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¿Cómo se relaciona el centro de la cavidad proteica con la unión?

¿Cómo se relaciona el centro de la cavidad proteica con la unión?



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Estoy confundido y tengo las siguientes preguntas:
1. ¿Qué son (en el contexto del artículo siguiente) los centros de la cavidad proteica?
2. ¿Cómo se relacionan con la encuadernación?

(Identificación automatizada de características de interacción proteína-ligando usando Programación Lógica Inductiva: un estudio de caso de unión de hexosa, Santos et al. 2012)


Como puede encontrar debajo de la mesa con centros de cavidades en la versión pdf de este artículo:

La tabla enumera el ID de PDB de la proteína, el ligando considerado y el centro de la cavidad especificado. 22 ligandos son similares a las hexosas en forma y / o tamaño. El centro de la cavidad es el centroide de los números de átomos de PDB informados.

Y un poco más tarde:

El centro del sitio de unión se calcula como el centroide del anillo de hexosa piranosa para los ejemplos positivos y como el ligando o centroide de bolsillo vacío para los negativos. Los átomos del anillo de piranosa hexosa se encuentran a una distancia de hasta 2,9 ̊ A del centroide del anillo. Dado que algunas interacciones atómicas pueden ser importantes hasta 7 ̊ A [22], consideramos el sitio de unión como todos los átomos de proteína presentes dentro de una esfera de radio de 10 ̊ A alrededor del centro de unión. Todos los demás átomos se descartan.

Básicamente, @aandreev tiene razón. Puedes leer acerca de los centroides aquí.


Los criptocromos

Los criptocromos son fotorreceptores que regulan el arrastre por luz del reloj circadiano en plantas y animales. También actúan como partes integrales del oscilador circadiano central en el cerebro de los animales y como receptores que controlan la fotomorfogénesis en respuesta a la luz azul o ultravioleta (UV-A) en las plantas. Los criptocromos son probablemente los descendientes evolutivos de las fotoliasas del ADN, que son enzimas reparadoras del ADN activadas por la luz, y se clasifican en tres grupos: criptocromos vegetales, criptocromos animales y proteínas CRY-DASH. Los criptocromos y las fotoliasas tienen estructuras tridimensionales similares, caracterizadas por un dominio α / β y un dominio helicoidal. La estructura también incluye un cromóforo, flavina adenina dinucleótido (FAD). La cavidad de acceso a FAD del dominio helicoidal es el sitio catalítico de las fotoliasas, y también se prevé que sea importante en el mecanismo de los criptocromos.


Contenido

TetR funciona como un homodímero. [1] Cada monómero consta de diez hélices alfa conectadas por bucles y vueltas. La estructura general de TetR se puede dividir en dos dominios de unión al ADN (uno por monómero) y un núcleo regulador, que es responsable del reconocimiento y dimerización de tetraciclina. TetR se dimeriza al hacer contactos hidrofóbicos dentro del núcleo regulador. Existe una cavidad de unión para la tetraciclina en las hélices externas del dominio regulador. Cuando la tetraciclina se une a esta cavidad, provoca un cambio conformacional que afecta el dominio de unión al ADN, de modo que TetR ya no puede unirse al ADN. Como resultado, se expresan TetA y TetR. Todavía existe cierto debate en el campo si los derivados de tetraciclina solos pueden causar este cambio conformacional o si la tetraciclina debe estar en un complejo con magnesio para unirse a TetR. [4] (TetR generalmente se une a complejos de tetraciclina-Mg 2+ dentro de las bacterias, pero se ha observado in vitro la unión de TetR a tetraciclina sola).

Los dominios de unión al ADN de TetR reconocen una secuencia palindrómica de 15 pares de bases del operador TetA. [1] [5] Estos dominios consisten principalmente en un motivo hélice-giro-hélice (HTH) que es común en los miembros de la familia de proteínas TetR (ver más abajo). Sin embargo, también se ha demostrado que los residuos N-terminales que preceden a este motivo son importantes para la unión al ADN. [6] Aunque estos residuos no contactan directamente con el ADN, se compactan contra el HTH y este empaquetamiento es esencial para la unión. Los motivos HTH tienen en su mayoría interacciones hidrofóbicas con los principales surcos del ADN diana. [1] La unión de TetR a su secuencia de ADN diana provoca cambios tanto en el ADN como en TetR. [7] TetR provoca el ensanchamiento de los surcos principales, así como el retorcimiento del ADN. Una hélice del motivo HTH de TetR adopta un 310 giro helicoidal como resultado de complejas interacciones del ADN.

