Desarrollo de métodos estadísticos para el análisis de patrones biológicos en proteínas : aplicaciones a familias de proteínas repetitivas

• Autores: Espada, Rocío
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Ferreiro, Diego U.
• Materia: 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
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Las proteínas son moléculas sumamente diversas, responsables de las más variadas funciones biológicas. Toda esta diversidad se encuentra codificada en las secuencias de aminoácidos que las constituyen. En este trabajo se aplican modelos cuantitativos, derivados de mecánica estadística, que permiten derivar propiedades generales (o macroscópicas) del plegado proteico a partir de su secuencia primaria (propiedades microscópicas). El trabajo se enfoca enel estudio de proteínas repetitivas, cuya simetría en secuencia y estructura, y propiedades derivadas de ellas, las han puesto en el centro del estudio del plegado proteico y del diseño de 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 correlaciones originadas en la alta simetría de las secuencias de proteínas repetitivas y aquellasque evidencian contactos en la estructura nativa.
Proteins are extremely diverse molecules, responsible for the most varied biological functions. All this diversity is encoded in the amino acid sequences that constitute them. In this work, quantitative models, derived from statistical mechanics, that allow to derive general (or macroscopic) properties of the protein folding from its primary sequence (microscopicproperties) are applied. This work focuses on the study of repetitive proteins, whose symmetryin sequence and structure, and properties derived from them, have placed them at thecenter of the study of protein folding and of the design of biomolecules with biotechnologicalapplications. In this work, the sequence symmetry of the repetitive proteins has allowed to reduce thedimensionality of the problem, permitting to adjust the parameters of the model, which isnot possible in large globular proteins. Each protein (or state) receives a score or energythat is related to the stability of the folding, and even allows to estimate the effect of pointmutations. On the other hand, the presented model is used to generate assemblies of newvariants that are indistinguishable from natural proteins by current sequence characterization algorithms. The developed models permit to derive measures of correlation between substitutionsof amino acids in proteins. As expected, these correlations reflect different functional andevolutionary properties. The analyzes developed here enables to distinguish the correlationsoriginated in the high symmetry of the repetitive protein sequences and those that showcontacts in the native structure.
Fil: Espada, Rocío. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.