J Comput Biol : 항 바이러스 약물 또는 백신의 표적을 예측하는 새로운 방법

가장 유망한 항 바이러스 약물 또는 백신 표적을 예측하는 새로운 방법은 숙주 세포에 대한 인식 및 결합 동안 바이러스 당 단백질에 의해 경험되는 형태 적 변화에 기초한다. 이 예측 방법은 가장 높은 자유 에너지 주제의 주쇄 수소 결합을 목표로합니다. 관련 연구 결과는 Mary Ann Liebert가 발표 한 동료 검토 저널 인 Journal of Computational Biology에 게재됩니다.

Robert Penner는 프랑스 고등 교육 연구소 (Bures-sur-Yvette)와 UCLA Mathematical Biology의 Rene Thom 회장입니다. 그는 0010010 quot; 바이러스 성 당 단백질에 적용되는 골격 자유 에너지 추정기 0010010 ";

이미지 출처 : Mary Ann Liebert, Inc., 게시자

바이러스가 숙주 세포로 들어가서 흡수됨에 따라 바이러스는 일반적으로 활발한 재조합을 겪어 융합 / 침윤 모티프를 형성한다. Penner는 바이러스 당 단백질의 3 차원 구조에서 고도의 입체 구조 활성 잔기를 예측하는 일반적인 방법을 제안했습니다. 상기 방법은 단백질의 수소 결합을 분석하고 구조적 변화가 일어날 가능성이 가장 높은 영역을 결정하기 위해 상응하는 특징 부의 자유 에너지 차이를 계산하는 단계를 포함한다. 이 논문에서 제안 된 방법은 현재 COVID-19를 일으킬 수있는 SARS CoV-2의 스파이크 당 단백질에 사용된다.

고급 과학 연구소 및 뉴욕 대학의 Misha Gromov는 다음과 같이 말했습니다 : 0010010 quot "수학적 아이디어는 실질적인 의미로 직접 이어집니다. 이는 단순히 기적이지만 Maxwell에서 발생하기 때문에 보상은 엄청납니다 {{1 }} # 39; 전자기장 이론은 라디오와 텔레비전을 가져와 디지털 세계에서 이론적 인 계산의 문을 열어줍니다. 0010010 quot; 그는 유명한 수학자이자 아벨 상 수상자입니다. 0010010 quot; 저자가 저명한 수학자이지만 과학적 지평이 넓은 경우에만 그러한 아이디어가 가능하며, 이는 우리 시대 최고의 수학자들에게는 드문 일입니다. 로버트 페너 (Robert Penner)는 매우 드문 수학자이며 단백질 구조 패턴의 방법은 세계의 다른 어떤 것과도 다르다는 것을 발견했으며 단백질 구조 패턴은 순수한 수학적 사고의 결과라는 것을 발견했습니다. 이 방법은 역할을하고 안티 바이러스 약물 또는 백신의 개발을 가속화 할 것입니다. 그러나 실험만으로이를 증명할 수 있습니다. 0010010 quot; (Bioon.com)

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