En junio de 2005, esta familia de proteínas tenía alrededor de 2353 miembros que son reguladores de la transcripción. [1] (Los reguladores transcripcionales controlan la expresión génica). Estas proteínas contienen un motivo hélice-giro-hélice (HTH) que es el dominio de unión al ADN. La segunda hélice se considera más importante para la especificidad de la secuencia de ADN y, a menudo, reconoce los ácidos nucleicos dentro del surco principal de la doble hélice. [7] En la mayoría de los miembros de la familia, este motivo se encuentra en el extremo N-terminal de la proteína y está muy conservado. [1] La alta conservación del motivo HTH no se observa para los otros dominios de la proteína. Las diferencias observadas en estos otros dominios reguladores probablemente se deban a diferencias en las moléculas que detecta cada miembro de la familia.

Los miembros de la familia de proteínas TetR son en su mayoría represores de la transcripción, lo que significa que impiden la expresión de ciertos genes a nivel del ADN. Estas proteínas pueden actuar sobre genes con diversas funciones, incluida la resistencia a los antibióticos, la biosíntesis y el metabolismo, la patogénesis bacteriana y la respuesta al estrés celular.


Los científicos descubren cómo la proteína Wntless transporta Wnts en sus vías de señalización

Investigadores de la Escuela de Medicina Duke-NUS en Singapur y la Universidad de Columbia en los EE. UU. Han resuelto cómo las proteínas Wnt, que juegan un papel fundamental en la proliferación y diferenciación celular, viajan desde su fábrica celular hasta la superficie celular. Los medicamentos que interfieren con el transporte de Wnt, como el medicamento contra el cáncer ETC-159, fabricado en Singapur, se pueden usar para tratar enfermedades con exceso de señalización de Wnt, como el cáncer y la fibrosis.

"Dado que la señalización excesiva de Wnt puede impulsar el cáncer, suprimir la inmunidad y desencadenar la fibrosis, existe un gran interés en tratar de bloquear este enlace de transporte", dijo el profesor David Virshup, director del Programa de Biología de Células Madre y Cáncer de Duke-NUS y autor correspondiente. de El estudio.

Las Wnt son proteínas que envían señales desde las células para informar a los tejidos y órganos lo que sucede a su alrededor. Los animales, desde esponjas y medusas hasta humanos, dependen de la señalización Wnt para construir sus planes corporales. En humanos adultos, Wnt continúa controlando funciones, incluido el mantenimiento del cabello, los intestinos y el paladar. Sin embargo, a diferencia de la mayoría de las otras proteínas de señalización de célula a célula, las Wnt tienen un ácido graso unido a ellas. Debido a este ácido graso adjunto, los Wnts requieren una proteína transportadora dedicada, llamada Wntless (WLS).

Pero no se ha entendido cómo la proteína WLS transporta realmente la señal Wnt modificada con ácidos grasos alrededor de las células y entre las células.

En este trabajo, publicado la semana pasada en Celda, los investigadores determinaron la estructura molecular de Wnt tal como la transporta Wntless mediante microscopía crioelectrónica. Este método permitió a los investigadores estudiar las estructuras de las dos proteínas en un estado casi nativo sin la interferencia de la tinción o fijación requeridas por la microscopía electrónica tradicional.

"Determinamos la estructura de la molécula de señalización de corto alcance Wnt en un complejo con WLS. La estructura explica por qué estas dos proteínas forman un complejo tan estrecho, ya que observamos una superficie de unión muy grande entre las dos proteínas", dijo Filippo Mancia, un profesor asociado de Fisiología y Biofísica Celular en el Centro Médico de la Universidad de Columbia y coautor correspondiente del estudio.

