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Desenvolvimento e formalização da técnica de análise de acoplamento estatístico e sua aplicação ao estudo de famílias de proteínas em conjunto com estudos estruturais

Processo: 08/58734-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2009
Vigência (Término): 23 de março de 2010
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular
Pesquisador responsável:Richard Charles Garratt
Beneficiário:Lucas Bleicher
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:98/14138-2 - Center for Structural Molecular Biotechnology, AP.CEPID
Assunto(s):Septinas   Biologia computacional   Cristalografia

Resumo

A crescente velocidade com que seqüências de genes são determinadas por projetos de genoma leva a necessidade de métodos capazes de extrair informações úteis desta massa de dados. A análise de acoplamento estatístico, desenvolvida pelo grupo de R. Ranganathan, parte da representação de uma família de proteínas na forma de um alinhamento múltiplo de seqüências e quantifica a conservação posicional (discrepância entre a distribuição de aminoácidos em uma dada posição da proteína e aquela encontrada na natureza) e o acoplamento estatístico entre posições (alteração da distribuição de aminoácidos numa posição devido a uma imposição em outra). Propôs-se que o subconjunto de posições na proteína que estão correlacionadas em distribuição de aminoácidos seria o núcleo alostérico da família, e reportaria o acoplamento energético (em termos de interações físicas) entre as posições, visão recentemente refutada por dados experimentais. Uma nova interpretação dos dados obtidos por essa técnica foi introduzida pelos proponentes deste projeto, mostrando que os resíduos que apresentam tais correlações podem identificar subgrupos numa mesma família de proteína que apresentam uma dada característica específica, tomando a técnica uma poderosa ferramenta para anotação genômica e possibilitando a extração de uma quantidade consideravelmente maior de informações. Propomos a formalização metodológica desta nova abordagem, a implementação de um software livre para uso acadêmico que possibilite gerar e extrair dados desta versão estendida da técnica e aplicá-la ao estudo de proteínas de interesse do grupo de pesquisa. (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)
BLEICHER, LUCAS; LEMKE, NEY; GARRATT, RICHARD CHARLES. Using Amino Acid Correlation and Community Detection Algorithms to Identify Functional Determinants in Protein Families. PLoS One, v. 6, n. 12, p. e27786, 2011. Citações Web of Science: 18.

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