Algoritmos genéticos para identicação de sítios ativos em enzimas

• Autor(a) principal: Sandro Carvalho Izidoro
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A9NMYH
• topic: BIOINFORMÁTICA; Domínio Catalítico; Bioinformática; Algoritmos genéticos; Enzimas

Mais de 14 mil famílias de proteínas estão anotadas no Pfam (Protein Families Database), das quais cerca de 3.500 ainda têm suas funções desconhecidas. Testes experimentais são caros e demorados e, na sua ausência, estudos têm demonstrado que a função de uma proteína pode ser inferida com sucesso baseando-se similaridade da sequência ou da estrutura de uma proteína hipotética e proteínas de função conhecida. Uma maneira de predizer a função de uma proteína é através da busca dos sítios de ligação (binding sites). Sítios de ligação são regiões na superfície de uma enzima especialmente modeladas para interagir com outras moléculas. Devido à sua importância para a função da enzima, os aminoácidos do sítio ativo são mais conservados durante a evolução do que a sequência como um todo. Consequentemente, eles podem ser uma rica fonte de informações para a predição de função.Diversos métodos já foram propostos para identicar sítios ativos com base em templates. Porém, eles apresentam algumas limitações. Grande parte desses métodos não é capaz de lidar com mutações conservativas, onde enzimas com a mesma função podem variar em termos da composição dos aminoácidos do sítio ativo. Além disso, muitos deles não são capazes de identicar a cadeia ao qual um resíduo pertence ou restrigem a busca em termos de número de resíduos no template ou distâncias máximas entre o template e o sítio candidato.O principal objetivo desta tese é propor um novo método para a busca de sítios ativos basedos em templates utilizando algoritmos genéticos com base em dados estruturais. Para isso foi proposto o Genetic Active Site Search (GASS), um algoritmo genético modelado para utilizar informações estruturais de um sítio ativo template na busca de enzimas com sítios ativos similares. O método pode encontrar sítios ativos com resíduos em cadeias diferentes e é capaz de lidar com mutações conservativas, além de não impor quaisquer restrições quanto ao número de resíduos no sítio ativo e a distância entre eles. Os resultados do GASS foram comparados com os sítios catalíticos anotados no Catalytic Site Atlas (CSA) utilizando quatro diferentes conjuntos de dados. Quando comparado com outros métodos de busca de sítios catalíticos, os resultados mostraram que o GASS pôde identicar corretamente mais de 90% dos sítios pesquisados. Experimentos também foram realizados utilizando os dados de sítios de ligação dacompetição CASP 10 e, quando comparado com os 17 métodos participantes, o GASS apareceu em quarto lugar, embora não tenha sido inicialmente desenvolvido com este propósito.