Bioinformática estructural - Predicción de estructuras de proteínas y

Bioinformática estructural
Predicción de estructuras de proteínas y ARN
Dr. Eduardo A. R ODRÍGUEZ T ELLO
C INVESTAV-Tamaulipas
25 de julio del 2013
Dr. Eduardo R ODRÍGUEZ T. (C INVESTAV)
Bioinformática estructural
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
2
Predicción de la estructura secundaria de proteínas
3
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
4
Predicción de la estructura secundaria de ARN
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Introducción
Las proteínas realizan la mayoría de las funciones biológicas y
químicas esenciales en una célula
Juegan un papel importante en las funciones estructurales,
enzimáticas, de transporte y regulación
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Introducción
Estructura 3D → Funcionalidad
La estructura está codificada en la
secuencia de aminoácidos
[Anfinsen, 1973]
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Ángulos diedrales
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Ángulos diedrales
Ángulos diedrales
Los átomos asociados al enlace peptídico se encuentran en el
mismo plano
Por esta razón el enlace peptídico no puede girar libremente
El ángulo de rotación de un enlace se conoce como diedral o de
torsión
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Ángulos diedrales
Ángulos diedrales
Los enlaces N–Cα (φ) y Cα –C (ψ) sí pueden girar con cierta
libertad
Las combinaciones de φ y ψ permiten a las proteínas plegarse de
muchas maneras
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Ángulos diedrales
Gráfica de Ramachandran
Las rotaciones de φ y ψ no son completamente libres. Entonces,
sólo hay un rango limitado de conformaciones peptídicas
La gráfica de Ramachandran muestra las combinaciones de φ y ψ
que son permitidas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Jerarquía
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Estructura de las proteínas
La estructura primaria es la secuencia de aminoácidos unidos por
enlaces peptídicos
El polipéptido resultante se puede plegar en unidades de
estructura secundaria como las hélices alfa
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Estructura de las proteínas
La hélice alfa es parte de la estructura terciaria de la proteína
plegada, la cual a su vez puede ser una subunidad de la
estructura cuaternaria de una proteína de múltiples unidades,
como la hemoglobina
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Fuerzas de estabilización
La estructura de las proteínas se mantiene por fuerzas de
estabilización como las interacciones electrostáticas, las fuerzas
de Van der Waals y los enlaces de hidrógeno
Las interacciones electrostáticas ocurren cuando el exceso de
carga negativa en una región es neutralizado por cargas positivas
en otra región formando puentes salinos entre residuos de carga
opuesta
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Fuerzas de estabilización
Los enlaces de hidrógeno son un tipo de interacciones
electrostáticas que involucran a un átomo de hidrógeno de un
residuo y a un átomo de oxígeno de otro residuo
El hidrógeno con carga positiva se une parcialmente al oxígeno
con carga negativa
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Fuerzas de estabilización
Las fuerzas de Van der Waals son las fuerzas de atracción o
repulsión entre moléculas o entre partes de una misma molécula
Los electrones de un átomo crean un dipolo eléctrico que atrae a
otro dipolo de un átomo cercano
Pero cuando están muy cerca los átomos, se comienzan a repeler
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Jerarquía
Fuerzas de estabilización
El radio de Van der Waals es la distancia a la que un átomo
puede estar cerca de otro
Los puentes disulfuro también intervienen en la estabilización de
la estructura de una proteína
Estos puentes se forman entre los átomos de azufre de la cisteína
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Estructura secundaria
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura secundaria
Hélices–α
Una hélice–α tiene una conformación de la cadena principal
parecida a un sacacorchos
En esta hélice existen 3.6 residuos en cada giro
La estructura se estabiliza mediante enlaces de hidrógeno entre
átomos de la cadena principal i e i + 4, que son casi paralelos al
eje de la hélice
φ y ψ son de 60o y 45o
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura secundaria
Hélices–α
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura secundaria
Hojas–β
Una hoja–β es una configuración completamente extendida que
se construye de varias regiones espacialmente adyacentes de un
polipéptido
Cada región que la forma se conoce como hebra–β
Esta estructura se estabiliza por medio de enlaces de hidrógeno
que se forman entre residuos de hebras adyacentes
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura secundaria
Hojas–β
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura secundaria
Espirales y rizos
También hay estructuras locales que no pertenecen a estructuras
secundarias regulares
Estas estructuras son las espirales y los rizos
Los rizos se caracterizan por ser giros bruscos
Las espirales se forman por regiones de conexión completamente
irregulares
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Estructura terciaria
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura terciaria
Tipos de proteínas
El arreglo y empaque completo de estructuras secundarias forma
la estructura terciaria de la proteína
La estructura terciaria generalmente se clasifica en proteínas
globulares o de membrana
Las globulares existen en solventes a través de interacciones
hidrofílicas con moléculas solventes
Las de membrana existen en lípidos de membrana y se
estabilizan por medio de interacciones hidrofóbicas con las
moléculas de lípidos
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura terciaria
Proteínas globulares
Son solubles y están rodeadas por moléculas de agua
Tienen estructuras compactas de forma esférica con residuos
hidrofílicos en la superficie e hidrofóbicos en el núcleo
Minimiza el contacto con el agua en el centro y maximiza las
interacciones con agua en el exterior
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura terciaria
Proteínas globulares
Algunos ejemplos: enzimas, mioglobinas y hormonas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura terciaria
Proteínas de membrana integral
Existen en las bicapas de lípidos de la membrana de la célula
Como están rodeadas de lípidos, el exterior debe ser hidrofóbico
para ser estable
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Estructura terciaria
Proteínas de membrana integral
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Cristalografía de rayos–X
