Bioinformática aplicada a la estructura tridimensional de proteínas

Categoría: Seminarios

La Unidad Académica de Física de Física de  la Universidad Autónoma de Zacatecas

Lo invita cordialmente al seminario:

Bioinformática aplicada a la estructura tridimensional de proteínas

 

Que será impartido por el

Dr. César Díaz Pérez

Unidad Académica de Ciencias Biológicas-UAZ

El próximo día Jueves 30 de Octubre de 2014,  

A las 12:50 horas, en la sala audiovisual de la Unidad Académica de Física

 

 

Resumen: En los seres vivos las proteínas son las biomoléculas más versátiles y diversas. Desempeñan papeles fundamentales, ya que se encargan de hacer las reacciones químicas (enzimas), intervienen en la transducción de señales (receptores), reconocen antígenos (anticuerpos), además son parte estructural de las células y tejidos.

Las proteínas se encuentras codificadas en los genomas (ADN) de cada organismo. Con el avance en las metodologías de secuenciación masiva de genomas, se cuenta con una gran cantidad de información a nivel de secuencia de las proteínas de los organismos cuyo genoma se conoce.

Para entender el funcionamiento de las proteínas se han desarrollado metodología para conocer su estructura, como la cristalografía de rayos X y la resonancia magnética nuclear, sin embargo, llevar a cabo estas metodologías es complicado y requiere de gran cantidad de tiempo y recursos. La estructura de la proteínas se rige por dos juegos principios operativos: las leyes de la física y la evolución. Por el lado de la física, una proteína (ya sea globular o membranal) es un sistema de átomos que interacciona a través de una variedad de fuerzas. En las condiciones celulares, esas fuerzas llevan a que se pliegue la proteína en una estructura estable y bien defina (estado nativo). Por el lado de la evolución, se obtiene un gran número de familias que comparten similitud de secuencia, estructura y, en ocasiones, función.

Sin embargo, existe una estrategia bioinformática que permite predecir, con gran certeza, la estructura de las proteínas a nivel atómico a partir de la secuencia de aminoácidos que las forman, la cual es llamada modelamiento por homología.

El modelado por homología requiere una estructura similar conocida, para usarla como molde usando como base una alineamiento de la proteína de estructura desconocida y de la conocida. La predicción se basa en la optimización de la estructura del modelo con respecto a una función objetiva. Los métodos varían de acuerdo a la función usada,  los grados de libertad y los métodos de optimización.

 

 


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