Desde la izquierda: los autores del estudio, el Dr. Yu Jia, investigador principal, y el profesor David Virshup, director del Programa de Biología de Células Madre y Cáncer de Duke-NUS, analizan la estructura 3D de las proteínas Wnt y Wntless para desarrollar conocimientos importantes. Crédito: Escuela de Medicina Duke-NUS

"La estructura también revela cómo el ácido graso unido a Wnt puede protegerse en la membrana cuando se une a WLS y ayuda a explicar por qué un receptor, como WLS, es necesario para transportar Wnt desde el interior de las células a la membrana celular", agregó. Rie Nygaard, científico investigador asociado del Mancia Lab, que dirigió el componente de biología estructural del proyecto.

La estructura reveló que WLS tiene dos dominios: un dominio transmembrana y un segundo dominio que se asemeja a un antiguo regulador de ácidos grasos. La cola de ácido graso de Wnt se inserta en una cavidad conservada en el dominio transmembrana de WLS.

El dominio transmembrana donde se une la cola de ácidos grasos es un objetivo farmacológico prometedor, ya que está relacionado estructuralmente con la familia de receptores acoplados a proteína G (GPCR), que se ha descubierto que son muy farmacológicos.

"Lo que es aún más alentador para nosotros es que ya tenemos un fármaco candidato que bloquea esta interacción en particular y ese es el ETC-159", dijo Yu Jia, quien es uno de los autores del estudio e investigador principal de Duke-NUS. Programa de Biología de Células Madre y Cáncer.

ETC-159 es un medicamento contra el cáncer fabricado en Singapur, que fue desarrollado conjuntamente por Duke-NUS y el Centro de Desarrollo de Medicamentos Experimentales (EDDC), una plataforma nacional para el descubrimiento y el desarrollo de medicamentos organizada por A * STAR, la Agencia para Ciencia, Tecnología e Investigación. El inhibidor de Wnt es un nuevo candidato a fármaco de molécula pequeña que se dirige a una variedad de cánceres. Actualmente está progresando a través de ensayos clínicos como tratamiento para un subconjunto de cánceres colorrectales y ginecológicos.

Durante el próximo año más o menos, el equipo de investigadores espera construir sobre esta estructura para comprender en detalle cómo se cargan los Wnts en WLS y cómo se envía WLS a sus receptores.


Información del artículo

Estructura cristalina de la proteína de unión a coelenterazina de Renilla muelleri a 1,7 Å: por qué no es una fotoproteína regulada por calcio

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Expresiones de gratitud

Agradecemos a Hanna Nilsson por la purificación de proteínas, Torbjörn Drakenberg por su ayuda con los experimentos de RMN de 13 C, Hans Lilja por el mantenimiento del espectrómetro de RMN, Ulf Ryde por su ayuda con las simulaciones en Lund, Andrew McCammon por proporcionar instalaciones para los cálculos iniciales y Gerhard Hummer por sus valiosos comentarios. . Este trabajo fue apoyado por el Consejo Sueco de Investigación. Los recursos computacionales fueron financiados por la National Science Foundation y el Instituto Médico Howard Hughes (en la Universidad de California, San Diego) y por el Centro Lund de Ciencias Computacionales (en la Universidad de Lund).


2 MÉTODOS

2.1 Entrada MDpocket

El formato de entrada general de MDpocket es un archivo de texto que enumera los nombres de todos los archivos pdb que se considerarán para el análisis. Esta elección está motivada por el hecho de que las trayectorias MD se almacenan en diferentes formatos de archivo en función de las especificaciones definidas en programas como Amber (Case et al., 2005), Charmm (Brooks et al., 2009 MacKerel et al., 1998), Gromacs (Hess et al., 2008) o NAMD (Phillips et al., 2005). Debido a la falta de un formato común, hemos decidido transformar la trayectoria en un conjunto de archivos pdb correspondientes a las instantáneas tomadas a lo largo de la simulación. Además, cuando esos archivos están ordenados por tiempo, MDpocket permite el análisis de eventos dependientes del tiempo. Además, el uso de archivos pdb también facilita el análisis de estructuras de rayos X tomadas del PDB. Finalmente, los archivos PDB no necesitan ser idénticos (no se requiere una topología genérica), lo que hace que MDpocket se adapte fácilmente para analizar conjuntos conformacionales de varias fuentes (proteínas homólogas, por ejemplo).

