APRESENTAO DAS PROTEINAS

Em 1839 o qumico holands Gerardus Mulder determinou a frmula qumica C40H62O12N10 comosendo comum a todas as substncias albuminosas. Ele props que todas estas substncias se formavama partir de molculas com esta composio, e chamou a este grupo protena.A palavra protena deriva da palavra grega protos, significando primeiro ou mais importante.Apesar de mais tarde se descobrir que a hiptese de Mulder no era correcta, o nome persistiu e decerta forma apropriado, pois apesar de constiturem apenas cerca de 20% da massa orgnica nos seresvivos (15), so a mais verstil classe de compostos orgnicos. Os papis que desempenham nos sistemasbiolgicos so muito diversos; catlise de reaces, transporte, suporte e movimento, resposta imunitria, entre outros (33).(ppt imagem)

A maior parte das protenas enovela-se em estruturas tridimensionais distintas. A forma para a qual uma protena se enovela naturalmente denominada conformao nativa. Embora haja muitas protenas capazes de se enovelar sem assistncia, meramente atravs das propriedades qumicas dos seus aminocidos, h outras que necessitam do auxlio de chaperonas moleculares de modo a se poderem enovelar para a sua conformao nativa. As protenas podem ter 4 tipos de estruturas dependendo do tipo de aminocidos, do tamanho da cadeia e da configurao espacial da cadeia polipeptdica: estrutura primria, secundria, terciria e quaternria. As protenas no so molculas completamente rgidas. Para alm destes nveis estruturais, as protenas podem alternar entre vrias estruturas enquanto desempenham as suas funes. No contexto destas alteraes funcionais, estas estruturas tercirias ou quaternrias so muitas vezes denominadas "conformaes", e as transies entre cada uma delas so denominadas "alteraes conformacionais". Estas alteraes so frequentemente induzidas pela ligao de uma molcula substrato ao stio ativo de uma enzima a regio fsica da protena que participa na catlise qumica.53As protenas podem ser divididas informalmente em trs classes principais, de acordo com as estruturas tercirias mais comuns: protenas globulares, protenas fibrilares e protenas membranares. Praticamente todas as protenas globulares so solveis e grande parte so enzimas. As protenas fibrilares so muitas vezes estruturais, como o caso do colagnio, o principal componente do tecido conjuntivo, ou a queratina, a protena constituinte do cabelo e das unhas. As protenas membranares atuam muitas vezes como recetores ou proporcionam canais para que as molculas possam atravessar a membrana celular.

As protenas so longas sequncias formado de 20 diferentes resduos de aminocidos que em condies fisiolgicas adotam uma estrutura nica 3 D.a hiptese de "fechadura e chave" diz que a protena pode alcanar a sua funo biolgica apenas por dobragem a um original, estruturado determinado estados pela sua sequncia de aminocidosActualmente tem-se reconhecido que nem todas as funes de protena esto associadas a um estado dobradoEm alguns casos, as protenas devem ser desdobrada ou desordenada para desempenhar suas funes. Estas protenas so chamadas protenas intrinsecamente desordenados (IDP) e representam cerca de 30% das sequncias de protenas.Apesar da presena de protenas de IDP um aspecto importante de compreender e interpretar a funo de uma dada protena envolve a caracterizao de interaes moleculares. Estas interaes podem ser intramoleculares (ligaes inicas, ligaes covalentes, ligaes metlicas, etc.) ou intermoleculares (pontes de hidrognio e outras ligaes covalentes no- tais como as foras de van der Waals). O conhecimento da estrutura 3-D de polipptidos d aos investigadores informao muito importante para inferir a funo da protena nas: funes estruturais; catlise de reaces qumicas; transporte e armazenamento; funes de regulao; o controlo da transcrio do gene; funes de reconhecimento.Na natureza existem 20 aminocidos proteinogenic distintas, cada uma com suas propriedades qumicas prpria (incluindo tamanho, carga, dade polaridade, hidrofobia, ou seja, a tendncia de evitar a embalagem de gua) (Lodish et al, 1990;.. Lehninger et al, 2005). Dependendo da polaridade da cadeia lateral, aminocidos variam no seu carcter hidrfilo ou hidrfobo. A importncia das relaes fsicas propriedades das cadeias laterais vem da influncia que exercem sobre as interaces de resduos de aminocidos na estrutura 3-D. A distribuio dos aminocidos hidroflicos e hidrofbicos so importantes para determinar a estrutura terciria do polipeptdeo.

