acabo de escuchar a Olga Kalininia en el Sanger Institute hablar sobre cómo analizar el impacto potencial de mutaciones no sinónimas en proteínas usando
https://structman.mpi-inf.mpg.de
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| Fuente: https://academic.oup.com/nar/article/44/W1/W463/2499349 Otro artículo interesante es https://www.nature.com/articles/oncsis201779 |
Es un "predictor sencillo", palabras textuales, que clasifica cada posición en al secuencia como sitio de interacción molecular (con otras proteínas, ligandos o ADN) o como sitio core (en contraposición a sitio en la superficie, según su área expuesta al solvente). Para ello mapea la secuencia sobre estructuras del PDB o sobre todos los modelos por homología posibles con identidad de secuencia >= 35% y luego calcula la ΔΔ G de la mutación con foldX (del orden de segundos por mutación). Finalmente, por medio de un predictor de tipo bosque aleatorio (random forest) combina atributos de estructura y secuencia para predecir si hay un impacto funcional o no.
Entrenaron sus predictores con datos de ClinVar (fundamentalmente relacionados con cáncer), las proteínas humanas en UniProt y obtienen precisiones del orden del 80%. Es interesante que uno de los atributos que correlaciona negativamente con el impacto funcional es el desorden del residuo.
Cuando le pregunto sobre esto me dice que están mirando actualmente mutantes que afectan al splicing y están observando que suelen estar en regiones desordenadas,
hasta pronto,
Bruno
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