Métodos para visualização de superfície de energia do enovelamento de proteínas
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Tipo de documento: | Tese |
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Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Palavras-chave em Inglês: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11449/152581 |
Resumo: | O enovelamento de proteínas acontece em um espaço de fase multidimensional, onde o número conformações possíveis é exponencialmente alta. Uma forma comum de representar essas conformações é utilizar uma coordenada de reação efetiva (por exemplo, fração de contatos nativos). Porém, como a informação de cada conformação não é representada neste tipo de aproximação estatistifica, alguns mecanismos do enovelamento de proteínas não são possíveis de ser descritos ou analisados. Neste trabalho, usou-se uma métrica para descrever a distancia entre quaisquer duas conformações, essa métrica é calculada levando em conta as distâncias internas dos aminoácidos presentes em cada estrutura. Utilizando-se um método de projeção efetiva é possível ir além da representação em uma dimensão e visualizar a superfície de enovelamento da proteína em duas ou três dimensões. Para aplicar essa metodologia realizou-se simulações computacionais do enovelamento de proteínas utilizando o modelo baseado em estrutura, com aproximação para Cα. Três proteínas foram analisadas: CI-2, o Domínio SH3 e a Proteína A. Dos resultados, foi possível observar que para cada tipo de "motifs"estrutural (folha-β e/ou α-hélice) projetou funis de enovelamento distintos. A partir da visualização foi possível analisar o processo de enovelamento em detalhes, sendo possível identificar a conectividade entre as conformações assim como, possíveis rotas de enovelamento (f olding pathsways). Analisou-se também as diferenças estruturais da rota dominante no domínio SH3 e a competitividade entre a estrutura do estado nativo e do estado espelhado que acontece em proteínas que possuem somente α-hélice, como é o caso da proteína A. |
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Oliveira Junior, Antonio Bento de [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Chahine, JorgeDardenne, Laurent EmmanuelPascutti, Pedro GeraldoAraújo, Antonio Francisco P deLeite, Vitor Barbanti Pereira [UNESP]2018-01-24T12:12:56Z2018-01-24T12:12:56Z2017-12-05http://hdl.handle.net/11449/15258100089638333004153068P9O enovelamento de proteínas acontece em um espaço de fase multidimensional, onde o número conformações possíveis é exponencialmente alta. Uma forma comum de representar essas conformações é utilizar uma coordenada de reação efetiva (por exemplo, fração de contatos nativos). Porém, como a informação de cada conformação não é representada neste tipo de aproximação estatistifica, alguns mecanismos do enovelamento de proteínas não são possíveis de ser descritos ou analisados. Neste trabalho, usou-se uma métrica para descrever a distancia entre quaisquer duas conformações, essa métrica é calculada levando em conta as distâncias internas dos aminoácidos presentes em cada estrutura. Utilizando-se um método de projeção efetiva é possível ir além da representação em uma dimensão e visualizar a superfície de enovelamento da proteína em duas ou três dimensões. Para aplicar essa metodologia realizou-se simulações computacionais do enovelamento de proteínas utilizando o modelo baseado em estrutura, com aproximação para Cα. Três proteínas foram analisadas: CI-2, o Domínio SH3 e a Proteína A. Dos resultados, foi possível observar que para cada tipo de "motifs"estrutural (folha-β e/ou α-hélice) projetou funis de enovelamento distintos. A partir da visualização foi possível analisar o processo de enovelamento em detalhes, sendo possível identificar a conectividade entre as conformações assim como, possíveis rotas de enovelamento (f olding pathsways). Analisou-se também as diferenças estruturais da rota dominante no domínio SH3 e a competitividade entre a estrutura do estado nativo e do estado espelhado que acontece em proteínas que possuem somente α-hélice, como é o caso da proteína A.Protein folding occurs in a very high dimensional phase space, in which an exponentially large number of states is represented in terms of one effective reaction coordinate. Since the role of each local minimum is not considered in this statistical approach, the folding mechanism is unveiled by describing the local minima in an effective onedimensional representation. In this work, we used a metric to describe the distance between any two conformations, which is based on internal distances between amino acids in each conformation. A effective projection method allows to go beyond the one-dimensional representation and visualizing a 2D folding funnel representation. Computer simulations of protein folding were performed using Cα structure-based model. Three proteins have been studied: CI2, SH3 Domain and Protein-A. Distinct funnels have been generated according to the major motifs in each proteins, (β-sheet or/and α-helix). The visualization allows assessing the folding process in detail, e.g. by identifying the connectivity between conformations and establishing the paths that lead to the native state and we analyzed structural differences in the dominant route of SH3 and the competitiveness between the native and mirror structures in protein A.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Enovelamento de proteínaSuperfícies de energiaRedução multidimensionalProtein foldingEnergy landscapesMultidimensional reductionMétodos para visualização de superfície de energia do enovelamento de proteínasMethods for visualization of energy landscape of protein foldinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPBiofísica Molecular - IBILCEFísica teóricaModelos teóricos em MacromoleculasUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio PretoOnlinePublication43c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::298751-143c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::298751-15fd779aa-d3ec-4c8d-8834-8c88dba98a9fvirtual::306218-15fd779aa-d3ec-4c8d-8834-8c88dba98a9fvirtual::306218-1ORIGINALoliveirajunior_ab_dr_sjrp.pdfoliveirajunior_ab_dr_sjrp.pdfapplication/pdf42589488https://repositorio.unesp.br/bitstreams/717ad372-ea48-469a-97a9-4402d02649b6/download6433ad3adeeb7e56b159e54ad745abe2MD55trueAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-83061https://repositorio.unesp.br/bitstreams/e11f1091-d824-4677-86d1-7e1d813ab02c/download9110be1839134e17dc6955e0e5d20204MD54falseAnonymousREADTEXToliveirajunior_ab_dr_sjrp.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-12-18T06:17:11Z (GMT).Extracted texttext/plain103039https://repositorio.unesp.br/bitstreams/2bdf5cbd-906f-4e44-b36f-3454553c70ed/download6ab4e97e8bcbf3166efdc1c764276ec0MD58falseAnonymousREADTHUMBNAILoliveirajunior_ab_dr_sjrp.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2018-01-30T05:01:44Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg4773https://repositorio.unesp.br/bitstreams/2e8eb04f-086e-4d01-a36e-bd071402dab3/download3025c9c13b481d2ff73d089f1e13d865MD57falseAnonymousREAD11449/1525812026-08-04T05:00:51.630255Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/152581https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-08-04T05:00:51Repositório Institucional da UNESP - 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