Evaluación Funcional de Redes Biológicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas
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Línea: Bioinformática Evaluación Funcional de Redes Biológicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas • Qué es una proteína? H R O | | | H-N-C-C-OH | | | H H H N = H R O H R O | | | | | | H-N-C-C-N-C-C-… | | | | | H H H
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H R O | | | H-N-C-C-OH | | | H H H. N. Evaluación Funcional de Redes Biológicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas. Qué es una proteína?. H R O H R O | | | | | | H-N-C-C-N-C-C-… | | | | | H H H. =. - PowerPoint PPT Presentation
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• Qué es una proteína?
H R O | | |H-N-C-C-OH | | | H H H
N
=
H R O H R O | | | | | |H-N-C-C-N-C-C-… | | | | | H H H
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• Qué es una proteína? Representaciones tradicionales
7TAA PDB
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• Axioma: No existen dos seres vivos idénticos
-Consecuencia: La estructura molecular de los seres vivos es distinta entre individuos.
-Como demostrarlo?
Modelo de estudio: Estructura de proteínas (~83,000 estructuras, 2,800 plegamientos)
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• Observación: No existen 2 proteínas que realicen la misma función en un organismo, si éstas no son idénticas.
-Mapeo de los aminoácidos críticos para la función de las proteínas a partir de la estructura 3D.
-Evaluación de distintas formas de construcción de redes a partir de la estructura 3D de las proteínas de gráficas y diversas medidas de centralidad
Closeness centrality (BMC Bioinformatics 2005, 6:213)y Betweeness (trabajo en preparación)
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• Closeness Centrality: todo en uno.
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• Betweeness: todos pero en partes.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
Sensibilidad
Esp
eci
ficid
ad TEM1
HIV-1PHIV-1P* >10T4L*T4L
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• Betweeness: Confórmeros funcionales
Sensitivity DN
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Conformer
Sen
sit
ivit
y
HIV complex
HIV No complex
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• Predicción de la estructura de proteínas
Red AA críticos
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• Predicción de la estructura de proteínas (NIM)
-Correlacionar los residuos conservados con los centrales observados en modelos
-CASP6: Los modelos generados estuvieron a 2.0 A de la estructura experimental
ASDFRGWENMVCLKPY
A F M Y
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• Predicción de la estructura de las proteínas: UniGraph
-Conjetura: Las redes derivadas de la estructura de las proteínas poseen conjuntos únicos de aa centrales.
- Aproximaciones: NIM, UniGraph.
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• Propiedades topológicas de las gráficas derivadas de la estructura 3D de las proteínas
-1000
0
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2000
3000
4000
5000
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0 200 400 600 800 1000 1200
Tamaño
Ord
en
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• Propiedades topológicas de las gráficas derivadas de la estructura 3D de las proteínas
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0 200 400 600 800 1000 1200
Tamaño
Co
efi
cie
nte
de A
gru
pam
ien
to
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• Propiedades topológicas de las gráficas derivadas de la estructura 3D de las proteínas
Graph Size vs Total Vol/Surf per node
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
0 200 400 600 800 1000 1200
Protein length
To
tal
Vo
lum
en
/Su
rface
Total Volumen
Total Surface
Lineal (Total Volumen)
Lineal (Total Surface)
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• Propiedades topológicas de las gráficas derivadas de la estructura 3D de las proteínas
Length fractions distribution
0
100
200
300
400
500
600
700
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2
Protein length fraction
co
un
t Count
Lineal (Count)
Polinómica (Count)
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• UniGraph
- Evaluación en CASP7 (Mayo-Agosto 2006)
- Generación de grafos tipo estructura 3D de proteínas
-Planteamiento de ecuaciones diferenciales para la combinatoria de plegamientos observados.