Requiere que las proteínas formen cristales con posiciones fijas
de una manera repetida y ordenada
Los cristales se iluminan con un haz intenso de rayos–X
Los electrones que rodean a los átomos desvían los rayos–X
produciendo un patrón regular de difracción
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Cristalografía de rayos–X
El patrón está compuesto de miles de puntos grabados en una
placa de rayos–X
El patrón se convierte a un mapa de densidad de electrones
La estructura se modela con los aminoácidos que mejor se
ajustan al mapa
Una limitante que existe es la necesidad de obtener cristales a
partir de las proteínas, lo que no siempre es posible
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Cristalografía de rayos–X
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Cristalografía de rayos–X
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Espectroscopia NMR
La espectroscopia de resonancia magnética nuclear (NMR)
detecta patrones de giro de núcleos atómicos en un campo
magnético
Utiliza radiación para inducir transiciones entre estados de giro de
los núcleos en un campo magnético
Las interacciones entre pares de isótopos producen señales de
radio que están correlacionadas con la distancia entre ellos
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
Espectroscopia NMR
Interpretando estas señales se puede determinar la proximidad
entre átomos y con esto se puede construir un modelo para la
proteína
No tiene la limitación de generar cristales, pero solamente puede
determinar estructuras con menos de 200 residuos
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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BD de estructuras de proteínas
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
BD de estructuras de proteínas
Banco de datos de proteínas
Las estructuras de proteínas que se obtienen por cristalografía y
espectroscopia, entre otros métodos, se almacenan en el Banco
de Datos de Proteínas (PDB)
Las estructuras definen la posición, en un espacio tridimensional,
de cada átomo de la proteína
El sitio en Internet de PDB permite subir, buscar y bajar datos de
proteínas
Aunque PDB tiene miles de estructuras almacenadas, la
información es redundante, existen muchas entradas para una
misma proteína, ya que se reportan con diferentes resoluciones,
con mutaciones en un residuo, etc
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
BD de estructuras de proteínas
Formato PDB
Cada descripción de una proteína tiene un código de 4 símbolos
alfanuméricos
Las líneas tienen 80 caracteres de longitud
Consta de un encabezado y una sección de coordenadas
atómicas
El encabezado puede incluir información de método del
determinación, resolución, parámetros de cristalografía,
referencias bibliográficas, etc
Las coordenadas incluyen el nombre del átomo, del residuo,
número del residuo, coordenadas en x, y , z, factor de
temperatura, entre otros datos
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
BD de estructuras de proteínas
Formato PDB
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
BD de estructuras de proteínas
Formato mmCIF y MMDB
Las limitaciones del formato PDB han permitido el desarrollo de
nuevos formatos como mmCIF y MMDB que son más fáciles de
analizar por una computadora y permiten describir estructuras
más complejas
Cada línea describe un campo de la descripción de la estructura,
primero se escribe el nombre del campo y luego el valor
Un archivo MMDB utiliza el formato ASN.1 para describir una
estructura
Incluye información de enlaces para cada molécula, llamada
gráfica química, permitiendo que las estructuras se dibujen más
rápido
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
BD de estructuras de proteínas
Formato mmCIF y MMDB
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
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Visualización de estructuras proteínicas
Conceptos básicos de bioinformática estructural
Introducción
Ángulos diedrales
Jerarquía
Estructura secundaria
Estructura terciaria
Determinación de la estructura 3D de las Proteínas
BD de estructuras de proteínas
Visualización de estructuras proteínicas
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Visualización de estructuras proteínicas
La característica más básica de un software de visualización es la
capacidad de crear conectividad entre átomos para simular la
vista de una molécula
El programa de visualización puede ofrecer diferentes
presentaciones de visualización:
1
2
3
4
Tramas de alambres (wire-frame)
Esferas y líneas (balls and sticks)
Esferas (space-filling o CPK - Corey, Pauling, and Koltan)
Listones (ribbons)
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Tramas de alambres (wire-frame)
Es un diagrama de líneas que representa los enlaces entre
átomos (representación más simple)
Es útil para localizar residuos específicos en una estructura de
proteína
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Esferas y líneas (balls and sticks)
Representan átomos y sus enlaces respectivamente
Pueden representar la columna vertebral de una estructura
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Esferas (space-filling o CPK
Cada átomo se describe usando una esfera grande cuyo radio
corresponde a su radio de van der Waals
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Listones (ribbons)
Usa listones en forma de espiral para representar las hélices-α y
flechas planas para representar las hebras-β
Permiten identificar fácilmente las estructuras secundarias
Ofrece una vista general de toda la topología de la estructura
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Software
RasMol. Lee formatos PDB y mmCIF. Puede desplegar una
molécula completa o partes específicas de ella. Es un programa
de línea de comandos y se encuentra disponible en plataformas
UNIX, Windows y Mac.
RasTop. Es una nueva versión de RasMol disponible en
plataforma Windows. Posee una mejor interface de usuario.
Swiss-PDBViewer. Es un visor de estructuras disponible para
Mac y Windows. Posee mucha funcionalidad para ser un
shareware. Capaz de visualizar múltiples estructuras, analizar y
modelar. Puede medir distancias, potencial electrostático, ploteo
de Ramachandran, etc.
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Conceptos básicos de bioinformática estructural
Visualización de estructuras proteínicas
Visualización de estructuras proteínicas
Molscript. Despliega estructuras tridimensionalmente y ofrece
varios formatos de salida. Disponible en plataformas UNIX.
Ofrecer diferentes presentaciones de visualización. Sin embargo,
es una aplicación de línea de comandos.
JMol. Es un applet para visualuzar estructuras químicas que
emplea representación de esferas.
