Publicação
Estudo computacional das interacções proteína-proteína
| Resumo: | O reconhecimento molecular é um processo chave em sistemas biológicos. A replicação e transcrição do ADN, a adesão celular, as cascatas de sinalização e ciclos metabólicos são alguns dos processos que têm por base o reconhecimento molecular. A compreensão destes processos exige que se conheçam as interacções de proteínas que estão na base dos mesmos. O modo como duas proteínas interagem pode ser difícil de prever, sobretudo se estas estabelecerem interacções transientes. O Docking é um método computacional que permite prever o modo de ligação entre duas moléculas e que tem potencial na previsão da interacção de complexos transientes. Os métodos para prever interface de proteínas podem ser baseados unicamente nas propriedades geométricas, físico-químicas e estatísticas da superfície ou podem incorporar também informação evolucionária na forma de certas medidas de conservação derivadas de alinhamentos de múltiplas sequências (MSA). Ao longo do tempo ocorrem substituições de aminoácidos nas proteínas. Substituições que estabilizem a interface entre monómeros são favorecidas por selecção natural. Se uma mutação num monómero induz uma mutação noutro monómero do mesmo complexo, diz-se que as mutações estão correlacionadas. Estas mutações podem ser determinadas analisando as correlações entre alterações em pares de posições em MSA. Já foi demonstrado que pares de aminoácidos correlacionados estão significativamente mais perto uns dos outros do que pares não correlacionados e que estes podem ser usados para descriminar entre soluções correctas e incorrectas em métodos de docking. Neste trabalho desenvolveu-se um sistema automatizado constituído por ferramentas em Python que integraram software disponível online, tal como o BLAST, o ClustalW e algoritmos de determinação de covariações, com o objectivo de determinar dados de coevolução que permitissem filtrar soluções de docking de complexos transientes. |
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| Autores principais: | Santos, Sérgio Miguel Cardoso Marcelino dos, 1986- |
| Assunto: | Biologia celular Bioinformática Proteínas Teses de mestrado - 2010 |
| Ano: | 2010 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | O reconhecimento molecular é um processo chave em sistemas biológicos. A replicação e transcrição do ADN, a adesão celular, as cascatas de sinalização e ciclos metabólicos são alguns dos processos que têm por base o reconhecimento molecular. A compreensão destes processos exige que se conheçam as interacções de proteínas que estão na base dos mesmos. O modo como duas proteínas interagem pode ser difícil de prever, sobretudo se estas estabelecerem interacções transientes. O Docking é um método computacional que permite prever o modo de ligação entre duas moléculas e que tem potencial na previsão da interacção de complexos transientes. Os métodos para prever interface de proteínas podem ser baseados unicamente nas propriedades geométricas, físico-químicas e estatísticas da superfície ou podem incorporar também informação evolucionária na forma de certas medidas de conservação derivadas de alinhamentos de múltiplas sequências (MSA). Ao longo do tempo ocorrem substituições de aminoácidos nas proteínas. Substituições que estabilizem a interface entre monómeros são favorecidas por selecção natural. Se uma mutação num monómero induz uma mutação noutro monómero do mesmo complexo, diz-se que as mutações estão correlacionadas. Estas mutações podem ser determinadas analisando as correlações entre alterações em pares de posições em MSA. Já foi demonstrado que pares de aminoácidos correlacionados estão significativamente mais perto uns dos outros do que pares não correlacionados e que estes podem ser usados para descriminar entre soluções correctas e incorrectas em métodos de docking. Neste trabalho desenvolveu-se um sistema automatizado constituído por ferramentas em Python que integraram software disponível online, tal como o BLAST, o ClustalW e algoritmos de determinação de covariações, com o objectivo de determinar dados de coevolução que permitissem filtrar soluções de docking de complexos transientes. |
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