Para realizar la detección de cavidades con MDpocket, es importante superponer las estructuras PDB entre sí. Con este fin, las moléculas de disolvente y los contraiones se eliminaron del sistema antes de la exportación de pdb, y luego se llevaron a cabo alineaciones estructurales utilizando ptraj de AmberTools (Case et al., 2005).

2.2 parámetros y salida de fpocket

MDpocket se basa en el programa de detección de bolsillos bolsillo, que hace un uso extensivo de la teselación de Voronoi durante la detección de cavidades. Este enfoque geométrico permite recuperar sin las esferas α (es decir, esferas que están en contacto con exactamente cuatro átomos sin ningún otro átomo situado dentro de la esfera). El centro de la α-esfera corresponde a un vértice de Voronoi. Se proporciona una lista de todos los vértices de Voronoi (agrupados en bolsillos) situados en la superficie de la proteína en la salida de bolsillo.

los bolsillo El módulo es muy flexible en cuanto al tipo de cavidad a detectar. La flexibilidad se logra a través de parámetros de línea de comando accesibles para el usuario que influyen en el filtrado y agrupamiento de esferas α. Los parámetros más importantes son los que definen el tamaño de las esferas α construidas en un sitio de unión (−m: tamaño mínimo de esfera α -M: tamaño máximo de esfera α). Además, el filtrado y la agrupación de α-esferas se puede modificar utilizando los parámetros -i (el número mínimo de α-esferas en el bolsillo final) y -n (el número mínimo de α-esferas cercanas entre sí para fusionar dos sitios de unión en uno solo).

Aquí se han evaluado tres conjuntos de parámetros diferentes para la detección de bolsas con el fin de ilustrar la escalabilidad del algoritmo. El conjunto 1 denota el valor predeterminado bolsillo conjunto de parámetros (-m 3.0, -M 6.0, -i 30, -n 3), que está diseñado para la detección de sitios de unión de moléculas pequeñas (es decir, péptidos, compuestos similares a fármacos). El conjunto 2 está destinado a identificar canales y cavidades muy pequeños (-m 2.8, -M 6.0, -i 3, -n 2). Finalmente, el Conjunto 3 (-m 3.5, -M 5.5, -i 1, -n 2) se elige para representar una α-esfera con un tamaño mínimo físicamente significativo, conservando todos los bolsillos (incluso los más pequeños construidos por un solo α -esfera), por lo que resulta más adecuado para identificar cavidades muy abiertas físicamente accesibles a una molécula de agua y la detección de canales continuos que pueden acomodar una molécula de agua.

2.3 Flujo de trabajo de MDpocket: detección de bolsillo

Los bolsillos se detectan según el flujo de trabajo que se muestra en la Figura complementaria S1:

Se coloca una cuadrícula espaciada de 1 Å sobre la primera instantánea del conjunto de archivos pdb superpuestos.

bolsillo se ejecuta en cada instantánea del conjunto de archivos pdb.

A diferencia de la detección de bolsas en una única estructura estática, MDpocket proporciona información sobre la plasticidad de las bolsas a partir de los mapas de frecuencia / densidad normalizados generados a partir de un conjunto dado de estructuras. Ésta es una gran diferencia con otros enfoques que asignan ID de bolsillo discretos a los bolsillos de seguimiento durante las trayectorias MD (Eyrisch y Helms, 2007). En MDpocket, no es necesario un seguimiento y una identificación de bolsillo precisos, lo que hace que el protocolo de detección sea más genérico y menos propenso a errores.

2.4 Flujo de trabajo de MDpocket: caracterización de bolsillo

Los mapas de frecuencia y densidad son valiosos para explorar la apertura / cierre de las bolsas. MDpocket también permite caracterizar esos bolsillos o sitios de unión al proporcionar una variedad de descriptores, que incluyen el área de superficie accesible y el volumen del bolsillo, el número de esferas α y la densidad hidrófoba local media, que es un índice de farmacibilidad del sitio de unión. (Schmidtke y Barril, 2010).

