Revelando as características do nano-ambiente das interfaces entre proteinas / Characteristics of protein interface nano-environment revealed

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

21/08/2012

RESUMO

Dentro do ambiente celular, há uma variedade de moléculas e a interação entre si regulam praticamente todos os processos necessários e essenciais para a manutenção da vida. Interações entre proteínas estão envolvidas no controle de vários processos intra e intercelulares, como regulação metabólica e da expressão gênica, reconhecimento antígeno-anticorpo etc. que definem as características biológicas do funcionamento da vida entre os diversos organismos. Ao conhecer a interface de interação de uma proteína chave para desenvolvimento de casos patológicos, é possível desenhar drogas com alta especificidade com o sítio de ligação. Para avançar nessa frente, o conhecimento da estrutura proteica é fundamental, porém não suficiente. É necessário conhecermos o sítio de ligação alvo para cada parceiro de interação. Este estudo visa entender as características do nano-ambiente das interfaces proteicas - área através da qual as macromoléculas se comunicam e exercem sua funcionalidade. Propomos utilizar uma abordagem de estudo das características físico-químicas e estruturais dos resíduos formadores de interfaces de complexos conhecidos e com estrutura quaternária resolvida experimentalmente, utilizando um conjunto de dados sem redundância sequencial, extraindo os parâmetros/descritores que descrevem de forma objetiva as diferentes classes de complexos, revelando as características principais sobre interações proteína-proteína. A finalidade deste trabalho é de conhecer os detalhes que definem uma área como interface e aplicá-lo em uma ferramenta preditiva para todas as proteínas com arranjo estrutural conhecido e/ou modelado. Propomos de forma pioneira, o uso de classificadores específicos para cada tipo de aminoácido e independente do uso de descritores sobre conservação de aminoácidos. Resultados obtidos com classificador linear e por ensemble de redes neurais destacam a nossa abordagem, desenhada e aplicada nesta tese, como uma com os melhores indicadores de desempenho na predição precisa dos resíduos de aminoácido na interface entre as abordagens descritas recentemente na literatura. Ainda, enquanto os outros métodos dependem de descritores sobre conservação de aminoácidos, é mostrado aqui que nenhum ganho de desempenho é obtido com a incorporação de tais descritores em nosso modelo classificador. Esse resultado indica que o uso de descritores puramente físico-químicos e estruturais é suficiente para explicar o grau de conservação dos aminoácidos.

ASSUNTO(S)

interações proteina-proteina aprendizado do computador protein-protein interactions oligomeric interface classified models machine learning

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