Predicción de unión de péptidos de MSA-2 y AMA-1 de Plasmodium falciparum al HLA clase II / Peptide binding prediction for MSA-2 and a AMA-1 from plasmodium falciparum to HLA class II

El propósito de esta investigación es aplicar la teoría de predicción deunión de péptidos a la región central del HLA clase II, a los péptidos noná-meros de MSA-2, y la proteína AMA-1 del Plasmodium falciparum, y a los 492péptidos nonámeros sobrelapados de tres proteínas teóricas, de 500 amino-ácidos cada una.Se aplicó una teoría predictiva de unión al HLA clase II basada en la proporción S/k para la predicción del fenómeno de unión de péptidos de lasproteínas MSA-2 y AMA-1 a la totalidad de secuencias de 20 aminoácidosde dichas proteínas. Se calcularon los valores de probabilidad, combinatoriay entropía de 300 secuencias nonámeras sobrelapadas de la proteína MSA-2 y 372 de AMA-1. Finalmente se construyeron tres proteínas teóricas de 500aminoácidos cada una a partir de una simulación computacional y se aplicó la teoría para cuantificar la unión de todos los péptidos nonámeros sobrelapados de las mismas.Se predijo que 35 secuencias de MSA-2 y 60 de AMA-1 están asociadasal macroestado de unión mientras que 265 de MSA-2 y 317 de AMA-1 estánasociadas al macroestado de no unión. Se predijo que 102, 104 y 101 secuencias de las tres proteínas construidas están asociadas al macroestado de unión,mientras que las restantes 390, 388 y 391 se asocian al macroestado de nounión respectivamente. La predicción teórica desarrollada puede facilitar la escogencia de péptidos implicados en el desarrollo de vacunas, evidenciando que existe unorden físico y matemático subyacente a la presentación antigénica (AU)

The aim of this research is apply the predictive nonameric bindingmethodology to HLA class II central region, to nonameric peptides ofMSA-2 and AMA-1 proteins from Plasmodium falciparum, and to 492 nonameric overlapped peptides for three theoretical proteins with size of 500residues.A predictive binding theory to HLA class II based on S/k proportionwas applied in order to predict binding peptides of MSA-2 and AMA-1proteins to all sequences with 20 residues size from these proteins. Theprobability, combinatory and entropy values were calculated for 300 nonameric overlapped sequences of MSA-2 and 372 of AMA-1. Finally threetheoretical proteins of 500 residues each one were made, starting from acomputational simulation and the theory was applied, quantifying binding for all nonameric overlapped peptides for these proteins.35 sequences for MSA-2 and 60 for AMA-1 associated to bindingmacrostate while 265 for MSA-2 and 317 for AMA-1 associated to non binding macrostate were predicted. 102, 104 and 101 sequences associated tobinding macrostate for the theoretical proteins while the others 390, 388,and 391 associated to non binding macrostate respectively were predicted.The theoretical prediction developed can facilitate the selection ofpeptides implied in vaccine development, showing that mathematical andphysical order lies to antigenic presentation (AU)

Aplicación de la probabilidad y la entropía a la proteína EBA-140. Caracterización matemática de péptidos de alta unión / Application of the probability and entropy to the protein eba-140 mathematical characterization of high-binding peptides

Una de las proteínas del merozoito de Plasmodium falciparum, la EBA-140, también conocida como BAEBL o PfEBP-2, comparte característicasestructurales y homología con EBA-175 y EBA-181. Estudios de la localización sub-celular sugieren que está localizada en los micronemas.Por medio de la construcción de un espacio de probabilidad, donde secuantificó la posibilidad de aparición por posición para los 20 aminoácidosen péptidos con tamaño de 20 residuos para 6 secuencias de alta unión dela proteína EBA-140, se calculó la probabilidad, sumatoria de probabilidady Entropía para las 61 secuencias de 20 residuos de la proteína EBA-140, paraposteriormente caracterizar matemáticamente los péptidos de alta unión ylos que no lo son. Adicionalmente se realizaron las mismas medidas parapéptidos teóricos análogos, donde se cambiaron por Glicinas aminoácidoscomprobados experimentalmente como críticos, y se efectuaron los cálculos.Los valores de probabilidad, Sumatoria de Probabilidad y Entropía paralas secuencias comprobadas experimentalmente de alta unión varían entrelos rangos asociados al macroestado unión, mientras que todos estos mismosvalores para los péptidos comprobados de baja unión se encuentran fuera delos rangos asociados al macroestado de unión. Los valores de probabilidad,sumatoria de probabilidad y Entropía diferencian los péptidos de alta uniónde los de baja unión, acertando en el 100% de los casos estudiados, segúnestudios experimentales. El fenómeno de unión de la proteína estudiada presenta un orden subyacente, que es caracterizable a partir de las leyes de la probabilidad y de laEntropía de forma objetiva y reproducible (AU)

One of the Plasmodium falciparum merozoite proteins, EBA-140, alsoknown as BAEBL or PfEBP-2, shares structural features and homologywith EBA-175 and EBA-181. Studies on the sub-cellular localization suggest a micronem localization.A probability space was built where the possibility of appearance byposition for each of the 20 amino acids in EBA-140 protein 20-mer peptides based on 6 high-binding previously described sequences was quantified. Then, the probability, the addition of probability and the Entropyfor 61 EBA-140 protein 20-mer sequences were calculated to mathematically characterize the high-binding peptides and the non-high-bindingpeptides. Additionally, the same measures for theoretical peptide analogswere made, in which calculations were made after those amino acids tested experimentally as critical were substituted by Glycine.The probability values, probability summation and Entropy for theexperimentally verified high-binding sequences, vary between the ranges associated to the binding macrostate, while every value for the nonhigh-binding peptides are outside of the binding macrostate range. Theprobability values, probability summation and Entropy differentiate thehigh-binding peptides from the low-binding, making a right guess in 100%of the cases studied according to experimental studies. The binding phenomenon of the studied protein has an underlyingorder, which is objectively and reproductively characterizable startingfrom probability laws and Entropy (AU)