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
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Introducción
Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Métodos ab initio
Métodos basados en homología
Predicción con redes neuronales
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Introducción
Las estructuras secundarias son conformaciones locales estables
de una cadena polipeptídica
Son esenciales en la determinación de la estructura
tridimensional de proteínas
Incluyen elementos estructurales regulares y altamente repetidos
como las hélices-α y las hojas-β
Se estima que cerca del 50 % de los residuos de una proteína se
pliegan en alguna de esas dos formas
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Introducción
La predicción de estructuras secundarias de proteínas se refiere a
la identificación del estado de conformación de cada residuo de
los aminoácidos en la secuencia de una proteína
Dichos estados de conformación pueden ser de tres tipos: Hélices
(H), Hebras (E) o Rizos (C).
La predicción está basada en el hecho de que las estructuras
secundarias tienen un arreglo regular de los aminoácidos,
estabilizado por los enlaces de hidrógeno
Esta regularidad sirve de base a los algoritmos de predicción
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Introducción
La predicción de estructuras secundarias de proteínas tiene
aplicación en la clasificación de proteínas y en la separación de
dominios de proteínas y de motivos funcionales
Además es un paso intermedio para determinar la estructura
terciaria de proteínas
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Introducción
Los métodos para la predicción de la estructura secundaria de
proteínas (globulares) son de dos tipos:
Basados en ab initio. Predicen la estructura secundaria empleando
información estadística calculada a partir de una sola secuencia
Basados en homología. No sólo toman en cuenta estadísticas de
los residuos de una secuencia, además también consideran
patrones comunes conservados entre múltiples secuencias
homólogas
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
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Métodos ab initio
Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Métodos ab initio
Métodos basados en homología
Predicción con redes neuronales
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Métodos ab initio
Este tipo de métodos mide la tendencia relativa de cada
aminoácido de pertenecer a cierto tipo de elemento de estructura
secundaria
Las puntuaciones de propensión fueron derivadas de estructuras
conocidas de cristales
Algunos ejemplos: Chou-Fasman y Ganier, Osguthorpe y Robson
(GOR)
Estos pertenecen a la primera generación de métodos de
predicción (1970s)
La información estructural de proteínas era limitada y las
estadísticas eran derivadas de conjuntos de datos restringidos
(baja exactitud)
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método Chou-Fasman
Determina la tendencia de cada residuo a encontrarse en una
hélice, una hebra o un giro usando frecuencias observadas en
cristales de proteínas
El cálculo de la puntuación de propensión es simple.
Supongamos que hay n residuos en la estructura de la proteína
de los cuales m son residuos en hélices
El número total de residuos de Alanina es y de los cuales x están
en hélices
La puntuación de propensión para la Alanina de estar en una
hélice está dada por la siguiente relación:
(x/m)
(y /n)
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Bioinformática estructural
(1)
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método Chou-Fasman
Si la puntuación de propensión para un residuo es igual a 1.0
para hélices (P(hélice-α)) significa que el residuo tiene igual
probabilidad de ser encontrado en una hélice o en cualquier otra
estructura
Si P(hélice-α) < 1,0 entonces el residuo tiene poca oportunidad
de ser encontrado en una hélice
Si P(hélice-α) > 1,0 entonces es altamente probable que el
residuo se encuentre en una hélice
Usando este concepto Chou y Fasman crearon la siguiente tabla
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método Chou-Fasman
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método Chou-Fasman
El algoritmo Chou-Fasman toma la secuencia y la divide en
ventanas de tamaño fijo para determinar el número de residuos
pertenecientes a cada estructura usando la puntuación de
propensión
Para hélices-α la ventana es de tamaño 6, si una región tiene 4
residuos contiguos cada uno con P(hélice-α) > 1,0, se concluye
que el conjunto forma parte de una hélice
Esta región en hélice se extiende en ambas direcciones hasta que
P(hélice-α) < 1,0
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método Chou-Fasman
Para las hebras-β utiliza una ventana de 5 residuos, si se tienen
al menos 3 residuos cada uno con P(hebra-β) > 1,0, se concluye
que el conjunto forma parte de una hebra-β
Si ambos tipos de estructuras se traslapan en cierta región, se
toma la siguiente decisión
P
P
Si
P(hélice-α) > P(hebra-β) entonces se concluye una
hélice-α
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método GOR
También se basa en la puntuación de propensión de cada residuo
de estar en cada una de las 4 siguientes estructuras: Hélices (H),
Hebras (E), Giros (T) o Rizos (C).
