統計カップリング分析の利点

統計的結合分析（SCA）は、タンパク質構造におけるアミノ酸の位置を分析するために研究者が使用するプロセスを説明しています。 SCAは、プロデューサーのMathworksによると、「計算集中的なタスクを実行できる「高レベルの言語とインタラクティブな環境」であるMatlabと呼ばれる統計ソフトウェアを使用して実施されます。

1. タンパク質構造の理解

   • 統計結合分析の最大の利点は、研究者がタンパク質構造をよりよく理解するのに役立つことです。人体の重要な部分であるタンパク質は、筋肉と髪が成長することを可能にします。タンパク質がなければ、液体は細胞を自由に流れ出し、広範囲にわたる膨張と細胞死を引き起こします。また、血液中のグルコースレベルを調節するインスリンは存在しません。アミノ酸のリンクされた鎖で構成されるタンパク質は、体によって合成された非必須アミノ酸または食物に含まれる必須アミノ酸として知られています。

     20を超える識別されたアミノ酸を使用すると、それらが一緒にリンクする順序が作成するタンパク質を決定します。 SCAは、特定のアミノ酸が他のタンパク質と比較して、特定のアミノ酸がどのように、なぜ結合するかを理解することを目指しています。 SCAを使用して、特定のアミノ酸が互いにリンクする方法と理由を判断することにより、科学者はタンパク質がどのように機能するかをよりよく理解するでしょう。

   新しいタンパク質の作成

   • 新しいタンパク質を作成することにより、科学者は医学、食事、その他の産業におけるさまざまな用途を探索できます。 2009年、ペンシルベニア大学の生化学者は、酸素を運ぶことができるまったく新しいタンパク質を作成しました。研究者は、人工血液化合物の基礎としての可能性を示していると考えています。 Sciencedailyによると、このタンパク質は、いつか戦場や緊急事態で血液供給を補充するために使用できます。 SCAは、このプロセスを加速して進めることができます。

   医学と研究の前進

   • 統計カップリング分析の3番目の重要な利点は、生化学研究での使用の可能性です。 「Journal of Molecular Biology」に掲載された2008年の記事は、SCAを使用してTrichoderma reeSeiの酵素特性を理解できることを示す研究を提示しました。酵素は、多くの日常の化学反応が起こるために必要なタンパク質です。それらがなければ、体内や自然界では多くの機能が発生するのに数千年かかり、人生は持続不可能になります。

     研究者は、これらの酵素を再現することで、バイオエタノールやさまざまな糖などの経済的な生体生物を作成できることを望んでいます。 SCAは、血液の重要な成分であるヘモグロビンの構造と組成の探索にも役立つことが証明されています。この生物学的成分の秘密を解き放つことにより、科学者はいつか、貧血などのヘモグロビン欠乏症を持つ個人のために同様のタンパク質を作成することができます。