Aplicação de dados de espectrometria de massas na modelagem de estrutura de proteínas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Amanda Miquilini Cordibello, 1994-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641289
Resumo: Orientador: Fabio Cesar Gozzo
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spelling Aplicação de dados de espectrometria de massas na modelagem de estrutura de proteínasApplication of mass spectrometry data in protein structure modelingEspectrometria de massaModelagemProteinas - EstruturaMass spectrometryModelingProteins - StructureOrientador: Fabio Cesar GozzoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de QuímicaResumo: Proteínas são as macromoléculas mais versáteis e complexas dos sistemas biológicos, fazendo parte de basicamente todos os processos que ocorrem em uma célula. Em virtude de a função de uma proteína estar intimamente ligada com a sua estrutura, há um grande interesse no estudo conformacional das proteínas com o intuito de entender como estas desenvolvem suas funções. O uso de dados de espectrometria de massas na caracterização estrutural de proteínas é muito atraente devido às características intrínsecas da técnica, como alta sensibilidade, velocidade de análise e, principalmente, sua universalidade de aplicação. Apesar do sucesso da aplicação da técnica de ligação cruzada/espectrometria de massas (XL-MS) na elucidação da estrutura de complexos proteína-proteína, não há ainda uma forma efetiva de se utilizar esses dados na caracterização da estrutura terciária de proteínas. Neste projeto, um protocolo com abordagem iterativa que faz uso eficiente das informações estruturais na modelagem de estrutura de proteínas foi desenvolvido. Como prova de conceito, o protocolo foi aplicado a um conjunto de proteínas resultando em modelagens mais precisas que os métodos atuais que fazem uso de XL-MS. Ainda, os avanços recentes na previsão estrutural de proteínas mostraram que valiosas previsões de distância entre resíduos usando dados coevolucionários podem ser obtidos com métodos baseados em aprendizagem profunda (deep learning). Sendo assim, a complementaridade entre ambos os tipos de restrições, já comprovada em estudos recentes, também foi explorada. 24 alvos da competição de proteínas CASP13 com topologias e estruturas diversas foram utilizados para testar o protocolo e os resultados mostram que um processo iterativo simples combinado com os dois tipos de restrições leva a um desempenho geral de modelagem superior. Além disso, as restrições complementares podem melhorar bastante a modelagem de alvos com um GDT_TS inicial médio (~ 40 a 60), especialmente aqueles com sequências maiores (> 150 resíduos), reforçando a relevância do método. Por fim, o método aqui desenvolvido abre caminho para o uso eficiente de restrições provindas de experimentos XL-MS no refinamento estrutural na modelagem de proteínasAbstract: Proteins are the most versatile and complex macromolecules of biological systems, being a part of basically all the processes occurring in a cell. Because the function of a protein is closely linked to its structure, there is great interest in the conformational study of proteins in order to understand how they develop their functions. The use of mass spectrometry data in the structural characterization of proteins is very attractive due to the intrinsic characteristics of the technique, such as high sensitivity, speed of analysis, and, mainly, its universality of application. Despite the successful application of the cross-linking/mass spectrometry (XL-MS) technique in elucidating the structure of protein-protein complexes, there is still no effective way to use these data in the structural characterization of proteins. In this project, a protocol with an iterative approach that makes efficient use of structural information in protein tertiary structure modeling was developed. As a proof of concept, the protocol was applied to a set of proteins resulting in more accurate modeling than the current methods that use XLMS. In addition, recent advances in protein structure prediction have shown that valuable distance predictions between residues using coevolutionary data can be obtained with deep learning-based methods. Thus, the complementarity between both types of constraints, already proven in recent studies, has also been explored. 24 targets of the CASP13 competition with diverse topologies and structures were used to test the protocol, and the results show that a simple iterative process combined with both types of constraints leads overall to superior modeling performance. In addition, complementary constraints can greatly improve the modeling of targets with an average initial GDT_TS (~ 40 to 60), especially those with larger sequences (> 150 residues), reinforcing the relevance of the method. Finally, the method developed here paves the way for the efficient use of constraints from XL-MS experiments in the structural refinement in protein modelingMestradoQuímica OrgânicaMestra em QuímicaCNPQ130525/2019-7FAPESP2019/07961-2[s.n.]Gozzo, Fábio Cesar, 1972-Martínez, LeandroGomes Neto, FranciscoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de QuímicaPrograma de Pós-Graduação em QuímicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMarques, Amanda Miquilini Cordibello, 1994-20212021-02-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (81 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641289MARQUES, Amanda Miquilini Cordibello. Aplicação de dados de espectrometria de massas na modelagem de estrutura de proteínas. 2021. 1 recurso online (81 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641289. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1164467Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-10T10:53:36Zoai::1164467Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-05-10T10:53:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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