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Evolução racional por métodos computacionais aplicada em enzimas relacionadas com a produção de bioetanol

Processo: 17/09662-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 31 de julho de 2018
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular
Pesquisador responsável:Vitor Barbanti Pereira Leite
Beneficiário:Vinícius de Godoi Contessoto
Supervisor no Exterior: Jose Nelson Onuchic
Instituição-sede: Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa : Rice University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:16/13998-8 - Evolução racional por métodos computacionais aplicados na predição de mutações no desenvolvimento de enzimas para produção de biocombustíveis, BP.PD
Assunto(s):Bioetanol

Resumo

A procura por fontes de energia limpas e renováveis está entre os grandes desafios para a ciência atual. A utilização do bioetanol de segunda geração é vista como essencial na substituição dos combustíveis fósseis.A produção do bioetanol envolve o uso da porção da biomassa da cana-de-açúcar que não é utilizada diretamente no processo de fermentação.Este processo constitui em transformar a celulose em unidades de carboidratos menores e solúveis por meio de enzimas específicas. O desafio tecnológico atual está na obtenção e otimização das enzimas para realizar o processo hidrólise com maior eficiência.A motivação deste projeto é trabalhar utilizando métodos computacionais na otimização da estabilidade de enzimas, propondo mutações sítio dirigidas que serão testadas experimentalmente.A aplicação imediata, já em desenvolvimento, visa a avaliação e otimização de coquetéis enzimáticos utilizados na produção de bioetanol de segunda geração. A otimização tem como objetivo o aumento de atividade catalítica, o aumento de termoestabilidade e o controle de pH, adequando as enzimas para que seu funcionamento ótimo esteja de acordo com as condições dos reatores.Até o momento foi utilizado um método para predições de mutações que é baseado na otimização da interação carga--carga da superfície da enzima. Está em desenvolvimento uma abordagem utilizando ferramentas de bioinformática para sugerir mutações com base na reconstrução de sequências ancestrais e sequência consenso. Em resultados preliminares foi observado que resíduos polares carregados que não são conservados no múltiplo alinhamento das sequências também são apontados como candidatos para serem mutados baseado no método de otimização da interação carga-carga da proteína.Também foi observado que mutações envolvendo resíduos carregados polares acontecem em pares. O estudo das mutações compensatórias analisando a informação estrutural dos contatos formados é um passo fundamental para melhorar o método de mutação racional.Os métodos da Análise de acoplamento direto - DCA (Direct-Coupling Analysis) e os Modelos baseados em estruturas - SBM (Structure-Based Models) desenvolvidos pelo grupo do Prof. Dr José Onuchic (Rice University - Houston/TX-USA) serão utilizados para melhorar o índice de acerto na sugestão de mutações. O método DCA utiliza da informação estatística para inferir o acoplamento co-evolutivo direto entre pares de resíduos no múltiplo alinhamento de sequências e será utilizado para entender as mutações compensatórias. O SBM será utilizado para estudar a dinâmica do enovelamento da proteína e a formação de complexos com o objetivo de investigar a estabilidade da proteína e a sua interação com outras enzimas do coquetel utilizado no reator. As mutações sugeridas pelos métodos teóricos serão validadas experimentalmente pelo grupo colaborador do Laboratório Nacional de Ciência e Tecnologia do Bioetanol (CTBE).

Publicações científicas (7)
(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)
DA SILVA, FERNANDO B.; DE OLIVEIRA, VINICIUS M.; SANCHES, MURILO N.; CONTESSOTO, VINICIUS G.; LEITE, VITOR B. P. Rational Design of Chymotrypsin Inhibitor 2 by Optimizing Non-Native Interactions. JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING, v. 60, n. 2, p. 982-988, FEB 2020. Citações Web of Science: 1.
DODERO-ROJAS, ESTEBAN; FERREIRA, LUIZA G.; LEITE, VITOR B. P.; ONUCHIC, JOSE N.; CONTESSOTO, VINICIUS G. Modeling Chikungunya control strategies and Mayaro potential outbreak in the city of Rio de Janeiro. PLoS One, v. 15, n. 1 JAN 28 2020. Citações Web of Science: 0.
FREITAS, FREDERICO CAMPOS; LIMA, ANGELICA NAKAGAWA; CONTESSOTO, VINICIUS DE GODOI; WHITFORD, PAUL C.; DE OLIVEIRA, RONALDO JUNIO. Drift-diffusion (DrDiff) framework determines kinetics and thermodynamics of two-state folding trajectory and tunes diffusion models. Journal of Chemical Physics, v. 151, n. 11 SEP 21 2019. Citações Web of Science: 0.
DA SILVA, FERNANDO BRUNO; CONTESSOTO, VINICIUS G.; DE OLIVEIRA, VINICIUS M.; CLARKE, JANE; LEITE, VITOR B. P. Non-Native Cooperative Interactions Modulate Protein Folding Rates. Journal of Physical Chemistry B, v. 122, n. 48, p. 10817-10824, DEC 6 2018. Citações Web of Science: 3.
CONTESSOTO, VINICIUS G.; DE OLIVEIRA, VINICIUS M.; FERNANDES, BRUNO R.; SLADE, GABRIEL G.; LEITE, VITOR B. P. TKSA-MC: A web server for rational mutation through the optimization of protein charge interactions. PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS, v. 86, n. 11, p. 1184-1188, NOV 2018. Citações Web of Science: 2.
DE OLIVEIRA, VINICIUS MARTINS; CONTESSOTO, VINICIUS DE GODOI; DA SILVA, FERNANDO BRUNO; ZAGO CAETANO, DANIEL LUCAS; DE CARVALHO, SIDNEY JURADO; PEREIRA LEITE, VITOR BARBANTI. Effects of pH and Salt Concentration on Stability of a Protein G Variant Using Coarse-Grained Models. BIOPHYSICAL JOURNAL, v. 114, n. 1, p. 65-75, JAN 9 2018. Citações Web of Science: 8.
VINÍCIUS DE GODOI CONTESSOTO; ANTONIO BENTO DE OLIVEIRA JUNIOR; JORGE CHAHINE; RONALDO JUNIO DE OLIVEIRA; VITOR BARBANTI PEREIRA LEITE. Introdução ao problema de enovelamento de proteínas: uma abordagem utilizando modelos computacionais simplificados. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 40, n. 4, p. -, 2018.

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