Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Treptow, Werner L. | - |
dc.contributor.author | Santos, José Antonio Fiorote | - |
dc.date.accessioned | 2019-08-22T20:15:32Z | - |
dc.date.available | 2019-08-22T20:15:32Z | - |
dc.date.issued | 2019-08-22 | - |
dc.date.submitted | 2019-02-26 | - |
dc.identifier.citation | SANTOS, José Antonio Fiorote. Análises de coevolução proteica aplicadas ao Docking de proteínas. 2019. ix, 99 f., il. Dissertação (Mestrado em Biologia Molecular)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/35340 | - |
dc.description | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Biologia Celular, Programa de Pós-Graduação em Biologia Molecular, 2019. | pt_BR |
dc.description.abstract | Interações entre proteínas são críticas para diversos processos celulares. As restrições dessas
interações dependem do processo fisiológico que é intermediado. Uma das abordagens mais
utilizadas para resolver essas interações entre proteínas em um nível atômico é o docking de
proteínas. No entanto, a geração de falsos-positivos é uma desvantagem bem documentada dos
algoritmos de docking, surgindo como resultado das limitações das funções de classificação, que são
baseadas na descrição das energias de solvatação e da flexibilidade das proteínas. A análise de
coevolução de proteínas pode ser útil para contornar este problema.
A coevolução de proteínas surge do conceito de coevolução macromolecular e refere-se a
mutações correlacionadas de aminoácidos que derivam da seleção natural. A trilha de coevolução
pode ser encontrada em um alinhamento múltiplo de sequências , por meio de análises que
medem a entropia de suas colunas ou as correlações das sequências homólogas da espécie. Assim,
combinamos essas análises e cálculos de docking para melhorar a modelagem de interações
proteicas.
Buscando novos desenvolvimentos na área, criamos um software, o Docking Score Module
(DSM). Especificamente, o DSM recebe como input os modelos tridimensionais que são gerados
pelos programas de docking e um baseado nas proteínas que compõem esses modelos. No
coração do algoritmo, novos sub-alinhamentos são gerados para cada modelo, compostos
exclusivamente por posições de aminoácidos que estão na interface entre as proteínas. Para cada
novo alinhamento, o DSM calcula a informação mútua , definida a partir das entropias de
informações de Shannon, e o coeficiente de correlação linear , que relata a similaridade
filogenética das sequências de proteínas no . O output consiste em um arquivo de texto com
informações do trabalho submetido e um gráfico, onde os modelos são ponderados por ou .
Para os estudos de caso, nós submetemos onze complexos proteicos a diferentes servidores
web de docking. Em um espaço de modelos de docking e levando em consideração os valores de
e , os modelos mais bem classificados DSM contêm um maior número de contatos nativos e
estão mais próximos do complexo alvo. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). | pt_BR |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Análises de coevolução proteica aplicadas ao Docking de proteínas | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Proteínas - análise | pt_BR |
dc.subject.keyword | Docking | pt_BR |
dc.subject.keyword | Coevolução de proteínas | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Protein-protein interactions are critical for diverse cell processes. The constraints of these
interactions are dependent on the physiological process which are intermediated. One of the most
used approaches to solve these protein-protein interactions at the atomic level is protein docking.
The generation of false positive hits is however well documented drawback of docking algorithms as
a result of the limitations of the scoring function in describing solvation energies and protein
flexibility. Protein coevolution analysis can be usuful to contour this problem.
Protein coevolution arises from the concept of macromolecular coevolution and refers to
amino acids correlated mutations that stems from natural selection. The trail of coevolution can be
find in a multiple sequence alignment , by analysis wich measure the entropy of its columns
or the correlations of the species homologous sequences. Thus, we combined these analyses and
docking calculations to improve docking modeling.
Looking for new developments in the field, we have created a software, the Docking Score
Module (DSM). Specifically, DSM takes as input 3D models generated from docking programs and
a based on proteins models. At the heart of the algorithm, new sub-alignments exclusively
containing amino acid positions wich are in protein-protein interface are generated for each
docking model. For each new sub-alignment, DSM calculates mutual information , as defined
from Shannon’s information entropies, and correlation index , which reports phylogenetic
similarity of protein sequences in . The output consists of a text file with job information and
a plot, in wich models are weighted by or .
For the case studies, we docked eleven complexes using different docking web servers.
Across a space of docking model and taking into consideration the value of an , best ranked
models in DSM contain the biggest number of native contacts and are closer to the target complex. | pt_BR |
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