| Processo: | 14/01751-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular |
| Acordo de Cooperação: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
| Pesquisador responsável: | Alessandro Silva Nascimento |
| Beneficiário: | João Victor de Souza Cunha |
| Instituição Sede: | Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 15/01709-9 - Cálculos de energia livre para medidas computacionais da entalpia e entropia em interações proteína-ligante, BE.EP.MS |
| Assunto(s): | Energia livre termodinâmica Método de Monte Carlo Mecânica estatística Simulação de acoplamento molecular Muramidase |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Energia Livre | Ensemble Canônico | Interações biomoleculares | Monte Carlo | Interações Biomoleculares |
Resumo As interações moleculares, em especial as de caráter não covalente, são processos-chave em vários aspectos da Biologia Celular e Molecular, desde a comunicação entre as células ou da velocidade e especificidade das reações enzimáticas. Portanto, há a necessidade de estudar e criar métodos preditivos para calcular a afinidade entre moléculas nos processos de interação, os quais encontram uma gama de aplicações, incluindo a modelagem de novos fármacos. No geral, entre esses valores de afinidade, o mais importante é a energia livre de ligação, que normalmente é determinada por modos computacionalmente rápidos, porém sem uma forte base teórica, ou por cálculos muito complexos, utilizando dinâmica molecular, onde mesmo com um grande poder de determinação da afinidade, é muito custoso computacionalmente. O objetivo desse trabalho é apresentar um terceiro modelo, o qual se encontra mais fortemente embasado na termodinâmica estatística, e não é tão custoso computacionalmente, promovendo um aprofundamento dos dados obtidos a partir de simulações de docking molecular, utilizando métodos computacionais de Monte-Carlo, para obtenção dos valores de energia livre de ligação. Após a implementação desse algoritmo e testá-lo perante dados experimentais concisos, neste caso aos valores das energias de ligação proteína mutante da lisozima L99A do vírus T4, espera-se a obtenção uma nova ferramenta poderosa e eficaz para cálculos de energias livres entre proteínas e ligantes de interesse médicos e biotecnológicos. (AU) | |
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