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Copy of modelamiento molecular

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by

Hugo Valdivia

on 21 September 2016

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Transcript of Copy of modelamiento molecular

Modelamiento
Molecular
3D

(cc) photo by Metro Centric on Flickr
(cc) photo by Franco Folini on Flickr
(cc) photo by Metro Centric on Flickr
Modelado por Homología
Importancia del modelado comparativo
(cc) photo by Metro Centric on Flickr
(cc) photo by jimmyharris on Flickr
(cc) photo by Metro Centric on Flickr
La anotación estructural de genomas completos, que pretende caracterizar la mayoría de las proteínas por métodos computacionales de un genoma secuenciado completamente
Creación de modelos de alta resolución de proteinas por métodos puramente computacionales
Construcción de un modelo de resolución atómica de una proteína con una estructura no experimental usando una estructura 3D de una proteína relacionada
(cc) photo by Metro Centric on Flickr
Teoría Termodinámica
Modelado Ab initio

Teoría evolutiva
Modelado comparativo

Métodos basados en la similaridad de secuencia
Métodos Basados en la similaridad estructural: Threading
Métodos Híbridos: Threading + Similaridad de Secuencia
I. Reconocimiento del modelo por alineamiento de secuencias
II. Corrección del
alineamiento
III. Generación del esqueleto carbonado de la proteína
IV. Modelado de los loops
V. Modelado de las cadenas laterales
VI. Optimización del modelo
VII. Validación del modelo
Es considerado el enfoque
mas sencillo de entender y
a la vez el mas exitoso
garantiza que la asignación de la estructura a la proteina desconocida posea una exelente calidad en terminos estereoquímicos y topológicos
la calidad del modelo generado debe ser tomado con cuidado
Template
30% de identidad estructural es como minimo aceptable para un modelado por homología, por lo que un aumento en el porcentaje de identidad aumenta la calidad del modelo
si un modelo no puede ser encontrado por BLAST abandonamos la idea del modelado por homología y optamos por métodos Threading o Ab initio
en la zona segura del modelado el % de identidad de secuencia es elevado y pueden ser detectados de alineamiento secuencia-secuencia como BLAST o FASTA
ver con que tipo de método se encuentran los moldes, escogiendo los moldes con gran porcentaje de identidad
los alineamientos generados por los métodos heurísticos es rápido, pero poco exacto
mejoramiento de zonas de baja identidad
incorporación de secuencias homólogas al alineamiento inicial para realizar un AMS
en un alineamiento múltiple están mucho mejor delineadas los sectores conservados desde el punto de vista evolutivo, fisicoquímico y estructural
el alineamiento sirve como mapa para generar la estructura de la proteína (backbone) de la secuencia estudiada
existen tres enfoques
modelado por ensamblaje de cuerpos rígidos
Armonización de segmentos
Reconstrucción de coordenadas
Modelado por satisfacción de Restricciones espaciales
disección de proteína molde en regiones conservadas que sirve como núcleo de
asignación estructural
regiones de loops menos conservadas
cadenas laterales que los completan
para lo cual se generan coordenadas espaciales para el marco estructural a partir de C-alfa de zonas conservadas
Software ProMod, que esta en el servidor SwissModel
encontrar la mayor cantidad de hexapeptidos que pueden ser agrupados en 100 clases estructurales
el modelo se construye en base a esta guía de estructuras, ajustando los segmentos del blanco que mejor se ajusten al segmento de la guía
ventaja: puede alinear con gran exactitud regiones no alineadas en el blanco
Software
SegMod
se basa en múltiples restricciones estructurales para la secuencia blanco en base a su alineamiento con el molde
las restricciones se generan suponiendo que las distancias entre los residuos alineados en el molde y el blanco son iguales y son suplementados con restricciones esterequímicas-energéticas utilizando un campo de fuerza
el modelo final se genera minimizando todas las restricciones
Software MoDELLER
gaps = query (blanco)
considerado como deleciones
se omiten los residuos del modelo que no son necesarios para el modelo
gaps = en target (molde)
considerado como inserciones
se corta el backbone del modelo y se insertan los residuos extras exigidos por la secuencia blanco
ambas situaciones suponen un cambio conformacional en el esqueleto carbonado proteico, sin embargo estos cambios conformacionales no suceden en estructuras secundarias como hojas beta o alfa hélices
los cambios conformacionales serán asignados con seguridad a zonas loops o turns o turns
el modelado de loops es uno de los grandes problemas aun no resueltos del modelado por homología
usamos 2 métodos
Basados en conocimientos estructurales sobre las proteínas del PDB
Basados en consideraciones energéticas
Se busca en el PDB para todo los tipos de loops conocidos y se copia la conformación del que mejor se ajuste
Método Ab-initio de predicción de plegamiento de un segmento peptídico utilizando funciones energéticas para juzgar la calidad del loops generado
usando
Dinámica Molecular
Minimización de energía
oJo
usado especialmente para la modelización de complementariedad de los anticuerpos, las cuales todas son loops
cuando tenemos altos porcentaje de identidad mayor a 65%, los ángulos diedros de las cadenas laterales en proteínas homólogas tienden a ser muy similares.
Se usan bibliotecas de rotámeros generados con estructuras de alta resolución, parecido a la predicción de loops, se puede usar también DM.
Además de una minimización de energía, también aplicamos dinámica molecular
La optimización finalizará siempre con una minimización energética que permita satisfacer las restricciones estéricas del sistema
Todo modelo posee errores que derivan de 2 fuentes
Porcentaje de identidad entre el blanco
Lo que introduce el molde
90% identidad = comparable a una estructura cristalográfica.

