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Determinação de estruturas de proteínas usando restrições de distância obtidas de experimentos de ligação cruzada: métodos computacionais e aplicações

Processo: 18/14274-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de novembro de 2018 - 31 de outubro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Química - Físico-química
Pesquisador responsável:Leandro Martinez
Beneficiário:Leandro Martinez
Instituição-sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Espectrometria de massas  Modelagem  Otimização  Elementos estruturais de proteínas  Química computacional 

Resumo

Métodos de modelagem molecular fazem parte das estratégias para a determinação de estruturas de proteínas, independentemente do uso de dados experimentais. A modelagem possui um papel maior ou menor na determinação das estruturas, em função da resolução dos dados experimentais. Quando os experimentos provém informação estrutural muito precisa, os métodos de modelagem são usados apenas para o ajuste de conformacional de pequenos fragmentos da estrutura. Isto é o que acontece com frequência na determinação de estruturas por cristalografia de raios-X. Por outro lado, quando a informação estrutural possui resolução menor, a modelagem assume um papel central. Métodos de modelagem são ferramentas intrínsecas da determinação de estruturas por RMN, criomicroscopia eletrônica, ou a partir de dados ainda menos precisos, como de espalhamento de raios-X a baixo ângulo e dicroísmo circular. Mais recentemente, experimentos de ligação cruzada analisados por espectrometria de massas têm sido desenvolvidos para a obtenção de restrições distância que podem ser, em princípio, usadas para auxiliar a determinação de estruturas tridimensionais. Estes dados têm sido úteis na determinação da posição relativa de estruturas em complexos proteicos, mas seu uso na determinação de estruturas terciárias ainda não é bem sucedido. Neste projeto, propomos o desenvolvimento de uma série de metodologias computacionais que visam responder às limitações da informação obtida por ligação cruzada/espectrometria de massas para a determinação de estruturas terciárias de proteínas. Protocolos de modelagem, campos de força, e métodos estatísticos de classificação e análise de dados são propostos, levando em consideração a natureza estrutural e a resolução específica destas restrições. (AU)

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Publicações científicas (6)
(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)
MARTINEZ, LEANDRO. omplexMixtures.jl: Investigating the structure of solutions of complex-shaped molecules from a solvent-shell perspectiv. JOURNAL OF MOLECULAR LIQUIDS, v. 347, FEB 1 2022. Citações Web of Science: 0.
BOTTINO, GUILHERME F.; FERRARI, ALLAN J. R.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. Structural discrimination analysis for constraint selection in protein modeling. Bioinformatics, v. 37, n. 21, p. 3766-3773, NOV 1 2021. Citações Web of Science: 0.
SONORA, MARTIN; MARTINEZ, LEANDRO; PANTANO, SERGIO; MACHADO, MATIAS R. Wrapping Up Viruses at Multiscale Resolution: Optimizing PACKMOL and SIRAH Execution for Simulating the Zika Virus. JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING, v. 61, n. 1, p. 408-422, JAN 25 2021. Citações Web of Science: 0.
DOS SANTOS, RICARDO N.; BOTTINO, GUILHERME F.; GOZZO, FABIO C.; MORCOS, FARUCK; MARTINEZ, LEANDRO. Structural complementarity of distance constraints obtained from chemical cross-linking and amino acid coevolution. PROTEINS-STRUCTURE FUNCTION AND BIOINFORMATICS, v. 88, n. 4 NOV 2019. Citações Web of Science: 0.
FERRARI, ALLAN J. R.; CLASEN, MILAN A.; KURT, LOUISE; CARVALHO, PAULO C.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. TopoLink: evaluation of structural models using chemical crosslinking distance constraints. Bioinformatics, v. 35, n. 17, p. 3169-3170, SEP 1 2019. Citações Web of Science: 4.
FERRARI, ALLAN J. R.; GOZZO, FABIO C.; MARTINEZ, LEANDRO. Statistical force-field for structural modeling using chemical cross-linking/mass spectrometry distance constraints. Bioinformatics, v. 35, n. 17, p. 3005-3012, SEP 1 2019. Citações Web of Science: 3.

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