze specjalności naszych  naukowców realizowaną na najwyższym, światowym poziomie. Nasz zespół  posiada duże doświadczenie w modelowaniu, przewidywaniu struktury  białek i kompleksów białko-białko oraz analizie sekwencyjnych i strukturalnych baz danych.  Oprócz usług w zakresie modelowania oferujemy nasz produkt, oprogramowanie do modelowania białek: Selvita Protein Modeling Platform.

Platforma do modelowania białek

Platforma do modelowania białek zawiera zestaw narzędzi do modelowania i przewidywania struktur białek oraz kompleksów białko-białko, sterowany poprzez graficzny interfejs webowy (architektura klient-serwer), łatwy do obsługi zarówno dla zaawansowanych jak i początkujących użytkowników. Aby zapewnić najlepszą możliwą jakość modeli, w Platformie zastosowano unikalną technologię przewidywania struktury o skuteczności lepszej lub porównywalnej do najlepszych rozwiązań. Nasz produkt jest skierowany dla przede wszystkim dla naukowców zajmujących się biologią strukturalną i bioinformatyką, zainteresowanych wykorzystaniem przewidzianych struktur białkowych w projektowaniu leków oraz w badaniu mechanizmów molekularnych z udziałem białek. Czytaj więcej.

Projektowanie leków w oparciu o strukturę celu

Dysponujemy kompletem rozwiązań w zakresie modelowania struktury  białek co wraz z możliwością ich integracji z aplikacjami  wspomagającymi projektowanie leków pozwala na interpretację oraz  ukierunkowanie badań eksperymentalnych. Wykorzystanie najnowszych  osiągnięć biologii obliczeniowej pozwala nam na istotne wsparcie  naszych partnerów w poszukiwaniach struktury wiodącej w oparciu o  przewidzianą strukturę celu biologicznego.

Przewidywanie struktury białek i kompleksów białko-białko

Wykorzystanie najnowszych i najefektywniejszych rozwiązań oraz  nieustannie doskonalona oferta pozwala nam być liderem w modelowaniu  białek w skali świata. Nasze unikalne metody modelowania porównawczego  pozwalają na otrzymanie dokładnych struktur białek na podstawie nawet  bardzo odległego podobieństwa ewolucyjnego.

Image

Podstawowe zalety naszej technologii:

  • kilka skutecznych strategii modelowania struktury w zależności od  stopnia trudności problemu
  • przewidywanie struktury kompleksów białko-białko (docking) realizowane poprzez połączenie dokowania w oparciu o podobieństwo kształtu oraz unikalnego podejścia do giętkiego dokowania białek (CABS)
  • najefektywniejsze w porównaniu do konkurencji rozwiązania własne,  bądź implementacja najnowszych naukowych osiągnięć
  • możliwość wykorzystania szczątkowej informacji o strukturze białka,  uzyskanej za pomocą technik eksperymentalnych (np. NMR), w celu  poprawienia dokładności predykcji
  • narzędzia do efektywnego zarządzania i analizy sekwencyjnych oraz  strukturalnych baz danych

Zastosowania modeli białkowych

Możliwość zastosowania strukturalnych modeli białkowych zależy ściśle od dokładności uzyskanego modelu. Spodziewaną dokładność modelu można zgrubnie oszacować na podstawie podobieństwa sekwencyjnego modelowanej sekwencji z sekwencją szablonu (szablon to najbardziej podobne sekwencyjnie białko o znanej strukturze, użyte do budowy modelu). Modele o wysokiej rozdzielczości, porównywalne z jakością struktur otrzymanych za pomocą NMR lub krystalografii, można otrzymać na podstawie szablonów wykazujących podobieństwo sekwencji większe niż 50%. Takie dokładne modele mają najszerszy zakres zastosowań. Modele o niskiej dokładności o najbardziej ograniczonych zastosowaniach ale wciąż użyteczne, mogą być uzyskane za pomocą technik modelowania porównawczego w oparciu o podobieństwo sekwencyjne niższe niż 30% lub nawet w wypadku kiedy nie istnieje szablon (modelowanie ab initio).

Przykładowe zastosowania modeli białkowych w zależności od dokładności modeli:

Image




Image
Moduł do dokowania białko-białko zintegrowany z Platformą Do Modelowania Białek jest wynikiem
 prac badawczych przeprowadzonych w ramach projektu pn.
 Opracowanie i wdrożenie algorytmu do komputerowego wspomagania projektowania leków
 metodą wirtualnego screeningu
 współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach
 Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka 2007-2013, działanie 1.4-4.1.