Takkoslanishi uchun dasturlar reja: I. Kirish II. Asosiy qism

2.3 Biologik makromolekulalarni vizualizasiyalashtirishning zamonaviy usullari
Agarda ketma –ketlik taxlilida qandaydir yutuqlarga erishilgan bo‘lsa, yuqori strukturalarni to‘liq taxlil etish uchun hali ko‘p yillar davomida ish olib borishga to‘g‘ri keladi. Ketma –ketliklarni to‘g‘ri joylashtirish muammosi –zamonaviy molekulyar biologiyaning asosiy mavzusi hisoblanadi. Aminokislotalarning chiziqli ketma–ketligi qanday qilib oqsilning uchlamchi strukturasini belgilaydi. 1961 yilda ribonukleazaning to‘liq denaturatsiyaga uchraganligi va fermentativ faolligi va dastlabki strukturasining to‘liq qayta tiklanganligi namoyish etilgan. Shundan so‘ng birlamchi struktura uchlamchi strukturani belgilaydi degan xulosaga kelingan. Dastlab oqsil molekulalarning joylashishini belgilovchi qonuniyatlar belgilangan. 1998 yilda ikkilamchi strukturani belgilovchi usul 50-60% ishonchlilik darajasiga ega bo‘lgan. Biologik makromolekulalarning birlamchi strukturasi asosida ularning fazoviy strukturalarini aniqlash, ularning to‘g‘ri taxlanish qonuniyatlarini tushunish uchun RasMol, PyMol, Modeller kabi bir qancha bioinformasion dasturlar mavjud. Ular yordamida ketma-ketligi aniqlangan makromolekulalarni vizualizasiyalashtirish mumkin.
Ikkilamchi strukturani aytib berish uchun uchta asosiy yo‘nalish mavjud:
1. Shu kungacha ma'lum bo‘lgan uchlamchi strukturalardan olingan parametrlarni qo‘llovchi emperik statistik yondashuvlar
2. Vodorod bog‘lar potensiali, zaryad, gidrofoblik, taxlanganlik darajai kabi fizik –kimyoviy xususiyatlarga asoslangan usullar
3. Ikkilamchi strukturani taxmin qilish uchun gomologik oqsillarning ma'lum bo‘lgan strukturalaridan foydalanuvchi, bashorat qiluvchi algoritmlar.
Yeng yaxshi usullardan biri standart emperik metodlar –Chon va Fasmanga asoslanib, gomologik bo‘lmagan oqsillardagi mumkin bo‘lgan konformasiyalardan foydalanadi. Lekin, uning ham ishonchlilik darajasi u qadar yuqori emas -65%. Bu konformasion potensiallarni baholash uchun qo‘llaniluvchi ma'lumot bazalari adekvatlik darajasining kichikligi bilan belgilanadi.
Molekulyar modellashtirish –molekulalar strukturasini va uning hususiyatlari haqidagi ma'lumotlarga tayangan holda uning molekulasini vizuallashtirish jarayonidir. Buning natijasida molekulalarning fazoviy strukturasini namoyon etuvchi uchlamchi strukturalar shakllanadi. Molekulyar modellashtirish usullari kompyuterli kimyo, hisoblash biologiyasi va molekulyar sistemalardagi bog‘lanishlarning tiplarini individual ko‘rinishda tasvirlash uchun qo‘llaniladi.
Oddiy tizimlarni molekulyar modellashtirish jarayonida hisoblash ishlari qo‘lda bajarilishi mumkin. Lekin, murakkab tizimlarni molekulyar modellashtirish jarayonida ayniqsa, molekulyar dinamikasini tadqiq etish jarayonida hisoblash va vizuallashtirishning kompyuterli usullaridan foydalaniladi. Bunday texnika kompyuterli molekulyar modellashtirish deb nomlanadi ( inglizchada Somputer Assisted Molecular Modeling-CAMM). Molekulyar modellashtirishning asosiy belgisi bu sistemalarni kichik qismlar asosida, atomlar yoki uncha katta o‘lchamga ega bo‘lmagan atomlar guruxi hisoblanadi. Aynan shu hususiyati bilan molekulyar modellashtirish elektronlar ham hisobga olinadigan kvant kimyosidan farqlanadi.
Molekulyar mexanika –molekulyar modellashtirishning bir usuli boo‘lib, modelning fizik asoslarini ochib berish uchun klassik mexanika qonunlaridan foydalaniladi. Atomlar mos ravishdagi zaryadlar bilan ifodalanadi. Qo‘shni atomlar orasidagi bog‘lanishlar molekulaga hos kimyoviy bog‘lar vositasida mustaxkam bo‘ladi va Van-der-Vals kuchlari yordamida bu bog‘lar yanada mustaxkamlanadi. elektrostatik bog‘lanishlar Kulon qonuni asosida tushuntiriladi. Fazodagi atomlarga Dekart yoki ichki kordinatalari biriktiriladi: dinamik hisoblashlarda tezlik va mos keluvchi harorat kiritilishi mumkin. Molekulyar dinamik hisoblashlar boshqa tomondan sistemaning vaqtga nisbatan funksiya ko‘rinishida namoyon etadi. Minimallashtirish va molekulyar dinamika uchun Nyutonning ikkinchi qonuni qo‘llaniladi. Harakatning bu qonunini turli algoritmlar vositasida integrallanishi atomlarning fazodagi va vaqt birligi ichidagi treaktoriyasining olinishiga olib keladi. Atomga ta'sir etuvchi kuch potensial energiyaning manfiy hosilali funksiyasi singari aniqlanadi.
Molekulalar vakuumda modellashtirilishi mumkin va shu bilan birga erituvchi, masalan suv vositasida ham bajarilishi mumkin. Vaakumdagi sistemalarning qiymatlari „gaz faza“dagi hisoblashlar, shuningdek erituvchi molekulasini o‘z ichiga oluvchi qiymatlarni „aniqberilgan erituvchi bilan“ qiymatlari deb atalishi mumkin. Hisoblashlarning boshqa guruxi erituvchining mavjudligini aniq bo‘lmagan erituvchi bilan“ qiymatlar deb ataluvchi potensial funksiyaning qo‘shimcha a'zolari bilan hisobga olinadi.
Hozirgi kunda molekulyar modellashtirish metodlari noorganik, biologik va polimer sistemalarning termodinamikasi, dinamikasi va strukturalarini o‘rganishda qo‘l kelmoqda. Biologik nuqtai nazardan oqsillarning barqarorligi, konformasion o‘zgarishlar va oqsillar, DNK, membranalardagi molekulyar tanish muammolari molekulyar modellashtirish usullari asosida o‘rganiladi.