AB INITIO

Ab initio modelagem protena Energia e mtodos de fragmentos de base Ab initio ou mtodos de modelagem de protenas Novo de procurar construir trs modelos tridimensionais de protenas "do zero", ou seja, com base em princpios fsicos e no em estruturas previamente resolvidos. baseado apenas em princpios fsicos, sem a influncia de estruturas proteicas homlogas ou correlatas, sendo sua principal vantagem Existem muitos procedimentos possveis que qualquer tentativa de imitar o dobramento de protenas ou aplicar algum mtodo estocstico para pesquisar possveis solues. Esses procedimentos tendem a exigir vastos recursos computacionais, e foram, assim, a ser realizado apenas para as protenas pequenas. Para prever protena estrutura de novo para protenas maiores exigir melhores algoritmos e recursos computacionais maiores, como as oferecidas por qualquer supercomputadores poderosos ou computao distribuda. Embora essas barreiras computacionais so vastas, os benefcios potenciais da genmica estrutural fazer previso de estrutura ab initio um campo de pesquisa ativa.Desvantagem: Por outro lado, a principal desvantagem que essa tcnica requer grande aporte computacional e dessa forma utilizada, quase que exclusivamente, para a determinao de Mtodos Ab initio (primeira mtodo principal sem informaes de banco de dados) pode obter novas e desconhecidas protenas dobras. No entanto, a complexidade e o elevadodimensionalidade do espao de busca (Ngo et al., 1997) mesmo para uma pequenamolcula de protena faz com que o problema intratvel (Levinthal, 1968).A simulao direta de dobramento de protenas em detalhes atmicos, como usadoem Dinmica Molecular (MD)5, No tratvel (van Gunsteren eBerendsen, 1990) (Para grandes protenas de mdicos e cient fi c inter-est) devido ao alto custo computacional, apesar dos esforos parao desenvolvimento de plataformas de computao distribuda. No outrolado, a modelagem de homologia no leva a tais problemas; como-nunca, s podemos prever estruturas de sequncias de protenas que sosemelhantes ou quase idnticas s outras sequncias de estruturas conhecidas.Dobrar o reconhecimento atravs de enfiamento, por sua vez, est limitado biblioteca dobraderivado de Protein Data Bank (PDB) estruturas (Berman et al.,2000). A fim de enfrentar a complexidade computacional do 3-D PSPproblema, em 3-D mtodos de previso da estrutura de protenas atuais tornamde usar uma grande variedade de algoritmos de optimizao (Klepeis et al.,2003). Meta-heursticas so usados para fornecer solues ptimas prximos.Alm disso, considerando as limitaes das quatro classes de protenasestrutura mtodos de previso, os pesquisadores desenvolveram recentementemtodos hbridos que combinam princpios das quatro classes, comopode ser observada em ltimas edies CASP (Moult et al., 2014, 2011). Paraexemplo, o nmero de acertos apresentados por mtodos de modelao de homologia combinada com a capacidade de Ab initio mtodos na previsonovas dobras (Dhingra e Jayaram, 2013; Dorn et al., 2008; Ventiladorestruturas de protenas menores A partir de 2009, uma protena 50 resduo poderia ser simulado tomo por tomo em um supercomputador para 1 milissegundo. A partir de 2012, a amostragem estado comparvel estvel poderia ser feito em uma rea de trabalho padro com uma nova placa grfica e algoritmos mais sofisticados. A fim de enfrentar a complexidade computacional do 3-D PSP problema, em 3-D mtodos de previso da estrutura de protenas atuais tornam de usar uma grande variedade de algoritmos de optimizao (Klepeis et al.,2003). Meta-heursticas so usados para fornecer solues ptimas prximos.Alm disso, considerando as limitaes das quatro classes de protenasestrutura mtodos de previso, os pesquisadores desenvolveram recentementemtodos hbridos que combinam princpios das quatro classes, comopode ser observada em ltimas edies CASP (Moult et al., 2014, 2011). Paraexemplo, o nmero de acertos apresentados por mtodos de modelao de homologia combinada com a capacidade de Ab initio mtodos na previsonovas dobras (Dhingra e Jayaram, 2013; Dorn et al., 2008; Ventiladore Mark, 2004). A fim de reduzir a complexidade e o elevadodimensionalidade do espao de busca conformacional inerente aos Abinitio mtodos, informaes sobre motivos estruturais encontrados no conhecidoestruturas de protena pode ser utilizada para construir conformi- aproximadomations. Estas conformaes aproximados se espera que sejamsuf fi ciente para permitir que mais tarde re fi namento por meio de cnica Molecularics (MM), como a simulao MD (van Gunsteren e Berendsen,1990). Em uma etapa fi namento re, interaces globais entre todos os tomosna molcula (incluindo interaes por exemplo, no obrigaes) so ava-ated e desvios no polipeptdeo principal de cadeia e cadeia lateralngulos de toro pode ser corrigido (Fan e Mark, 2004). Estes, por sua vez, reduzir o tempo total gasto pelos Ab initio Mtodos - que geralmentecomear a partir de uma conformao completamente estendido de um polipptido - dobrar umseqncia de estrutura desconhecida (Breda et al., 2007). O fiprimeiro piomtodos CIPLE que fazem uso de informaes de banco de dados cobrir esteclasse. Tais mtodos utilizam informao estrutural de protena anteriora partir de bases de dados existentes, a fim de construir ponto de partida 3-Destruturas de protenas. Tcnicas de minerao de aprendizado de mquina e de dadostambm so aplicadas, a fim de extrair informao til a partir da conhecidaprotena estruturas 3-D.