50 - 90% identidad = RMSD de las distancias entre Calfa del backbone 1,5A con errores en cadenas laterales.

25 - 50% identidad poco fiable, errores pronunciados a nivel del backbone y cadenas laterales, principalmemente en las zonas loops.
Preferir las estructuras cristalográficas con mejor resolución (0.5 - 1.5A) y a las determinadas por RMN.
Calcular la energía del modelo con un campo de fuerza
Determinación de un índice de normalidad
Software Anolea implementado en Swiss Model
Métodos que se aplican cuando existe menos del 30% de identidad entre la secuencia en estudio y target.
Se usa una biblioteca de plegamientos provenientes de proteínas resueltas experimentalmente la cual puede ser PDB, SCOP, CATH.
El programa FR trata de identificar un marco estructural que acomoda lo mejor posible la secuencia de la proteína blanco, comprende 4 módulos principales principales
la representación de las estructuras moldes, la biblioteca de plegamientos, base de datos primarias
módulo de evaluación entre la computabilidad entre el blanco y plegamiento del molde
algoritmo para calcular el alineamiento óptimo entre la secuencia del molde y la estructura del template
un sistema de puntuación para los alineamientos
3 estrategias
Comparaciones secuencia - secuencia
Comparaciones perfil -secuencia o secuencia -perfil
Comparación perfil - perfil
buscar homólogos cercanos con estructura conocida con Blast o Fasta, rápidos de ejecutar, pero la capacidad para detectar homólogos remotos es limitada
Alineamientos de motivos conservados, es más importante que el alineamiento de regiones variables
Mucho más sensible para encontrar similitudes, sobre todo dentro de la zona crepuscular, una de las implementaciones más usadas es FFASO3
El hallazgo de proteínas con plegamiento similares en ausencia casi completa de de simililaridad de secuencias, sugiere que la evolución convergente puede adquirir la adopción de plegamientos similares en 2 proteínas distintas.
Trata de enhebrar la secuencia blanco dentro de la estructura molde.
Threading encuentra similitud entre proteínas remotamente relacionadas o incluso no relacionadas en absoluto.
Trabajan dentro de la zona crepuscular por debajo del 30 % de identidad
menos del 30% de identidad, osea, menos del 30% de aminoácidos vecinos sean idénticos entre la estructura y la secuencia
Para manejar el conflicto
se tiene 2 categorías
Aproximación
congelada
Aproximación
descongelada
Mientras hay un análisis como se encaja el template sobre la estructura molde, se mantiene el ambiente estructural que rodea a cada residuo idéntico observado en el molde.
El ambiente estructural es actualizado a medida que se avanza en el proceso de comparación con el molde, se necesita recursos computacionales intensivos
El ambiente estructural local posee un efecto sobre las pautas de sustitución de un residuo, entonces debería estar manifiestamente presente en proteínas homologas
Los métodos híbridos utilizan la información en un AMS

