Identificação e caracterização computacional de proteínas do tipo IUP no proteoma predito de Schistosoma mansoni

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Torrieri, Raul
• Orientador(a): Ruiz, Jeronimo Conceição
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Link de acesso: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/34529
• topic: Esquistossomose mansoni; Proteoma; Biologia Computacional; Esquistossomose mansoni; Schistosoma mansoni; Proteoma; Biologia Computacional

A relação entre estrutura e função protéica é um dos conceitos mais bem estabelecidos da biologia molecular. O acúmulo de evidências experimentais, cujos primeiros trabalhos datam de 1890, suportam essa hipótese com grande embasamento científico. Apesar da existência de evidências de mais de um século de estudos, somente no inicio da década de 90 começaram a surgir trabalhos mostrando de forma conclusiva a existência de proteínas funcionalmente ativas, mas incapazes de manter uma conformação estável em condições fisiológicas. Tais proteínas, hoje conhecidas como IUPs (do inglês Intrinsically Unstructured Proteins) estão envolvidas em importantes processos de saúde e doenças, tais como o câncer e diversos processos de interação parasito/hospedeiro. A presente dissertação tem como proposta o estabelecimento de um pipeline computacional visando à avaliação dos diferentes algoritmos de predição de desordem estrutural, seu desempenho e a posterior aplicação dessa ferramenta no estudo in silico do conteúdo de IUPs presentes no proteoma predito de Schistosoma mansoni. Complementarmente, foi desenhado um banco de dados MySQL capaz de albergar toda a informação de desordem estrutural juntamente com diferentes dados de caracterização das IUPs para S. mansoni. Foram analisados um total de 10.417 proteínas, 7.373 predições de desordem estrutural, mais de 24.600 predições de características estruturais e funcionais, desenvolvidos 21 scripts, e todas essas predições e scripts desenvolvidos foram integrados em um pipeline totalmente automático e inédito para análise de desordem estrutural. Nossas análises de sensibilidade e especificidade implementadas pela análise de gráficos ROC e pela integração de resultados utilizando bancos de dados relacionais indicam que a predição integrativa (consenso de quatro diferentes metodologias de predição) de desordem estrutural apresenta um ganho de 40% na correta identificação de regiões desordenadas se comparada às predições de cada metodologia individualmente. Aproximadamente 5,5% das regiões desordenadas identificadas tiveram suas coordenadas limítrofes ajustadas após comparação com as coordenadas de domínios conservados. Nossos resultados indicam que aproximadamente 33,6% do proteoma predito de S. mansoni apresenta desordem estrutural. Destas, 2% apresentam domínios transmembrana e 7% apresentam peptídeo sinal. A comparação do perfil funcional das IUPs com as proteínas globulares de S. mansoni demonstra uma maior proporção de IUPs envolvidas em processos de regulação celular e componentes extracelulares.