Predição da estrutura 3D de proteínas mimetizando o ambiente ribossômico

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Borja, Carlos Eduardo Sequeiros
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Biociências; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular
• Palavras-chave em Português: Modelo do Canal Ribosomal; Co-tradução; Predição da Estrutura 3D de Proteínas; Dinâmica Molecular; Dinâmica Molecular com Intercambio de Réplicas; CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOLOGIA GERAL
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7394

A predição de estrutura 3D de proteínas partindo apenas da sequência de aminoácidos ainda é um grande desafio em bioinformática estrutural. Apesar da dificuldade, a predição precisa de ser acurada e rápida. Nesta dissertação, propõe-se e mesuram-se os efeitos da co-tradução e o uso de um modelo ideal de canal ribossomal na predição da estrutura 3D de proteínas, fazendo uso de dinâmica molecular clássica e dinâmica molecular com intercambio de réplicas. O modelo do canal ribosomal construído foi testado com diferentes velocidades de tradução, e os resultados foram comparados com simulações padrão. Foram testadas diferentes velocidades de tradução para verificar sua influência nas predições, e as velocidades que apresentaram os melhores resultados ficaram na faixa de 80 até 200 ps. A qualidade dos modelos preditos foram boas, apresentando valores de GDT-TS de 1,0, assim como 0,3 Å para RMSD para simulações de apenas 50 ns. No geral, demostra-se que o uso desta abordagem na predição da estrutura de proteínas, produz satisfatoriamente estruturas nativas ou perto da nativa em três de quatro proteínas testadas, atingindo assim a acurácia e velocidade esperadas. Como conclusão, o uso da co-tradução com um modelo do canal ribosomal é uma abordagem promissora para a predição de estruturas de mini proteínas perto da estrutura nativa. Melhoras na metodologia e no modelo permitirão uma predição de estruturas 3D de proteínas maiores de interesse biológico e biomédico.