• 03.04.2020

    von Veröffentlicht: 03.04.2020 06:40
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    Über Nacht sind nicht nur zehntausende WUs aufgetaucht, sondern auch ein neuer Beitrag, der die Arbeiten im Kampf gegen COVID-19 beschreibt und hier übersetzt wurde.


    Hilfe im Kampf gegen COVID-19

    Seit dem jüngsten Ausbruch von COVID-19 wurde R@h zur Vorhersage der Struktur von Proteinen verwendet, die für die Krankheit wichtig sind, sowie zur Herstellung neuer, stabiler Mini-Proteine, die als potenzielle Therapeutika und Diagnostika eingesetzt werden können, wie das hier abgebildete Protein, das an einen Teil des COVID-19-Spike-Proteins gebunden ist.

    Um unsere Forschung zu unterstützen, freuen wir uns, ein neues Anwendungs-Update bekannt zu geben, und dank der Hilfe der ARM-Entwicklungsgemeinschaft, einschließlich Rex St. John, Dmitry Moskalchuk, David Tischler, Lloyd Watts und Sahaj Sarup, freuen wir uns, auch die Linux-ARM-Plattform mit aufzunehmen. Mit diesem Update werden wir weiterhin Proteinbinder für COVID-19 und verwandte Ziele unter Verwendung der neuesten Rosetta-Source entwickeln.

    Vielen Dank an die freiwilligen Helfer von R@h für eure anhaltende Unterstützung dieses Projekts. Eure Rechenzeit wird nicht nur für die genaue Modellierung der Strukturen wichtiger Proteine, sondern auch für das Design neuer Proteine verwendet. Schließen wir uns zusammen und kämpfen wir gegen COVID-19!

    Die primäre Art und Weise, wie Proteine miteinander interagieren, ist das Binden aneinander. Wie ihr vielleicht in der Grafikanwendung gesehen habt, gibt es Proteine in allen Formen und Größen. Aus diesem Grund binden die meisten Proteine nicht willkürlich aneinander, sondern nur sehr spezifisch an eine Handvoll anderer Proteine. Zum Beispiel bindet das virale Spike-Protein von COVID-19 an das menschliche ACE2-Protein, wodurch das Virus in die Zelle gelangt.

    Das IPD hat hart daran gearbeitet, die Fähigkeit zur Gestaltung solcher Bindungsinteraktionen zu verbessern. Dieser Prozess beginnt mit der Schaffung eines Satzes von Gitternetzproteinen, die keinen anderen Zweck haben, als sich genau zu einer atomaren Struktur zu falten. Diese Gitter werden dann an ein Zielprotein von Interesse angedockt und ihre Oberflächen so gestaltet, dass sie das Ziel perfekt ergänzen. Abschließend werden die Designs analysiert, gefiltert und im Labor getestet.

    Wir werden nun den Schritt des Oberflächendesigns mit R@h durchführen. Das Andocken und Filtern geht schnell, aber das eigentliche Proteindesign ist langsam. Wir werden die enorme Rechenleistung von R@h nutzen, um jede Aminosäure an jeder Stelle der Oberfläche zu testen. Dann werden wir die besten Kombinationen von Aminosäuren mit Hilfe von Abkühlungs- und Monte-Carlo-Simulationen auswählen. Eine große Anzahl von Simulationen ist der entscheidende Faktor für diesen Vorgang, und deshalb verwenden wir R@h.

    Begleitet uns also in den kommenden Wochen bei der Herstellung von Proteinbindern für COVID-19 und verwandte Proteine. Wir werden immer noch Strukturvorhersagen und das Design von Strukturen durchführen, da diese auch für die Proteinforschung absolut entscheidend sind. Aber haltet Ausschau nach den Anwendungen für das Oberflächendesign, denn jemand könnte die nächste Therapie für COVID-19 entwickeln.

    Und hoffentlich bleibt ihr dabei, wenn die Pandemie vorbei ist. Wir können nur deshalb solche Proteinbinder entwerfen, weil wir seit Jahren hart an diesem Problem arbeiten. Aber es liegt noch ein langer Weg vor uns. Die Weiterentwicklung der Wissenschaft erfordert Zeit und Rechenleistung, deshalb hoffen wir, dass ihr uns auf dieser aufregenden Reise begleiten werdet.


    Originaltext:
    Zitat Zitat von https://boinc.bakerlab.org/rosetta/forum_thread.php?id=13702#93153

    With the recent COVID-19 outbreak, R@h has been used to predict the structure of proteins important to the disease as well as to produce new, stable mini-proteins to be used as potential therapeutics and diagnostics, like the one displayed above which is bound to part of the COVID-19 spike protein.

    To help our research, we are happy to announce a new application update, and thanks to the help from the Arm development community, including Rex St. John, Dmitry Moskalchuk, David Tischler, Lloyd Watts, and Sahaj Sarup, we are excited to also include the Linux-ARM platform. With this update we will continue to make protein binders to COVID-19 and related targets using the latest Rosetta source.

    Thank you R@h volunteers for your continued support to this project. Your CPU hours are used not only to accurately model the structures of important proteins, but to design new ones as well. Let's band together and fight COVID-19!

    The primary way proteins interact with each other is by sticking to one another. As you may have seen from the R@h graphics application, proteins come in all shapes and sizes. For this reason, most proteins do not stick randomly to each other, but rather stick very specifically to a handful of other proteins. For instance, the viral spike protein of COVID-19 sticks to the human ACE2 protein which is how the virus gains entry to the cell.

    The IPD has been working hard at improving the ability to design such binding interactions. This process starts by creating a set of scaffold proteins that do not have a purpose other than to fold precisely to an atomic structure. These scaffolds are then docked onto a target protein of interest and their surfaces designed to perfectly complement the target. Finally, the designs are scored, filtered, and tested for binding in the lab.

    We will now be using R@h to do the surface design step. Docking and filtering are fast, but actually doing protein design is slow. We will be using the massive amounts of compute power available on R@h to sample every amino acid at every position at the interface. We will then pick the best combinations of amino acids using simulated annealing and Monte-Carlo. Sampling is key for this process and this is why we turn to R@h.

    So, join us in the coming weeks as we make binders to COVID-19 and related proteins. We'll still be doing structure prediction and scaffold design as these are absolutely critical to protein science as well. But look out for the interface design cases, because someone might be designing the next COVID-19 cure.

    And hopefully you'll stick around once the pandemic is over. We can only design binders like this because we've been working hard at the problem for years. There's still a long way to go, though. Improving the science takes time and computing, so we hope you'll join us on this exciting ride.
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