Agregan términos para cada residuo, como preferencias
Estructuras
secundarias
Exposición/hundimiento en el núcleo hidrofóbico
Estas pautas de residuos cambian mucho menos que los ambientes estructurales en proteínas relacionadas estructuralmente
Los métodos híbridos pueden usar la aproximación congelada para realizar el alineamiento secuencia-estructura
siendo estos mecanismos más útiles para realizar el proceso FR
Este método resulta ser exitoso para asignar plegamientos correctos + métodos de comparación perfil-perfil mas modernos
1ALC
Target
ESTRUCTURA MODELADA
ESTRUCTURA CRISTALIZADA
Minimización energética
IgG humana
Reconocimiento de Plegamiento
(Fold Recognition – FR)
Amplia aplicación
Diseño de fármacos
Determinación de sitios catalíticos enzimáticos
Implica
Asumir que la estructura nativa de una proteína es termodinamicamente estable y se localiza en un minimo global de energía libre de gibbs en la superficie de energía potencial (PES) de la molécula
Aceptar el muestreo exahustivo del espacio conformacional (PES) disponible para cierta cadena polipeptídica, se producirá en un tiempo razonable
Poseer una función de energía potencial exacta (campo de fuerza) que pueda identifixar correctamente la estructura nativa entre varias estructuras similares de baja energía.
Enfoque de la termodinámica debida a Ludvig Edward Boltzmann conocido como modelado Ab Initio
¿Es posible predecir la estructura de una proteína según “Boltzmann”?
No por ahora, no se posee un método adecuado para muestrear el espacio conformacional en un tiempo razonable, tomando en cuenta que este método podemos obtener estructuras energéticamente bajas, pero biológicamente inactivas.
Sin embargo existen aproximaciones útiles y novedosas para restringir el espacio conformacional, para obtener uniones de energía más exactas (campos de fuerza)
Para la resolución de plegamiento proteico es resolverlo aplicando los primeros principios (Ab Initio).
Se requiere una exploración exhaustiva del espacio conformacional de la cadena poli-peptídica para identificar la estructura nativa que se asocia a un mínimo global en la SEP
Donde
El número de conformaciones es invariablemente enorme
Para lo cual los campos de fuerza se complementan con términos de solvatación
2 Enfoques
1. Método Ab Initio estrictos
2. Métodos Mixtos
Solo usan potenciales físicos para dirigir el plegamiento
Para reducir los requerimientos computacionales se usan métodos de dinámica molecular
Se basan en estructuras experimentales
Información previa existente en el PDB para generar una fuerte restricción del espacio conformacional
Método Rosseta que se basa en
1. Durante el plegamiento de una proteína, la estructura local restringe las conformaciones posibles en segmentos cortos de 9 residuos de aminoácidos.
2. Rosseta escoge al azar un segmento de la secuencia de 9 residuos, selecciona una secuencia los más parecido en el banco de datos del PDB y reemplaza, en la secuencia del blanco
3. Los fenómenos físicos que dirigen el fenómeno /esqueleto hidrofobico / interacciones electrostáticas / formación de enlaces de hidrógeno
4. Aquí las funciones energéticas no describen el proceso de forma satisfactorio
EVALUACIONES DE MÉTODOS DE PREDICCIÓN DE ESTRUCTURA PROTEICA

Tenemos que relacionar 2 aspectos.

- Conocimientos biológico del problema
- Selección criteriosa de metodologías
La comunidad bioinformática y de determinados experimentales unen esfuerzos para evaluar los métodos de predicción estructural.
Los resultados son evaluados contra las estructuras reales utilizando algoritmos estandarizados

Método de predicción completamente automatizado, los cuales dan los mismos resultados independientemente de la experiencia de los usuarios.

Producir resultados más rápidos y usar un número más amplio de target
¿Cómo saber que método es más adecuado para ciertos problemas prácticos?
¿Cómo saber cuál de ellos son los mejores resultados ?
CASP
Critical Assessment of protein
Structure Prediction
Se requiere a la comunidad de cristalografía aporten secuencias de proteínas próximas a ser resueltas que vendrá a ser el target
Experiment colaborativo
bianual
Se realiza un anuncio oficial a la comunidad científica
CAFASP
Critical Assessment of Fully Automated Structure Prediction
LIVEBENCH
El método Ab Initio
Relación entre el % de identidad de secuencia y la fiabilidad del modelo obtenido por modelo comparativo (Rost)
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