Protein bioinformatics: overview and computational strategies to determine protein interaction patterns to assist in disease control

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Gomes, Isabela de Souza
• Orientador(a): Silveira, Sabrina de Azevedo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30488; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2022.550

Proteínas são biomoléculas fundamentais para o metabolismo dos seres vivos e possuem di- versas aplicações biotecnológicas. O estudo computacional dessas macromoléculas permite expandir o conhecimento e dar velocidade em pesquisas em diversas áreas, como processos catalíticos, conformações tridimensionais, inibição enzimática, engenharia molecular, entre out- ras. Nesta dissertação, apresentamos um conjunto de artigos que fazem a proposta de estratégias computacionais para o estudo de estruturas tridimensionais de proteínas. No primeiro trabalho, combinamos uma estratégia de aprendizagem de máquinas, desenvolvida pelo nosso grupo de pesquisa, com simulações de docking, MM-PBSA, e metadinâmica para detectar potenciais in- ibidores da main protease de SARS-COV-2. Estratégias computacionais podem acelerar o pro- cesso de descoberta de fármacos, reduzindo o tempo e o custo dos experimentos em bancada, visto que estes se concentrarão em menos moléculas. Nós evidenciamos seis ligantes que têm uma boa interação com a proteína alvo no seu sítio ativo, indicando um comportamento inibidor promissor. A interação mais forte detectada, o complexo M pro -mirabegron, foi utilizado como insumo para ensaios in vitro subsequentes a fim de validar o potencial de inibição sugerido pelos ensaios in silico. No segundo trabalho, apresentamos o trabalho de revisão de literatura sobre diversas ferramentas de bioinformática para o estudo de proteínas. O artigo é um mate- rial bastante abrangente para embasar a escolha de estudantes e profissionais pela ferramenta mais adequada para determinada aplicação. No terceiro trabalho, apresentamos a base de da- dos Propedia para consulta de interações de peptídeo-proteína, que compreende mais de 19.000 estruturas de alta resolução do Protein Data Bank. As interações proteína-peptídeo podem ser úteis para prever, classificar e pontuar complexos ou para a concepção de novas moléculas. A principal vantagem do Propedia sobre outras bases de dados de peptídeos é que permite uma análise mais abrangente da similaridade e redundância. Os artigos aqui apresentados trazem uma visão geral da diversidade do estudo de bioinformática de proteínas e algumas de suas aplicações em problemas biológicos. Palavras-chave: Bioinformática. Interação proteína-proteína. Interação peptídeo-proteína. Apren- dizado de máquina. Ancoragem molecular. Dinâmica molecular.Proteínas.