RESUMO
Abstract In recent years, the development of high-throughput technologies for obtaining sequence data leveraged the possibility of analysis of protein data in silico. However, when it comes to viral polyprotein interaction studies, there is a gap in the representation of those proteins, given their size and length. The prepare for studies using state-of-the-art techniques such as Machine Learning, a good representation of such proteins is a must. We present an alternative to this problem, implementing a fragmentation and modeling protocol to prepare those polyproteins in the form of peptide fragments. Such procedure is made by several scripts, implemented together on the workflow we call PolyPRep, a tool written in Python script and available in GitHub. This software is freely available only for noncommercial users.
Resumo Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de alto rendimento para obtenção de dados sequenciais potencializou a possibilidade de análise de dados proteicos in silico. No entanto, quando se trata de estudos de interação de poliproteínas virais, existe uma lacuna na representação dessas proteínas, devido ao seu tamanho e comprimento. Para estudos utilizando técnicas de ponta como o Aprendizado de Máquina, uma boa representação dessas proteínas é imprescindível. Apresentamos uma alternativa para este problema, implementando um protocolo de fragmentação e modelagem para preparar essas poliproteínas na forma de fragmentos de peptídeos. Tal procedimento é feito por diversos scripts, implementados em conjunto no workflow que chamamos de PolyPRep, uma ferramenta escrita em script Python e disponível no GitHub. Este software está disponível gratuitamente apenas para usuários não comerciais.
RESUMO
Abstract In recent years, the development of high-throughput technologies for obtaining sequence data leveraged the possibility of analysis of protein data in silico. However, when it comes to viral polyprotein interaction studies, there is a gap in the representation of those proteins, given their size and length. The prepare for studies using state-of-the-art techniques such as Machine Learning, a good representation of such proteins is a must. We present an alternative to this problem, implementing a fragmentation and modeling protocol to prepare those polyproteins in the form of peptide fragments. Such procedure is made by several scripts, implemented together on the workflow we call PolyPRep, a tool written in Python script and available in GitHub. This software is freely available only for noncommercial users.
Resumo Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de alto rendimento para obtenção de dados sequenciais potencializou a possibilidade de análise de dados proteicos in silico. No entanto, quando se trata de estudos de interação de poliproteínas virais, existe uma lacuna na representação dessas proteínas, devido ao seu tamanho e comprimento. Para estudos utilizando técnicas de ponta como o Aprendizado de Máquina, uma boa representação dessas proteínas é imprescindível. Apresentamos uma alternativa para este problema, implementando um protocolo de fragmentação e modelagem para preparar essas poliproteínas na forma de fragmentos de peptídeos. Tal procedimento é feito por diversos scripts, implementados em conjunto no workflow que chamamos de PolyPRep, uma ferramenta escrita em script Python e disponível no GitHub. Este software está disponível gratuitamente apenas para usuários não comerciais.
Assuntos
Protease de HIV , Poliproteínas , Software , Simulação de Acoplamento MolecularRESUMO
All living organisms need a DNA replication mechanism and it has been conserved in the three domains of life throughout evolutionary process. Primase is the enzyme responsible for synthesizing de novo RNA primers in DNA replication. Archaeo-Eukaryotic Primase (AEP) is the superfamily that typically forms a heterodimeric complex containing both a small catalytic subunit (PriS) and a large accessory noncatalytic subunit (PriL). Sulfolobus solfataricus is a model organism for research on the Genetics field. The aim of this work was to evaluate, via Bioinformatics tools, three mutations in the large subunit (PriL) of the archaeon Sulfolobus solfataricus. The aspartic acid residue in the positions (Asp) 62, (Asp) 235, (Asp) 241 have been substituted by glutamic acid (Glu). The highest positive free energy variation of the three substitutions analyzed occurred with the mutation at the (Asp) 241 site. The in silico analysis suggested that these mutations in PriL may destabilize its tridimensional structure interfering with replication mechanisms of Sulfolobus solfataricus. Moreover, it may also alter interactions with other molecules, making salt bridges, for instance.
Todos os organismos vivos necessitam de um eficiente mecanismo de replicação de DNA. Ao longo da evolução biológica foi observado que esse mecanismo é conservado nos três domínios da vida. Uma enzima importante que participa desse mecanismo é a RNA primase, a qual é responsável pela síntese de novo de iniciadores de RNA na replicação do DNA. Em Arquea-Eucariota, RNA Primase (AEP) tipicamente forma um complexo heterodimérico, que contém uma pequena subunidade catalítica (PriS) e uma subunidade maior não catalítica acessória (PriL). Sulfolobus solfataricus é um organismo modelo de Arquea para a pesquisa no campo da genética. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de ferramentas de bioinformática, três mutações pontuais na subunidade maior (PriL) de Sulfolobus solfataricus. Nas sequências mutantes, os resíduos de ácido aspártico nas posições (Asp) 62, (Asp) 235, (Asp) 241 foram substituídos por ácido glutâmico (Glu). A maior variação de energia livre positiva das três mutações analisadas ocorreu no sítio (Asp) 241. A análise in silico sugeriu que essas mutações em PriL podem desestabilizar sua estrutura tridimensional, interferindo com os mecanismos de replicação de Sulfolobus solfataricus. Além disso, podem alterar interações com outras moléculas, formando pontes salinas.
