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
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2010
• Data de Término da vigência: 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: amino acidos de sitio catalitico | Bioinformatica estrutural | Biologia Computacional | descritores estruturais do STING_DB | enzimas | reconhecmento dos padrões | Biologia Computacional -Bioinformatica Estrutural

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)

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. (12/00235-5, 09/16376-4)

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. (09/03108-1, 09/16376-4)