Sin embargo, toma en cuenta para este cálculo las interacciones
con los residuos vecinos
Examina una ventana de 17 residuos y suma la propensión para
los residuos para las 4 posibles estructuras (4 sumatorias)
La puntuación más alta define el tipo de estructura al que
pertenece el residuo al centro de la ventana (noveno residuo)
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos ab initio
Método GOR
Tanto este método como el de Chou-Fasman tienen la desventaja
de tener baja precisión de predicción (aprox. 50 %)
Sin embargo, han surgido algunas nuevas versiones como GOR
II, GOR III y GOR IV (1980s e inicio de 1990s)
Integran estadísticas más refinadas basadas en un número más
grande de proteínas conocidas e incorporan más interacciones
locales entre residuos
Su precisión de predicción mejoró 10 %
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
2
Métodos basados en homología
Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Métodos ab initio
Métodos basados en homología
Predicción con redes neuronales
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos basados en homología
Métodos basados en homología
Son la tercera generación de métodos (finales de 1990s) y
emplean información evolutiva
Combinan métodos ab initio para predicción de la estructura
secundaria de secuencias individuales e información de
alineamiento múltiple de secuencias homologas (identidad
> 35 %)
La idea detrás de este enfoque es que proteínas homologas
adoptan la misma estructura secundaria y terciaria
Este tipo de métodos han ayudado a mejorar la precisión de
predicción en 10 % con respecto a los métodos de segunda
generación
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Métodos basados en homología
Métodos basados en homología
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
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Predicción con redes neuronales
Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Introducción
Métodos ab initio
Métodos basados en homología
Predicción con redes neuronales
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Predicción de la estructura secundaria de proteínas
Predicción con redes neuronales
Predicción con redes neuronales
La tercera generación de algoritmos de predicción también hace
uso de redes neuronales para analizar patrones de substitución
en alineamientos de múltiples secuencias
Esto ha permitido aumentar la precisión de predicción a un 75 %
Algunos ejemplos de aplicaciones que utilizan redes neuronales:
PHD, PSIPRED, SSpro, PROF, HMMMSTR
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
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Introducción
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Métodos basados en homología
Métodos basados en plegado (threading)
Modelos Ab Initio
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Introducción
Existen tres enfoques computacionales para el modelado y
predicción de estructuras tridimensionales de proteínas
Homología
Plegado (Threading)
Ab initio
Los dos primeros se basan en el conocimiento estructural de la
proteína obtenido de las BD, mientras que el tercero no requiere
de ninguna información adicional
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
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Métodos basados en homología
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Métodos basados en homología
Métodos basados en plegado (threading)
Modelos Ab Initio
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
Métodos basados en homología
Como su nombre lo indica, predice las estructuras de las
proteínas mediante la comparación con estructuras de proteínas
homólogas conocidas
También es llamado Modelo Comparativo
Se basa en el principio de que si dos proteínas tienen un alto
grado de similitud es muy probable que tengan estructuras
tridimensionales similares
El modelo de homología general consta de 6 pasos
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
1. Selección de plantilla
Consiste en encontrar las estructuras principales y sirve como
base para el proceso de modelado
Este paso consiste en la búsqueda en el Banco de Datos de
Proteínas (PDB) para seleccionar aquellas proteínas homólogas
Esta búsqueda se pude llevar a cabo mediante cualquier método
de alineamiento de pares tales como BLAST o FASTA.
Por lo general, es posible encontrar varias estructuras con un
porcentaje de similitud considerable, sin embargo se recomienda
usar sólo aquella con el porcentaje más alto
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Métodos basados en homología
2. Alineamiento de secuencias
Una vez identificada la secuencia con mayor similitud, se lleva a
cabo un reajuste, para ello se usa un algoritmo de alineamiento
para obtener una adaptación óptima entre las secuencias
Se considera como el paso más critico, ya que un alineamiento
incorrecto conducirá a una designación incorrecta de los residuos
Los algoritmos usados en este paso pueden ser T-Coffe o Praline
De ser necesario se puede llevar a cabo un perfeccionamiento
manual del resultado arrojado por el algoritmo
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
3. Creación del esqueleto del modelo
Una vez teniendo el alineamiento óptimo, existen tres
posibilidades para los residuos en las regiones alienadas:
1
2
3
Residuos similares. Las coordenadas de los residuos de la plantilla
pueden ser copiadas directamente a la proteína objetivo (query)
Residuos idénticos. Las coordenadas de los átomos de la cadena
lateral se copian junto con los átomos de la cadena principal
Residuos diferentes. Sólo los átomos de la columna vertebral se
pueden copiar
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
4. Modelado de bucles
Como sabemos, el resultado de un alineamiento de secuencias
causa la inserción de huecos, los cuales son el resultado por el
alineamiento mismo
Estos huecos no pueden ser directamente modelados, por lo que
se requiere de un modelo para “cerrar” estos huecos
Existen dos técnicas para abordar este problema
Método de búsqueda en BD
Método ab initio
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
4. Modelado de bucles
El método de búsqueda en BD propone buscar “piezas de
repuesto”, de estructuras conocidas de proteínas que se acoplen
en el hueco
La secuencias de átomos que preceden y continúan a esta región
se suelen llamar tallo.
