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Título de Acceso Abierto

Desarrollo de métodos estadísticos para el análisis de patrones biológicos en proteínas: aplicaciones a familias de proteínas repetitivas

Rocío Espada Diego U. Ferreiro

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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Las proteínas son moléculas sumamente diversas, responsables de las más variadas funciones biológicas. Toda esta diversidad se encuentra codificada en las secuencias de aminoácidos que las constituyen. En este trabajo se aplican modelos cuantitativos, derivados de mecánica estadística, que permiten derivar propiedades generales (o macroscópicas) del plegado proteico a partir de su secuencia primaria (propiedades microscópicas). El trabajo se enfoca en el estudio de proteínas repetitivas, cuya simetría en secuencia y estructura, y propiedades derivadas de ellas, las han puesto en el centro del estudio del plegado proteico y del dise˜no de biomoléculas con aplicaciones biotecnológicas. En este trabajo, la simetría en secuencia de las proteínas repetitivas han permitido reducir la dimensionalidad del problema, permitiendo un ajuste fino de los parámetros del modelo que no es posible en proteínas globulares de gran tama˜no. Cada proteína (o estado) recibe una puntuación o energía que se encuentra relacionada con la estabilidad del plegado, e incluso permite estimar el efecto de mutaciones puntuales. Por otro lado, el modelo presentado es utilizado para generar ensambles de nuevas variantes que son indistinguibles respecto de las proteínas naturales mediante algoritmos de caracterización de secuencia actuales. Los modelos desarrollados permiten derivar medidas de correlación entre sustituciones de aminoácidos en proteínas. Como es esperable, estas correlaciones reflejan distintas propiedades funcionales y evolutivas. Los análisis aquí desarrollados permiten distinguir las correlaciones originadas en la alta simetría de las secuencias de proteínas repetitivas y aquellas que evidencian contactos en la estructura nativa.
Palabras clave – provistas por el repositorio digital

PROTEINAS REPETITIVAS; PLEGADO DE PROTEINAS; MODELO DE POTTS; PREDICCION DE ESTRUCTURA; PREDICCION DE TRIANGULITO G; REPEAT PROTEIN; PROTEIN FOLDING; POTTS MODEL; STRUCTURE PREDICTION; TRIANGLE G PREDICTION

Disponibilidad
Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2017 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto

Información

Tipo de recurso:

tesis

Idiomas de la publicación

  • español castellano

País de edición

Argentina

Fecha de publicación

Información sobre licencias CC

https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/