Para llevar a cabo la caracterización de la cavidad, el usuario puede extraer todos los puntos de la cuadrícula que tengan un valor de la cuadrícula igual o superior a un cierto umbral del mapa de frecuencia de la cavidad calculado previamente (un valor predeterminado de 0.5 se define en MDpocket). Por lo tanto, la visualización del mapa de frecuencias permite al usuario seleccionar un área de interés (es decir, un canal transitorio o un sitio de enlace) utilizando una herramienta de visualización gráfica, y la zona definida por el usuario (guardada como archivo pdb) se puede usar como entrada. para MDpocket con el fin de determinar todos los descriptores de bolsillo correspondientes al área seleccionada para todo el conjunto.

2.5 validación de MDpocket

La utilidad y precisión de MDpocket se ha calibrado considerando tres sistemas moleculares estudiados previamente en nuestro grupo.

HSP90: Se consideró por primera vez un recorrido de trayectoria de 78,5 ns del dominio N-terminal de la proteína de choque térmico 90 (HSP90) con disolvente explícito (modelo de agua TIP3P). La simulación se ejecutó en el conjunto NPT (1 atm, 298 K) utilizando condiciones de contorno periódicas y sumas de Ewald (espaciado de cuadrícula de 1 Å) para interacciones electrostáticas de largo alcance. El campo de fuerza parm99 y el ámbar (caso et al., 2005) también se utilizaron. De esta trayectoria, se extrajeron 3925 instantáneas igualmente espaciadas y se analizaron con MDpocket. Además, se creó un conjunto alternativo de estructuras recuperando 88 estructuras cristalográficas de rayos X del PDB (Tabla complementaria S1), que posteriormente se alinearon utilizando PyMOL.

megabyte: la estructura cristalina de Mb (entrada PDB 1VXD) (Yang y Phillips, 1996) se sumergió en una caja octaédrica de moléculas de agua TIP3P y la carga neta del sistema se neutralizó con iones de sodio. El sistema final contenía

21 000 átomos. Las simulaciones se realizaron utilizando el módulo PMEMD de amber9 y el campo de fuerza parmm99 con parámetros especiales para el residuo hem (Bidon-Chanal et al., 2006 Martí et al., 2006). El algoritmo SHAKE se utilizó para mantener los enlaces que involucran átomos de hidrógeno en su longitud de equilibrio, junto con un paso de tiempo de 1 fs para la integración de las ecuaciones de Newton. Las trayectorias se recopilaron en el conjunto NPT (1 atm, 298 K) utilizando condiciones de contorno periódicas y sumas de Ewald (espaciado de cuadrícula de 1 Å) para interacciones electrostáticas de largo alcance. Los sistemas se minimizaron mediante un protocolo de varios pasos, que implicaba primero el ajuste de los hidrógenos, luego el refinamiento de las moléculas de agua y finalmente la minimización de todo el sistema. El equilibrado se realizó calentando de 100 a 298 K en cuatro pasos de 100 ps a 150, 200, 250 y 298 K. Finalmente, se obtuvo una trayectoria de 50 ns, recogiendo fotogramas a intervalos de 1 ps. El análisis de MDpocket se realizó con 10 000 instantáneas igualmente espaciadas en el tiempo.

P38 Map quinasa: la estructura PDB 1P38 se utilizó como estructura inicial para una trayectoria MD de 50 ns. Se utilizó Leap para sumergir la proteína en una caja de disolvente octaédrica. La carga general del sistema se neutralizó mediante la adición de contraiones. La caja de disolvente contenía una mezcla de agua y moléculas de isopropanol al 20%. Para obtener más información sobre el protocolo de equilibrado, consulte Seco et al. (2009). La corrida de producción se llevó a cabo a 1 atm y 300 K utilizando condiciones de contorno periódicas. En total, se han utilizado 5000 instantáneas igualmente espaciadas en el tiempo para el análisis de MDpocket.

Para evaluar si MDpocket es capaz de dar pistas útiles durante la selección de las conformaciones del receptor para el acoplamiento molecular, se extrajeron 32 estructuras cristalográficas de rayos X de P38 con conformaciones DFG y ligandos enlazados del PDB (Lista complementaria S2), y se alinearon con todas las instantáneas de los MD que utilizan los átomos de Cα de los residuos 35-39, 45-50 y 100-104, que corresponden a la parte estable de la hoja β que recubre el sitio de unión. Para extraer las energías de interacción para cada DFG en el ligando, el ligando alineado se extrajo de la estructura cristalina y se añadió a cada instantánea de la trayectoria MD para calcular la energía de interacción. Todos los cálculos de energía se realizaron utilizando el entorno operativo molecular (MOE) (Chemical Computing Group, 2009) y la función de energía potencial predeterminada con el campo de fuerza del campo de fuerza molecular de Merck (MMFF). No se aplicaron modificaciones o cambios conformacionales a los ligandos cerca de los residuos en el sitio de unión. Por lo tanto, esta evaluación de la energía de interacción muy cruda debería proporcionar principalmente información sobre los choques estéricos que podrían ocurrir en el complejo ligando-proteína, si el ligando está acoplado en una conformación dada de la proteína muestreada durante la trayectoria MD.