El procedimiento inicia midiendo la orientación y distancia de las
regiones entre los tallos y buscar en PDB los segmentos de la
misma longitud que coincidan
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Métodos basados en homología
4. Modelado de bucles
Suelen existir diferentes segmentos alternativos que se adapten a
esta región
El mejor fragmento se copia en los puntos de anclaje de los tallos
El método ab initio genera muchos bucles y búsquedas al azar
Si los huecos son relativamente cortos (de 3 a 5 residuos) los dos
métodos producen modelos correctos
Si los huecos son muy largos, es muy difícil lograr un modelo
fiable
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Métodos basados en homología
4. Modelado de bucles
FREAD
www.cryst.bioc.cam.ac.uk/cgi-bin/coda/fread.cgi,
usa el método de BD
PETRA
www.cryst.bioc.cam.ac.uk/cgi-bin/coda/pet.cgi
emplea el método ab initio
CODA www.cryst.bioc.cam.ac.uk/~charlotte/Coda/
search_coda.html utiliza consenso basado en los resultados
de los dos sitios anteriores
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Métodos basados en homología
5. Perfeccionamiento de la cadena lateral
Una vez que la cadena principal de átomos está construida, las
posiciones de las cadenas laterales deben ser determinadas
La cadena lateral puede ser construida mediante la búsqueda de
cada ángulo de torsión, seleccionando aquellos que tengan la
menor interacción de energía con sus vecinos
Sin embargo, esto no se puede llevar a cabo en la mayoría de los
casos (computacionalmente prohibitivo)
Para ello ha surgido el concepto de rotamers, el cual usa los
ángulos de torsión extraídos de estructuras de proteínas
conocidas
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
5. Perfeccionamiento de la cadena lateral
Teniendo una librería de rotamers se reduce el tiempo de
cómputo debido a que sólo unos cuantos ángulos de torsión son
examinados
Sin embargo, aún es necesario reducir más el tiempo de cómputo,
mediante observaciones se ha visto que la columna vertebral esta
relacionada con ciertas conformaciones de la cadena lateral
Haciendo uso de la existencia de esta correlación, es posible
eliminar aún más ángulos innecesarios
Uno de los paquetes que ha demostrado presentar un buen
desempeño es SCWRL
www.fccc.edu/research/labs/dunbrack/scwrl/
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
6. Refinamiento mediante funciones de energía
Hasta este paso no se garantiza que la estructura este libre de
irregularidades
Para tratar de solucionar esto, se hace uso de la minimización de
energía, esto tiene como objetivo reducir la energía al mínimo
para aliviar tensiones y colisiones sin afectar significativamente la
estructura
Este paso debe aplicarse cuidadosamente, ya que en ocasiones
es posible que residuos se muevan a otras posiciones incorrectas
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Métodos basados en homología
6. Refinamiento mediante funciones de energía
Otro método hace uso del proceso de simulación de dinámica
molecular
Este hecho se basa en que la minimización de la energía se
obtiene moviendo los átomos de un mínimo local sin necesidad
de buscar todas las posibles combinaciones
Requiere de cálculos termodinámicos con los átomos
GROMOS www.igc.ethz.ch/gromos/ es un programa el cual
usa simulación de dinámica molecular
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
Evaluación del modelo
El modelo obtenido tiene que ser evaluado para asegurarse de
que las características estructurales del modelo son coherentes
con las normas físico-químicas
Para ello se detectan los errores haciendo uso de perfiles
estadísticos, características espaciales e interacción de energía a
través de estructuras determinadas experimentalmente
Si se detectan irregularidades estructurales, la región se
considera con errores y tiene que ser perfeccionada
Procheck www.biochem.ucl.ac.uk/~roman/procheck/
procheck.html es un programa el cual es capaz de comprobar
los parámetros físico-químicos
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en homología
Evaluación del modelo
WHAT IF www.cmbi.kun.nl:1100/WIWWWI/ es un servidor de
análisis de proteínas que valida una proteína mediante corrección
química.
ANOLEA http://protein.bio.puc.cl/cardex/servers/
anolea/index.html es un servidor web que utiliza el método
de evaluación estadística
Verify3D www.doe-mbi.ucla.edu/Services/Verify3D/ es
otro servidor que utiliza el enfoque estadístico
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
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Métodos basados en plegado (threading)
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Métodos basados en homología
Métodos basados en plegado (threading)
Modelos Ab Initio
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en plegado (threading)
Métodos basados en plegado (threading)
En ocasiones muchas proteínas pueden compartir la misma
estructura aunque no exista mucha similitud en las secuencias
Esta propiedad permitió desarrollar métodos computacionales
para poder predecir estructuras de las proteínas sin importar la
similitud de las secuencias
Para determinar si una secuencia adopta una estructura
tridimensional conocida se hacen uso de los métodos de
reconocimiento de plegado (threading)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en plegado (threading)
Métodos basados en plegado (threading)
Dicha comparación hace hincapié en la congruencia de las
estructuras secundarias, ya que estas son las más conservadas
evolutivamente
Gracias a este enfoque se pueden identificar proteínas
estructuralmente similares, incluso sin detectarse similitud alguna
en la secuencia
Estos algoritmos se pueden clasificar en dos grupos: basados en
pares de energías y basados en perfiles
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en plegado (threading)
Métodos de pares de energía
Estos métodos buscan en una BD estructural la mejor
coincidencia, haciendo uso de un alineamiento con la secuencia
de consulta
Este alineamiento se hace a nivel de perfil de las secuencias
usando programación dinámica. En ocasiones también se suele
usar un alineamiento local
El siguiente paso es construir un modelo el cual lleve a cabo una
sustitución de residuos
Se calcula la energía, la cual consiste en la interacción de energía
entre los residuos
Finalmente se clasifican en base a la energía para encontrar la
menor de ellas (la estructura más compatible)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en plegado (threading)
Métodos de perfil
Se construye un perfil para un grupo de proteínas relacionadas,
usando información estadística de cada residuo
Este perfil contiene la probabilidad de ocurrencia de cada uno de
los veinte aminoácidos por cada posición
El puntaje de este perfil contiene información para tipos de
estructuras secundarias
Para predecir el pliegue estructural, primero se predice su
estructura secundaria y a partir de esta información se compara
con estructuras de perfiles conocidos
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Métodos basados en plegado (threading)
Métodos basados en plegado (threading)
3D-PSSM www.bmm.icnet.uk/~3dpssm/ es un programa
basado en perfiles para identificar estructuras.
GenThreader
http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/index.html es
un programa híbrido (perfiles y pares de energía)
Fuge
www.cryst.bioc.cam.ac.uk/~fugue/prfsearch.html es
un servidor el cual hace uso del método de perfiles
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
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Modelos Ab Initio
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Métodos basados en homología
Métodos basados en plegado (threading)
Modelos Ab Initio
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelos Ab Initio
Modelos Ab Initio
En los métodos vistos anteriormente se requiere de la
disponibilidad de plantillas en BD para poder lograr predicciones.
