Desarrollo de métodos estadísticos para el análisis de patrones biológicos en proteínas : aplicaciones a familias de proteínas repetitivas
Las proteínas son moléculas sumamente diversas, responsables de las más variadas funcionesbiológicas. Toda esta diversidad se encuentra codificada en las secuencias de aminoácidosque las constituyen. En este trabajo se aplican modelos cuantitativos, derivados de mecánicaestadística, que permiten der...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Repositorio: | Biblioteca Digital (UBA-FCEN) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | tesis:tesis_n6223_Espada |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6223_Espada |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | PROTEINAS REPETITIVAS PLEGADO DE PROTEINAS MODELO DE POTTS PREDICCION DE ESTRUCTURA PREDICCION DE TRIANGULITO G REPEAT PROTEIN PROTEIN FOLDING POTTS MODEL STRUCTURE PREDICTION TRIANGLE G PREDICTION |
| Sumario: | Las proteínas son moléculas sumamente diversas, responsables de las más variadas funcionesbiológicas. Toda esta diversidad se encuentra codificada en las secuencias de aminoácidosque las constituyen. En este trabajo se aplican modelos cuantitativos, derivados de mecánicaestadística, que permiten derivar propiedades generales (o macroscópicas) del plegado proteicoa partir de su secuencia primaria (propiedades microscópicas). El trabajo se enfoca enel estudio de proteínas repetitivas, cuya simetría en secuencia y estructura, y propiedadesderivadas de ellas, las han puesto en el centro del estudio del plegado proteico y del dise˜node biomoléculas con aplicaciones biotecnológicas. En este trabajo, la simetría en secuencia de las proteínas repetitivas han permitido reducirla dimensionalidad del problema, permitiendo un ajuste fino de los parámetros del modeloque no es posible en proteínas globulares de gran tama˜no. Cada proteína (o estado) recibe unapuntuación o energía que se encuentra relacionada con la estabilidad del plegado, e inclusopermite estimar el efecto de mutaciones puntuales. Por otro lado, el modelo presentado esutilizado para generar ensambles de nuevas variantes que son indistinguibles respecto de lasproteínas naturales mediante algoritmos de caracterización de secuencia actuales. Los modelos desarrollados permiten derivar medidas de correlación entre sustitucionesde aminoácidos en proteínas. Como es esperable, estas correlaciones reflejan distintas propiedadesfuncionales y evolutivas. Los análisis aquí desarrollados permiten distinguir las correlacionesoriginadas en la alta simetría de las secuencias de proteínas repetitivas y aquellasque evidencian contactos en la estructura nativa. |
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