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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.95.2011.tde-14072011-052430
Documento
Autor
Nome completo
Saulo Henrique Pires de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2011
Orientador
Banca examinadora
Oliveira, Paulo Sérgio Lopes de (Presidente)
Cordeiro, Artur Torres
Garratt, Richard Charles
Título em português
Desenvolvimento de um algoritmo para identificação e caracterização de cavidades em regiões específicas de estruturas tridimensionais de proteínas
Palavras-chave em português
bioinformática
biologia computacional
biologia estrutural
Cavidades proteicas
Resumo em português
A identificação e caracterização geométrica e físico-química de espaços vazios na estrutura tridimensional de proteínas é capaz de agregar informações importantes para guiar o desenho racional de drogas e a caracterização funcional de sítios de ligação e sítios catalíticos. Dessa forma, algumas ferramentas computacionais foram desenvolvidas nas últimas duas décadas, visando efetuar essas caracterizações. Contudo, as ferramentas existentes lidam com uma série de limitações, dais quais merecem destaque a falta de precisão, falta de capacidade de integração em protocolos de larga escala, falta de capacidade de customização e a falta de uma caracterização eletrostática . Tendo em mente estas limitações, desenvolvemos uma nova ferramenta, denominada KV-Finder, com o objetivo de estender as funcionalidades dos programas existentes, fornecendo assim uma caracterização sistemática mais eficiente e mais informativa dos espaços vazios da estrutura tridimensional de proteínas. Através de uma modelagem matricial baseada em um direcionamento realizado pelo usuário, nossa ferramenta identifica e caracteriza espaços vazios em topologias proteicas. O utilitário é capaz de quantificar o volume, a forma, a extensão de sua superfície, os resíduos proteicos que interagem com os espaços vazios e um mapa de cargas parciais da superfície encontrada. Nossa rotina foi integrada com ferramentas gráficas de modelagem molecular, fornecendo uma interação fácil e eficiente com o usuário. A validação de nosso algoritmo foi realizada em um conjunto de proteínas cujos diversos tipos de espaços vazios englobam os mais variados sítios de ligação e sítios catalíticos. O cálculo do volume de cavidades enzimáticas foi efetuado em larga escala, acompanhando a evolução do tamanho de bolsões na superfamília ALDH. Com relação aos outros softwares existentes, nossa ferramenta apresenta uma série de vantagens das quais merecem destaque menor tempo de execução, maior precisão, maior acessibilidade e facilidade de integração com outros programas, além das características únicas de permitir que a busca ocorra em regiões específicas dentro da proteína e de realizar um mapeamento parcial de cargas da superfície encontrada.
Título em inglês
Development of an algorithm to identify and characterize cavities in specific regions of three-dimensional structures of proteins.
Palavras-chave em inglês
Bioinformatics
Computational Biology
Protein Cavities
Structural Biology
Resumo em inglês
The identification and characterization of geometrical and physical-chemical properties in protein vacant spaces aggregates important information for steering rational drug designing and functional characterization of binding and catalytic sites. Therefore, several softwares have been develop during the past two decades in order to perform such characterization. Nevertheless, the existing tools still present a series of limitations such as lack of precision, lack of integrability in large scale protocols, lack of customization capacity and the lack of a proper electrostatic depiction. We developed a new software, dubbed KV-Finder, in order to complement and extend the functionality of existing softwares, providing a systematic and more descriptive portrayal of protein vacant spaces. By employing a user-driven matrix modeling, our tool identifies and characterizes empty spaces in all sorts of protein topologies. The software quantifies the volume, the area and the shape of the surface, the residues that interact with the vacant spaces and a partial charge map of the computed surface. Our routine was integrated with a graphical molecular modeling software, providing the user with a simple and easy-to-use interface. KV-Finder has been validated with a distinct set of proteins and binding sites. The volume computation was carried in large scale, accompanying the evolution of the pocket volume in the ALDH superfamily. Compared with existing software, KV-Finder presents greater precision, greater accessibility and ease of integration in large scale protocols and visualization softwares. Also, the software possesses unique and innovative features such as the ability to segment and subsegment the empty spaces, a electrostatic depiction and a ligand interaction highlight feature.
 
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DissertacaoSHPO.pdf (8.42 Mbytes)
Data de Publicação
2011-08-09
 
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