Al no existir estructuras suficientes para ello, los métodos fallan
En estos caso se debe considerar otro tipo de información la cual
permita encontrar la estructura
El poco conocimiento de estas estructuras es la base del método
ab initio
Este trata de predecir todas las secuencias de átomos de la
proteína sin la ayuda de estructuras de proteínas ya conocidas
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelos Ab Initio
Modelos Ab Initio
Una de las ventajas de este método es que la predicción no se
limita a los pliegues ya conocidos
Sin embargo, las leyes fisicoquímicas que rigen este
comportamiento aún no son bien conocidas, lo cual sigue siendo
un gran reto de la bioinformática
Estos métodos trabajan con algún tipo de heurística, siguiendo el
principio de minimización de energía, para lo que se lleva a cabo
una búsqueda de todos los sitios posibles para encontrar dicha
región
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelos Ab Initio
Modelos Ab Initio
Esta búsqueda global no es factible computacionalmente, ya que
aún usando una supercomputadora (1 × 1012 operaciones por
seg) está se tardaría en muestrear todas las posibles
conformaciones para una proteína de 20 residuos entre 10 y 20
años
Es por esta razón que se requiere hacer uso de heurísticas que
permitan reducir el espacio de búsqueda
Algunos de estos métodos fragmentan dicho espacio y combinan
diversos tipos de búsqueda para producir un modelo
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelos Ab Initio
Modelos Ab Initio
Rosetta
www.bioinfo.rpi.edu/~bystrc/hmmstr/server.php es
un servidor el cual permite predecir estructuras tridimensionales
usando el método ab initio.
Para ello rompe la secuencia en segmentos cortos (3 a 9
residuos) prediciendo la estructura de estos segmentos haciendo
uso de modelos ocultos de Markov.
Los resultados para cada uno de estos segmentos se juntan para
llevar a cabo la configuración en tres dimensiones (todas las
combinaciones posibles)
La conformación con la menor energía global es la elegida
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
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Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Introducción
Métodos basados en homología
Métodos basados en plegado (threading)
Modelos Ab Initio
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Predicción de la estructura de proteínas (PSP)
Es el problema de encontrar una conformación funcional para una
proteína dada únicamente su secuencia de aminoácidos.
Formalmente:
Dado un modelo de energía E : C → R, encontrar la
conformación c ∈ C que minimice E(c).
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar) [Dill, 1985]
Las proteínas son cadenas lineales formadas por aminoácidos
Los aminoácidos se abstraen y clasifican en: Hidrófobos (H) y
Polares (P)
Dada la secuencia HP de una proteína S ∈ {H, P}L , las
conformaciones son modeladas como caminatas no traslapadas
en una malla:
1
2
cada nodo de la malla puede ser asignado a máximo un
aminoácido
aminoácidos consecutivos en S deben ser adyacentes en la malla
Principalmente se enfoca en mallas 2D cuadradas y 3D cúbicas
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar) [Dill, 1985]
La meta es maximizar la interacción entre aminoácidos H en la
malla, i.e., minimizar:
X
E(c) =
e(si , sj ) , donde
si ,sj ∈S


 −1 si si y sj son ambos del tipo H
y forman un contacto topológico
e(si , sj ) =


0 de otro modo
Dos aminoácidos si , sj ∈ S forman un contacto topológico si
son no consecutivos en S, pero adyacentes en la malla
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar) [Dill, 1985]
-1-
La conformación óptima para la
secuencia
HPHPPHHPHPPHPHHPPHPH de
longitud L = 20
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Bioinformática estructural
-5-
-4-
Las esferas negras y blancas
denotan aminoácidos H y P,
respectivamente
La energía de esta estructura es
E(c) = −9, dado que hay 9
H-H contactos topológicos
-3-
-2-
-7-
-8-
-6-
-9-
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Estructura generada aleatoriamente
Estructura óptima
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
2
2
L
U
1
R
2
D
2
Codificación movimientos absolutos:
las estructuras se codifican como
secuencias en {U, D, L, R}L−1
Por qué L − 1? la posición del primer
aminoácido es fija
Por lo tanto, el tamaño del espacio de búsqueda es:
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4L−1
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
Asumamos que tenemos una computadora capaz de explorar
1,000 soluciones por segundo
L
Soluciones (4L−1 )
5
256
Dr. Eduardo R ODRÍGUEZ T. (C INVESTAV)
Bioinformática estructural
Tiempo
0.256 sec.
25 de julio del 2013
103 / 134
Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
Asumamos que tenemos una computadora capaz de explorar
1,000 soluciones por segundo
L
Soluciones (4L−1 )
5
10
256
262,144
Dr. Eduardo R ODRÍGUEZ T. (C INVESTAV)
Bioinformática estructural
Tiempo
0.256 sec.
4.370 min.
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
Asumamos que tenemos una computadora capaz de explorar
1,000 soluciones por segundo
L
Soluciones (4L−1 )
Tiempo
5
10
20
256
262,144
274,877,906,944
0.256 sec.
4.370 min.
8.720 años
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
Asumamos que tenemos una computadora capaz de explorar
1,000 soluciones por segundo
L
Soluciones (4L−1 )
Tiempo
5
10
20
30
256
262,144
274,877,906,944
288,230,376,151,712,000
0.256 sec.
4.370 min.
8.720 años
9,139,725 años
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Espacio de búsqueda 2D
L
Soluciones (4L−1 )
Tiempo
5
10
20
30
50
256
262,144
274,877,906,944
288,230,376,151,712,000
316,912,650,057,057,000,000,000,000,000
0.256 sec.
4.370 min.
8.720 años
9,139,725 años
-
Se trabaja comúnmente con secuencias de proteínas de longitud
entre 18 y 136....
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Predicción de la estructura terciaria de proteínas
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
Modelo HP (Hydrophobic-Polar)
La alternativa es utilizar metaheurísticas
Algoritmos Genéticos
Búsqueda Tabu
Recocido Simulado ...
