Aprendizagem profunda para predição e caracterização estrutural de toxinas glicosiladas de serpentes do gênero Bothrops

• Processo: 24/03396-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Biologia Geral
• Pesquisador responsável: Milton Yutaka Nishiyama Junior
• Beneficiário: Thales Alves de Melo Fernandes
• Instituição Sede: Instituto Butantan. São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07467-1 - CeTICS - Centro de Toxinas, Imuno-Resposta e Sinalização Celular, AP.CEPID
• Assunto(s): Toxicologia Aprendizagem profunda Biologia computacional Serpentes Bothrops
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: aprendizagem profunda | Bioinformatica estrutural | Glicoinformática | glicoproteômica | Toxinologia

Resumo

A glicosilação proteica é uma modificação co-traducional e pós-traducional que engloba a inserção carboidratos aos polipeptídeos nascentes. A presença de glicanos nas proteínas possuí impacto em diversos eventos fisiológicos. Nas toxinas de serpentes, a glicosilação é apontada como uma importante característica estrutural e funcional. A fusão de métodos analíticos e computacionais constitui uma promissora abordagem para o estudo do papel da glicosilação na estrutura e atividade biológica das proteínas. Nesse sentido, o presente projeto visa estender a identificação e caracterização estrutural feita no glicoproteoma de peçonhas botrópicas e desenvolver uma abordagem computacional para predição da estrutura de glicoproteínas, utilizando um modelo de aprendizado de máquina profundo. No primeiro ano de Doutorado Direto, foi feita a caracterização da maquinaria envolvida na N-glicosilação das toxinas a partir da integração de dados multiômicos de Bothrops jararaca. Este estudo permitiu investigar as bases moleculares envolvidas na síntese e processamento das toxinas e os aspectos evolutivos da N-glicosilação. Além disso, este projeto permitirá a identificação de sítios importantes para interação das toxinas com seus alvos biológicos e auxiliará na descoberta de moléculas com potencial terapêutico. (AU)