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Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões usando os descritores estruturais de proteínas da base de dados do software STING para discriminação do sítio catalítico de enzimas

Processo: 09/16376-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2010 - 31 de agosto de 2012
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Goran Nesic
Beneficiário:Goran Nesic
Instituição-sede: Embrapa Informática Agropecuária. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Biologia computacional  Enzimas  Softwares  Sistemas de classificação  Análise estatística de dados  Reconhecimento de padrões 

Resumo

As enzimas têm sua função determinada essencialmente por alguns resíduos específicos, denominados de resíduos catalíticos. A maioria dos métodos para a predição dos resíduos catalíticos de enzimas utiliza ao menos um critério de conservação da sequência primária. Considerando que a função é decorrente da estrutura, este projeto almeja identificar dentre os descritores estruturais disponíveis na base de dados do sofware STING, aqueles de maiorrelevância para discriminar os resíduos catalíticos. Assim, o projeto vai propor um novo método classificador para enzimas usando estes descritores como dados de entrada. Serão criados diferentes classificadores, com o objetivo de diferenciação dos resíduos do sítio catalítico para três níveis de granularidade: enzimas em geral, as seis classes de famílias de enzimas EC e famílias EC específicas. Os resultados esperados são: novos métodos para a seleção dos descritores estruturais mais importantes para o reconhecimento dos resíduos catalíticos; determinação de assinaturas de descritores específicas para grupos de enzimas, constituídas por consultas formadas pelos delimitadores inferior e superior de intervalos de valores para cada descritor selecionado; criação de "tabela periódica" das assinaturas por famílias e subfamílias protéicas; expansão do algoritmo para outros conjuntos de motifs tais como os que ligam determinados ligantes (Mg, Ca, etc.); análise estatística multivariada de dados da base de dados STING com intuito de: 1) validação do método; 2) identificação dos resíduos catalíticos das novas proteínas. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE MORAES, FABIO R.; NESHICH, IZABELLA A. P.; MAZONI, IVAN; YANO, INACIO H.; PEREIRA, JOSE G. C.; SALIM, JOSE A.; JARDINE, JOSE G.; NESHICH, GORAN. Improving Predictions of Protein-Protein Interfaces by Combining Amino Acid-Specific Classifiers Based on Structural and Physicochemical Descriptors with Their Weighted Neighbor Averages. PLoS One, v. 9, n. 1 JAN 28 2014. Citações Web of Science: 4.
DIAS-LOPES, CAMILA; NESHICH, IZABELLA A. P.; NESHICH, GORAN; ORTEGA, JOSE MIGUEL; GRANIER, CLAUDE; CHAVEZ-OLORTEGUI, CARLOS; MOLINA, FRANCK; FELICORI, LIZA. Identification of New Sphingomyelinases D in Pathogenic Fungi and Other Pathogenic Organisms. PLoS One, v. 8, n. 11 NOV 1 2013. Citações Web of Science: 11.

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