Principios de la farmacología herbal.

Reacciones adversas y toxicología

Los taninos se encuentran hasta cierto punto en muchas plantas medicinales. Los siguientes comentarios sobre reacciones adversas se refieren solo a dosis relativamente altas de hierbas que contienen cantidades significativas de taninos. Es poco probable que la exposición accidental a taninos en niveles bajos tenga un impacto negativo significativo en la salud. De hecho, los taninos condensados ​​se encuentran en varios alimentos de consumo común. Por el contrario, los taninos hidrolizables son menos comunes en los alimentos (la granada es una excepción) y esto sugiere que debe evitarse la ingesta terapéutica a largo plazo de este grupo de taninos.

Las altas dosis de taninos provocan una astringencia excesiva en las mucosas, lo que produce un efecto irritante. Esto probablemente llevó a la práctica de agregar leche al té, por lo que los taninos se unen preferentemente a las proteínas de la leche en lugar de a la pared intestinal. Sin embargo, incluso agregar leche no previene el estreñimiento que puede resultar de la ingesta crónica de altos niveles de taninos. Por estas razones, las dosis altas de hierbas fuertemente astringentes deben usarse con precaución en condiciones muy inflamadas o ulceradas del tracto gastrointestinal y en pacientes que se quejan de estreñimiento.

La ingesta crónica de taninos inhibe las enzimas digestivas, especialmente las enzimas unidas a la membrana en la mucosa del intestino delgado. 277 Los taninos completan los iones metálicos e inhiben su absorción. Un estudio encontró que mientras el té y el hierro se consuman por separado, la absorción de hierro no se ve afectada. 278 Esta propiedad de los taninos de formar complejos con el hierro podría explotarse en pacientes varones con hemocromatosis, que ahora se reconoce como un trastorno relativamente común. (Consulte el Apéndice C para obtener más información sobre dichas interacciones potenciales con hierbas que contienen taninos). Los taninos también pueden reaccionar con la tiamina y disminuir su absorción. 279

La adición de ácido tánico, un tanino hidrolizable, a la mezcla de sulfato de bario utilizada en los enemas de bario aumenta el rendimiento y la precisión del examen. La mucosa colónica se destaca claramente y se mejora la visualización del tumor. Sin embargo, la práctica fue prohibida en 1964 por la FDA de los EE. UU. (Administración de Alimentos y Medicamentos). 280 Varias muertes causadas por hepatotoxicidad aguda, la mayoría en niños, se atribuyeron a esta práctica. 281 En estos casos, cantidades de ácido tánico suficientes para causar daño hepático masivo se absorbieron directamente en el torrente sanguíneo desde el colon. Es muy poco probable que este efecto se produzca por el uso de hierbas que contienen taninos. No obstante, se han registrado algunos casos inexplicables de hepatotoxicidad a base de hierbas. Por lo tanto, es prudente evitar el uso de altas dosis de hierbas altamente astringentes en pacientes con tractos gastrointestinales muy dañados, excepto en las circunstancias descritas anteriormente. El consumo de extracto de té verde se ha relacionado con casos raros de hepatotoxicidad idiosincrásica. 282

Los taninos son cancerígenos cuando se inyectan por vía subcutánea 283 y los tés de hierbas que contienen taninos se han implicado en el posible desarrollo de cánceres de esófago. 284,285 Si bien estas asociaciones probablemente tienen poca relevancia para la fitoterapia, sugieren precaución con el uso tópico y oral a largo plazo (en la piel dañada) de hierbas que contienen taninos.