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Predicción de la estructura secundaria de ARN
4
Introducción
Predicción de la estructura secundaria de ARN
Introducción
Tipos de estructuras de ARN
Métodos de predicción
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Bioinformática estructural
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Predicción de la estructura secundaria de ARN
Introducción
Predicción de la estructura secundaria de ARN
El ARN es un portador de información genética y existe en tres
formas: ARN mensajero (ARNm), ARN ribosomal (ARNr) y ARN
de transferencia (ARNt)
A diferencia del ADN, el ARN se integra de una sola hebra,
aunque una molécula de ARN puede auto-hibridarse en ciertas
regiones para formar estructuras de doble hebra
El ARNm es más o menos lineal y no estructurado, mientras que
el ARNr y el ARNt sólo pueden funcionar formando estructuras
secundarias y terciarias particulares
Es por ello que el conocimiento de las estructuras de dichas
moléculas es particularmente importante
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Predicción de la estructura secundaria de ARN
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Tipos de estructuras de ARN
Predicción de la estructura secundaria de ARN
Introducción
Tipos de estructuras de ARN
Métodos de predicción
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Predicción de la estructura secundaria de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Las estructuras de ARN pueden ser descritas en tres niveles:
primario, secundario y terciario
La estructura primaria es la secuencia lineal de ARN integrada por
cuatro bases: adenina (A), citosina (C), guanina (G) y uracilo (U)
La estructura secundaria se refiere a la representación planar que
contiene regiones de bases apareadas entre regiones de una sola
hebra
La estructura terciaria es el arreglo tridimensional de bases de
una molécula de ARN
Dado a que la estructura terciaria de una molécula de ARN es
difícil de predecir, se ha prestado particular atención a la
predicción de la estructura secundaria
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Tipos de estructuras de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Figura: Estructuras primaria, secundaria y terciaria de una molécula de ARNt
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Tipos de estructuras de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Se pueden identificar cuatro subtipos de estructura secundaria:
hairpin loop, bulge loop, interior loop y multibranch loop
Adicionalmente, el apareamiento de bases entre lazos de
diferentes elementos de la estructura secundaria puede resultar
en estructuras de más alto nivel como pseudoknot loop, kissing
hairpin y hairpin-bulge
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Tipos de estructuras de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Figura: Cuatro tipos básicos de lazos de ARN: hairpin loop, bulge loop,
interior loop y multibranch loop
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Tipos de estructuras de ARN
Tipos de estructuras de ARN
Figura: Contactos pseudoknot, kissing hairpin y hairpin-bulge
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Métodos de predicción
Predicción de la estructura secundaria de ARN
Introducción
Tipos de estructuras de ARN
Métodos de predicción
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Predicción de la estructura secundaria de ARN
Métodos de predicción
Predicción de la estructura secundaria de ARN
Esencialmente, existen dos enfoques de predicción de la
estructura secundaria del ARN: el enfoque ab initio y el enfoque
comparativo
El enfoque ab initio se basa en el cálculo de la mínima energía
liberada de la estructura estable derivada de una secuencia de
ARN
El enfoque comparativo infiere estructuras en base a la
comparación evolutiva de múltiples secuencias de ARN
relacionadas
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Este enfoque realiza predicciones estructurales basadas en una
sola secuencia de ARN
Generalmente, cuando se efectúa un apareamiento entre bases,
la energía de la molécula disminuye debido a las interacciones de
atracción entre las dos hebras
La energía necesaria para formar pares de bases individuales es
influenciada por los pares de bases adyacentes a través de
fuerzas de apilamiento (cooperatividad en la formación de
hélices)
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Se han determinado parámetros para calcular la cooperatividad
en la formación de pares de bases para la predicción de la
estructura secundaria
Las interacciones de atracción conducen a un estado de aún
menor energía
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Sin embargo, si el par de bases es adyacente a lazos (loops) o
salientes (bulges), los lazos y salientes vecinas tienden a
desestabilizar la formación del par de bases
La fuerza desestabilizadora en una estructura helicoidal también
depende del tipo de lazos cercanos
Pueden utilizarse los parámetros para calcular las diferentes
energías desestabilizadoras como penalizaciones en el cálculo de
las estructuras secundarias
Los esquemas de puntaje de las interacciones de estabilización y
desestabilización representan la base del enfoque de predicción
ab initio
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
El método ab initio funciona de la siguiente manera:
Primero busca todos los posibles patrones de apareamiento de
bases de una secuencia
Calcula la energía total de una estructura secundaria potencial
tomando en cuenta las fuerzas estabilizadoras y desestabilizadoras
Si hay múltiples alternativas de estructuras secundarias, el método
determina la conformación con la menor energía
Existen varias técnicas para encontrar todas las posibles regiones
de bases apareadas a partir de una secuencia de ácidos
nucleicos: la matriz de puntos y la programación dinámica
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Una matriz de puntos puede encontrar todos los posibles
patrones de apareamiento de bases comparando la secuencia
consigo misma
Las diagonales perpendiculares a la diagonal principal
representan regiones que pueden auto-hibridarse para formar
estructuras de doble hebra
Sin embargo, la detección de patrones es a menudo oscurecida
por altos niveles de ruido
Una manera de reducir el ruido es seleccionando una ventana de
tamaño apropiado
Si la matriz revela más de una estructura factible, se elige la de
menor energía
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Figura: Ejemplo de una matriz de puntos usada para la predicción de la
estructura secundaria de una secuencia de ARN
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Si una molécula grande contiene múltiples segmentos de
estructura secundaria, elegir la combinación más estable puede
ser una tarea abrumadora
Por ello puede utilizarse un enfoque cuantitativo como la
