Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas (2017)
- Authors:
- Autor USP: SILVA NETO, ANTONIO MARINHO DA - IFSC
- Unidade: IFSC
- Sigla do Departamento: FCI
- Subjects: GEOMETRIA DIFERENCIAL; TEORIA DA INFORMAÇÃO; PROTEÍNAS; CONFORMAÇÃO PROTEICA
- Keywords: Análise conformacional; Conformational analyses; Differential geometry; Espaço conformacional; Estrutura de proteínas; Flexibility; Information theory; Protein structure
- Language: Português
- Abstract: Um dos maiores desafios atuais na biologia estrutural é como lidar com flexibilidade de proteínas. Além do desafio experimental, uma limitação teórica é a falta de uma linguagem matemática conveniente para representação do espaço conformacional de proteínas. As representações mais populares apresentam diversas limitações, que se refletem nas dificuldades associadas à análise de ensembles conformacionais. Nesse contexto, a aplicação de geometria diferencial (GD) e teoria da informação (TI) foi pouco explorada. Neste trabalho investigamos o uso de descritores de GD e TI como uma representação matemática do espaço conformacional de proteínas aplicada à análise de ensembles conformacionais. O cálculo dos descritores de GD consiste em representar o backbone de proteínas como curvas espaciais e caracterizá-las utilizando os seus valores de curvatura, κ, e torção, τ . Baseado nesses valores, definimos medidas de flexibilidade, de distância entre conformações e aplicamos uma estratégia de clustering para identificação de estados conformacionais. Para permitir a aplicação de TI, desenvolvemos um sistema de codificação desses descritores para expressar cada conformação por uma sequência de símbolos finitos. A partir dessas sequências, definimos uma medida da informação associada a um resíduo, Rres, e a uma conformação, Rconf. Para investigar sua eficácia, aplicamos os métodos propostos aos ensembles conformacionais de três sistemas testes: 1) Ubiquitina, 2) E1-DBD do HPV18 e3) as etapas de formação do complexo c-Myb-KIX. A análise da representação por geometria diferencial se mostrou igualmente eficaz ou superior aos métodos comumente utilizados em todos os sistemas analisados. O método é especialmente útil para monitoramento de estabilidade de hélices e para análise de proteínas e regiões muito flexíveis, pois evita a necessidade de sobreposição estrutural. Os valores de Rconf se apresentaram úteis para análise de processos de enovelamento e resíduos próximos a regiões funcionais tendem a apresentar maiores valores Rres. No entanto, o papel desses resíduos é incerto e mais estudos são necessários para determinar se há e qual é seu real significado. Apesar disso, as medidas de informação se mostraram úteis para comparação de estados conformacionais e permitem levantar hipóteses testáveis em laboratório. Por fim, a representação por GD é computacionalmente conveniente, intuitiva, evita todas as limitações dos métodos popularmente utilizados e se mostrou eficaz para análise de ensembles conformacionais
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 19.12.2017
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ABNT
SILVA NETO, Antonio Marinho da. Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-07032018-150722/. Acesso em: 01 out. 2024. -
APA
Silva Neto, A. M. da. (2017). Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-07032018-150722/ -
NLM
Silva Neto AM da. Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-07032018-150722/ -
Vancouver
Silva Neto AM da. Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 out. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-07032018-150722/
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