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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2017.tde-20062017-114133
Documento
Autor
Nome completo
Rafael Risnik Romeiro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Pessoa Filho, Pedro de Alcântara (Presidente)
Franco, Luís Fernando Mercier
Tashima, Alexandre Keiji
Título em português
Proposta de um campo de forças coarse-grained para a previsão da estrutura nativa de baixa resolução de proteínas.
Palavras-chave em português
Cristalografia
Espalhamento
Estrutura molecular (Química teórica)
Proteínas
Raios X
Resumo em português
A capacidade de prever a estrutura nativa de uma proteína é um problema ainda sem solução. A predição da estrutura final ou nativa de uma proteína -, ou seja, partir da estrutura primária (sequência de aminoácidos linear) de um polipeptídeo tentar prever qual será a estrutura terciária (arranjo de hélices alfa, folhas beta e grampos) - tem sido um desafio para diversos pesquisadores desde o século passado. Atualmente existem diversos modelos que se propõem a executar essa tarefa, mas poucos que de fato partem de princípios físicos básicos para realizá-la. A grande maioria baseia-se em estruturas já conhecidas de proteínas com sequenciamento ou função similares para prever a estrutura terciária. Neste trabalho, no entanto, propõe-se o desenvolvimento de um campo de forças coarse-grained para aplicação em simulações de dinâmica molecular a fim de prever a estrutura de proteínas sem que seja necessária a comparação com estruturas já conhecidas. O fator de forma é um importante indicativo da estrutura de uma molécula em solução. Apesar de se tratar de uma grandeza que fornece informações de baixa resolução, ou seja, não fornece pormenores a respeito da posição dos átomos na estrutura da molécula, é uma estimativa inicial do espaço ocupado pela molécula e também da maneira com a qual ela interage com outras moléculas em solução. Isso é decorrente das operações matemáticas necessárias para que o fator de forma seja acessado a partir de dados de experimentos de espalhamento de raios X. Os resultados mostram que o método consegue prever uma estrutura condizente com os dados de espalhamento de raios X das estruturas cristalográficas e com os dados experimentais utilizados.
Título em inglês
Proposal of a coarse-grained force field for the prediction of the native structure of low resolution of proteins.
Palavras-chave em inglês
Force field
Form factor
Molecular simulation
Proteins
Small-angle X ray scattering
Resumo em inglês
The prediction of the final structure of a protein (also called native structure) has been addressed by many research groups since the last century. This problem can be understood as how to predict the tertiary structure that a protein molecule assumes after the folding process from just the primary structure (the sequence of amino acids). Nowadays there are several models aiming at solving this problem, but very few of them are based on physical principles. Most of these models are template-based ones that search for similar amino acids sequences or analogous biological functions to predict the native structure. In the present work, however, we propose the development of a force field predict the form factor of proteins that does not entail the knowledge of any other model or template to do so. The form factor is an important aspect of the structure of a molecule in solution. Despite being a low-resolution method of analysis, in the sense that it does not provide details about the exact positions of the atoms inside the molecular structure (because of the mathematical operations needed to retrieve informations from the scattering data), it is an initial estimative of the volume occupied by this molecule and also a good initial path for uncovering how these molecules interact to each other in solution. The results show that the method presented here can predict a structure that agrees with the scattering data of the crystallographic structure and with available experimental data of x-ray scattering of proteins in solution.
 
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Data de Publicação
2017-06-20
 
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