Análisis computacional de proteínas

Las proteínas juegan un papel clave en casi todas las vías biológicas de un sistema vivo, y sus funciones están determinadas por la forma tridimensional de la cadena polipeptídica plegada. Los avances en la secuenciación del ADN y la biología estructural a lo largo de los años han revolucionado nuestra comprensión de la relación estructura-función de estas macromoléculas. Especialmente, un mayor número de estructuras proteicas en el Protein Data Bank ha proporcionado información invaluable sobre la posición precisa de cada átomo, lo que permite comprender las estructuras proteicas y la maquinaria celular a nivel atómico y facilita el descubrimiento de fármacos terapéuticos. Como complemento a los métodos experimentales, los enfoques in silico pueden revelar información adicional relacionada con muchos aspectos de la relación estructura-función de la proteína, que podría quedar enmascarada por la imagen estática de la configuración de la proteína.

A Profacgen, utilizamos las herramientas de software informático más avanzadas que permiten análisis completos de una proteína mediante la integración de datos de secuencia e información estructural. Nuestro experimentado equipo de bioinformática puede ayudar a revelar varias características de la proteína de interés, que incluyen, entre otras:

  • Parámetros físico-químicos
  • Anotación de funciones proteicas
  • Detección de homología y alineación estructural
  • Descubrimiento de motivos
  • Análisis funcional / de sitios de unión y cálculo del volumen de la cavidad
  • Análisis topológico global y caracterización de estructuras locales
  • Identificación del mapa de contacto de superficie / interfaz
  • Mapeo de redes de enlace H
  • Cálculo electrostático
  • Análisis de conglomerados hidrofóbicos
  • Evaluación de la estabilidad / energía de plegamiento de proteínas
  • Predicción del trastorno intrínseco de proteínas
  • Estimación de la calidad de la estructura y corrección de errores.
  • Redes PPI basadas en secuencia y estructura

Intentamos caracterizar con precisión las proteínas in silico y proporcionar información sobre las funciones basadas en información como su secuencia, estructura, dinámica, historia evolutiva y su asociación con otras moléculas. Los resultados ofrecerán una explicación de los datos experimentales observados desde una perspectiva de biología computacional o servirán como guía para más experimentos de laboratorio.

Análisis computacional de proteínas

Características

Tiempo de respuesta rápido
Informe detallado del proyecto generalmente dentro de una semana
Una variedad de análisis computacionales disponibles
Análisis personalizado según lo solicitado
Asistencia para identificar las herramientas de software adecuadas
Expertos disponibles para consulta técnica y diseño experimental.

Prometemos ofrecer un servicio personalizado de acuerdo con las necesidades específicas de nuestros clientes y rsquo e integrar nuestros procedimientos computacionales en su flujo de trabajo. No dude en contactarnos para obtener más detalles sobre nuestro servicio de análisis computacional de proteínas.


5. CONCLUSIÓN

Hemos presentado un algoritmo que infiere patrones de sitios de unión utilizando la similitud local entre las subcavidades del sitio activo. La singularidad de nuestro enfoque radica no solo en la consideración de las subcavidades, sino también en la representación estructural más completa de estas subcavidades, su parametrización y el método por el que se comparan. Demostramos la capacidad del algoritmo para aprovechar la información estructural no utilizada previamente para realizar inferencias de unión para proteínas que no comparten una similitud estructural significativa con sistemas conocidos. Utilizando la proteasa y la trombina del VIH-1 como casos de prueba, hemos dado el primer paso hacia la inferencia de farmacóforos basada en subcavidades. Tenemos la intención de ampliar nuestro trabajo hacia la inferencia de farmacóforos y la predicción de la función de las proteínas completamente automática. Más específicamente, creemos que un mapa de farmacóforo generado automáticamente podría usarse para acoplamiento virtual, optimización de clientes potenciales y de novo diseño de fármacos. Un ejemplo de un esfuerzo de optimización principal que utiliza este enfoque sería aplicar las preferencias de unión predichas al reemplazo de grupos químicos en un andamio bien estudiado. El conocimiento detallado de un mapa de farmacóforos también puede permitir la predicción de la función de las proteínas o proporcionar apoyo para hipótesis de unión generadas por humanos.


Ver el vídeo: Estructura del Sarcómero. La MEJOR Explicación!! (Agosto 2022).