由马德里康普顿斯大学（UCM）领导的一项国际研究提出了新的计算图像处理方法，可以改进生物大分子的分析和三维重建。

目前，确定诸如蛋白质的大分子的组成（即氨基酸序列）相对简单；然而，确定它们以三维结构排序的形状并不容易。发表在Nature Communications上的新方法改进了通过低温电子显微镜获得的3D重建的可视化以及它们的质量。

UCM光学系Ramóny Cajal研究员Javier Vargas解释说：“这项研究有助于我们扩大对支持基本生命过程的蛋白质和其他大分子的理解，为结构生物学家提供新的工具以更高的可靠性解释更多。”

这些方法应用于具有生物医学相关性的各种生物大分子，包括SARS-CoV-2 spike蛋白的3D重建。

这种蛋白质对于病毒进入人体细胞至关重要。用这些新方法处理这种蛋白质有助于分析以前无法解释的区域。

用于设计药物

这项研究始于Vargas担任麦吉尔大学（加拿大）教授的时候，并于2020年年中返回UCM时进行并结束。

研究人员预测，这项研究将用于改进原子模型的构建，而无需基于使用低温电子显微镜获得的3D重建的大分子的先前信息。

Vargas强调：“这些信息对于从生物化学角度理解和表征大分子至关重要，对于设计新药如阻断SARS-CoV-2进入细胞内部的新药非常有用”。

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