programación dinámica
Al igual que en la matriz de puntos, la secuencia de ARN es
comparada consigo misma
Se utiliza un esquema de puntaje para llenar la matriz con
puntajes de correspondencia
Después de tomar en cuenta toda la información de la secuencia,
se determina el camino con el puntaje máximo dentro de la matriz
de puntajes
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
El método de programación dinámica produce una estructura con
un único mejor puntaje
Sin embargo, lo anterior representa una desventaja potencial ya
que en realidad una molécula de RNA puede existir en múltiples
formas alternativas con energías cercanas a la mínima y no
necesariamente con el máximo número de pares de bases
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
La desventaja de la programación dinámica puede ser superada
adicionando una función de distribución de probabilidad, conocida
como función de partición
La función de partición calcula la distribución matemática de
pares de bases probables en equilibrio termodinámico
Gracias a esta función es posible seleccionar un número de
estructuras subóptimas dentro de un rango de energía
determinado
Mfold y RNAfold son dos ejemplos populares de aplicaciones que
utilizan el enfoque de predicción ab initio
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
Mfold
(http://www.bioinfo.rpi.edu/applications/mfold/)
es una aplicación web para la predicción de estructuras
secundarias de ARN
Combina programación dinámica con cálculos termodinámicos
para identificar la estructura secundaria más estable con la menor
energía
También produce matrices de puntos junto con términos de
energía
Este método es confiable para secuencias cortas, pero su
precisión decrece conforme crece la longitud de la secuencia
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Métodos de predicción
Enfoque ab initio
RNAfold
(http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAfold.cgi)
es otra aplicación web y forma parte del paquete Vienna
RNAfold extiende el alineamiento de secuencia a la vecindad de
las diagonales óptimas para calcular la estabilidad de estructuras
alternativas
Incorpora una función de partición para seleccionar el número de
estructuras secundarias estadísticamente más probables
En base a cálculos termodinámicos y a la función de partición, se
provee un conjunto de estructuras subóptimas
Debido al gran número de estructuras secundarias computadas,
se utiliza una regla de energía simplificada
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
El enfoque comparativo utiliza múltiples secuencias
evolutivamente relacionadas para inferir una estructura consenso
Para distinguir la estructura secundaria conservada entre las
secuencias múltiples de RNA se utiliza el concepto de covariación
Para conservar la estructura secundaria cuando secuencias
homólogas evolucionan, una mutación en una posición
responsable de un apareamiento se compensa con la mutación
en la posición de apareamiento correspondiente
Basados en esta regla, pueden escribirse algoritmos que busquen
patrones de covariación en un conjunto de secuencias homólogas
apropiadamente alineadas
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Enfoque comparativo
Figura: Ejemplo de covariacion de residuos entre tres secuencias homólogas
de ARN
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
Otro aspecto del método comparativo es la selección de una
estructura común a través de un consenso
Al comparar todas las estructuras predichas de un grupo de
secuencias de ARN alineadas es posible adoptar la estructura
consenso
Los algoritmos que siguen el enfoque comparativo pueden
dividirse en dos categorías, dependiendo del tipo de entrada:
aquellos que requieren un alineamiento predefinido y aquellos
que no lo necesitan
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
Los algoritmos que usan prealineamiento requieren que el usuario
provea un alineamiento múltiple de secuencias como entrada
Estos programas computan los patrones de mutación como la
covariacion, y derivan una estructura consenso, común a todas
las secuencias
Este tipo de algoritmos son relativamente exitosos para
secuencias razonablemente conservadas
El requerimiento para usarlos es un conjunto apropiado de
secuencias homólogas suficientemente similares y divergentes
También dependen de la calidad de la entrada
La selección de una única estructura consenso representa una
desventaja
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
RNAalifold
(http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/alifold.cgi)
es un programa que forma parte del paquete Vienna
Utiliza un alineamiento múltiple de secuencias como entrada y
analiza los patrones de covariación en las secuencias
Luego crea una matriz de puntajes que es utilizada para aplicar
programación dinámica con el objetivo de seleccionar la
estructura con la mínima energía
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
Los algoritmos que no utilizan prealineamiento alinean
simultáneamente un conjunto de secuencias e infieren una
estructura consenso
El alineamiento es realizado utilizando programación dinámica
con un esquema de puntaje que incorpora la similaridad de las
secuencias así como términos de energía
Debido al costo computacional de la programación dinámica, los
programas que se encuentran actualmente disponibles limitan la
entrada a dos secuencias
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
Foldalign
(http://foldalign.kvl.dk/server/index.html) es una
aplicación web para el alineamiento y la predicción de estructuras
secundarias
El usuario provee un par de secuencias no alineadas y utiliza una
combinación de Clustal y programación dinámica con esquemas
de puntaje que incluyen información de covariación para construir
el alineamiento
La estructura secundaria conservada en ambas secuencias es
posteriormente calculada
Para reducir el costo computacional, el programa ignora los
multibranch loops
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Métodos de predicción
Enfoque comparativo
Dynalign (http://rna.urmc.rochester.edu/) es un
programa UNIX libre
El programa calcula las posibles estructuras secundarias
utilizando un método similar a Mfold
Comparando estructuras alternativas para cada secuencia, la
estructura común a ambas secuencias con menor energía es
elegida
No requiere que las secuencias sean similares por lo que puede
manejar secuencias altamente divergentes
Sin embargo, solo sirve para predecir secuencias pequeñas de
ARN con una precisión razonable, como secuencias de ARNt
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Métodos de predicción
Anfinsen, C. (1973).
Principles that Govern the Folding of Protein Chains.
Science, 181(4096):223–230.
Dill, K. (1985).
Theory for the Folding and Stability of Globular Proteins.
Biochemistry, 24(6):1501–9.
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