Mostrando entradas con la etiqueta modelado comparativo. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta modelado comparativo. Mostrar todas las entradas

28 de abril de 2022

Gabriela y la dinámica molecular

Hola,

esta mañana leía sobre el descubrimiento de que una mutación en el gen TLR7 es suficiente para causar lupus eritematoso sistémico (LES), una enfermedad autoinmune. La mutación es la sustitución Y264H, deletérea según los programas SIFT y CADD (ver otras opciones aquí), de la que es portadora Gabriela, una chica madrileña. 

El artículo completo está en https://doi.org/10.1038/s41586-022-04642-z , yo quería simplemente destacar parte de la primera figura:

Adaptada del original en https://doi.org/10.1038/s41586-022-04642-z

En el alineamiento múltiple de arriba se puede ver que la tirosina Y264 está muy conservada en animales, y por eso SIFT le asigna una puntuación de 0.12 al cambio por histidina (otras dos mutaciones no sinónimas tienen puntuaciones de 0.05 y 0). 

El panel del medio muestra la unión del ligando guanosina al receptor silvestre TLR7 (Y264) y el de abajo con el receptor mutado, donde se ve que se libera volumen que ocupan varias moléculas de agua, aumentando a la vez la afinidad por la guanosina.

Este análisis fue posible por la disponibilidad de tres estructuras de la proteína ortóloga en Maccaca mulata en el PDB (6IF55GMF y 5GMH), que fueron usadas como punto de partida para hacer varias simulaciones de dinámica molecular que se describen con detalle (3 páginas) en el material suplementario,

hasta pronto,

Bruno

9 de septiembre de 2019

modelos de proteínas a partir de alineamientos múltiples

Hola,
desde hace unos meses he estado hablando aquí (1, 2, 3) de los nuevos métodos de predicción de estructura de proteínas basados en estimar distancias entre resíduos a partir de los alineamientos múltiples de sus secuencias (MSA). Hoy traigo aquí uno de esos métodos, que a diferencia de alphaFold, podéis probar en vuestro propio ordenador: DMPfold. Este algoritmo es producto del grupo de David T. Jones, bien conocido por herramientas muy populares como PSIPRED y usa la información evolutiva capturada en un MSA para calcular distancias entre C-betas, puentes de hidrógeno del esqueleto peptídico y ángulos diedros (leer aquí y aquí).


Diagrama de flujo de DMPfold, tomado de https://www.nature.com/articles/s41467-019-11994-0


La lista de dependencia es larga, como explican en su repositorio https://github.com/psipred/DMPfold, pero os permitirá modelar vuestras propias secuencias, incluso proteínas de membrana, y tener el control sobre el proceso,
hasta pronto,
Bruno