Determinação de estruturas de proteínas usando restrições de distância obtidas de experimentos de ligação cruzada: métodos computacionais e aplicações

• Processo: 18/14274-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química
• Pesquisador responsável: Leandro Martinez
• Beneficiário: Leandro Martinez
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: Campinas
• Assunto(s): Espectrometria de massas Modelagem Otimização Elementos estruturais de proteínas Química computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: chemical cross-linking | Espectrometria de massas | estrutura de proteínas | Modelagem | otimização | Química Computacional | Química Teórica/Modelagem Molecular

Resumo

Métodos de modelagem molecular fazem parte das estratégias para a determinação de estruturas de proteínas, independentemente do uso de dados experimentais. A modelagem possui um papel maior ou menor na determinação das estruturas, em função da resolução dos dados experimentais. Quando os experimentos provém informação estrutural muito precisa, os métodos de modelagem são usados apenas para o ajuste de conformacional de pequenos fragmentos da estrutura. Isto é o que acontece com frequência na determinação de estruturas por cristalografia de raios-X. Por outro lado, quando a informação estrutural possui resolução menor, a modelagem assume um papel central. Métodos de modelagem são ferramentas intrínsecas da determinação de estruturas por RMN, criomicroscopia eletrônica, ou a partir de dados ainda menos precisos, como de espalhamento de raios-X a baixo ângulo e dicroísmo circular. Mais recentemente, experimentos de ligação cruzada analisados por espectrometria de massas têm sido desenvolvidos para a obtenção de restrições distância que podem ser, em princípio, usadas para auxiliar a determinação de estruturas tridimensionais. Estes dados têm sido úteis na determinação da posição relativa de estruturas em complexos proteicos, mas seu uso na determinação de estruturas terciárias ainda não é bem sucedido. Neste projeto, propomos o desenvolvimento de uma série de metodologias computacionais que visam responder às limitações da informação obtida por ligação cruzada/espectrometria de massas para a determinação de estruturas terciárias de proteínas. Protocolos de modelagem, campos de força, e métodos estatísticos de classificação e análise de dados são propostos, levando em consideração a natureza estrutural e a resolução específica destas restrições. (AU)

Publicações científicas

(12)

(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

PICCOLI, VINICIUS; MARTINEZ, LEANDRO. . Journal of Physical Chemistry B, v. 129, n. 27, p. 12-pg., 2025-05-29. (13/08293-7, 18/24293-0, 20/04916-3, 19/17874-0, 18/14274-9)

PEREIRA, ANDER FRANCISCO; MARTINEZ, LEANDRO. . JACS AU, v. N/A, p. 17-pg., 2025-10-13. (18/14274-9, 19/17874-0, 13/08293-7, 18/24293-0, 20/04549-0)

MARTINEZ, LEANDRO. . COMPUTER PHYSICS COMMUNICATIONS, v. 279, p. 12-pg., 2022-10-01. (10/16947-9, 13/08293-7, 18/14274-9, 18/24293-0)

SONORA, MARTIN; MARTINEZ, LEANDRO; PANTANO, SERGIO; MACHADO, MATIAS R.. . JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING, v. 61, n. 1, p. 408-422, JAN 25 2021. (10/16947-9, 13/08293-7, 18/14274-9, 18/24293-0)

DOS SANTOS, RICARDO N.; BOTTINO, GUILHERME F.; GOZZO, FABIO C.; MORCOS, FARUCK; MARTINEZ, LEANDRO. . PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS, v. 88, n. 4, NOV 2019. (18/14274-9, 10/16947-9, 15/13667-9, 18/24293-0, 13/08293-7, 14/17264-3)

FERRARI, ALLAN J. R.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. . Bioinformatics, v. 35, n. 17, p. 3005-3012, SEP 1 2019. (13/08293-7, 13/05475-7, 18/14274-9, 16/13195-2, 14/17264-3, 13/23814-3, 10/16947-9)

FERRARI, ALLAN J. R.; CLASEN, MILAN A.; KURT, LOUISE; CARVALHO, PAULO C.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. . Bioinformatics, v. 35, n. 17, p. 3169-3170, SEP 1 2019. (13/08293-7, 13/05475-7, 18/14274-9, 16/13195-2, 10/16947-9)

BOTTINO, GUILHERME F.; FERRARI, ALLAN J. R.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. . Bioinformatics, v. 37, n. 21, p. 3766-3773, NOV 1 2021. (13/08293-7, 16/13195-2, 19/17007-4, 10/16947-9, 18/14274-9)

MARTINEZ, LEANDRO. . JOURNAL OF MOLECULAR LIQUIDS, v. 347, FEB 1 2022. (10/16947-9, 18/14274-9, 18/24293-0, 13/08293-7)

PEREIRA, ANDER FRANCISCO; MARTINEZ, LEANDRO. . JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING, v. 64, n. 8, p. 10-pg., 2024-04-03. (10/16947-9, 20/04549-0, 18/14274-9, 18/24293-0, 13/08293-7)

PICCOLI, VINICIUS; MARTINEZ, LEANDRO. . JOURNAL OF MOLECULAR LIQUIDS, v. 363, p. 15-pg., 2022-07-30. (20/04916-3, 13/08293-7, 18/24293-0, 18/14274-9, 10/16947-9)

PEREIRA, ANDER F.; PICCOLI, VINICIUS; MARTINEZ, LEANDRO. . JOURNAL OF MOLECULAR LIQUIDS, v. 365, p. 11-pg., 2022-09-01. (20/04549-0, 20/04916-3, 18/14274-9, 18/24293-0, 13/08293-7, 10/16947-9)