Desarrollo de herramientas bioinformáticas para el estudio y clasificación de proteínas usando coevolución

• Autores: Simonetti, Franco Lucio
• Año de publicación: 2017
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Santos, Javier; Marino-Bulsje, Cristina; Delfino, José María; Ferreiro, Diego; Parisi, Gustavo
• Materia: Coevolución; Análisis de secuencias; Evolución; Ciencia de la vida
• Institución: Universidad de Buenos Aires

Multiple sequence alignments (MSA) provide us with at least two types of information;\none is given by the conservation of amino acids at certain position, while the other is given by\nthe relationship or coevolution between two or more positions. This coevolution between sites\nis inferred using methods that estimate covariation from a MSA. In this thesis, a public webserver\ncapable of calculating covariation between residues in a protein family was developed.\nMore importantly, an interactive visualization framework is available to explore the results in\nterms of sequence conservation, covariation integrated with the protein 3D structure.\nCoevolution can also be detected at protein interfaces, where proteins need to maintain\ncertain interactions throughout their evolution. Until now, such analysis was restricted to bacterial\ngenomes sequences only and to expert users capable of building their own concatenated\nMSA suitable for this calculations. The I-COMS tools was developed to extend the analysis\nto any species as well as facilitate non expert users the calculation and interpretation of the\nobtained results. Finally, the extent of the covariation relationship across diferent protein\nfamilies was studied to assess the network topology similarity between related functional domains.\nThis study provides the foundation to the development of new methods that aim at\nclustering and classifying proteins in families.
Fil: Simonetti, Franco Lucio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica. Buenos Aires, Argentina
Los alineamientos múltiples de secuencias (MSA) contienen al menos dos tipos de información; una está dada por la conservación de aminoácidos en ciertas posiciones, mientras que\nla otra habla sobre la interrelación o coevolución entre dos o más posiciones. La coevolución\nentre sitios se inére utilizando métodos estadísticos que estiman la covariación entre posiciones\na partir de un MSA. En esta tesis, se desarrolló web de acceso libre y gratuito que\npermite a usuarios no expertos calcular covariación en familias de proteínas. Los resultados se\npresentan en una interfaz interactiva que permite explorar la red de covariación e integrarla\ncon la estructura 3D de la proteína.\nLa coevolución entre sitios también puede ser detectada en la interfaz de contacto de dos\nproteínas que interactúan y han requerido mantener esta interacción durante su evolución.\nHasta ahora, este tipo de análisis estaba restringido a secuencias de genomas bacterianos y se\nrequerían conocimientos avanzados para la generación de un MSA concatenado adecuado para\neste tipo de cálculo. La herramienta I-COMS fue desarrollada con esto en mente, y facilitar a\nlos usuarios este tipo de análisis, extender el rango de aplicabilidad y analizar los resultados\nde manera gráfica.\nPor último, se estudió cuál es el alcance de la información capturada en la topología de\nlas redes de covariación para detectar familias de proteínas relacionadas. Este estudio sienta\nlas bases para el desarrollo de nuevos métodos para agrupar y clasificar proteínas en familias.
Ciencias Bioquímicas
Doctor de la Universidad de Buenos Aires en Farmacia y Bioquímica