1 Plegamiento de ProteínasAportes de la bioinformática estructural a la teoría y aplicaciones del plegamiento

2 El problema del plegamiento:RTGFPLLYGTREDSQLMCTRRSFR Predecir la estructura a partir de la secuencia es el “SANTO GRIAL” de la Bioinformática

3 Teoría de plegamiento Suposiciones:Se asume que una proteína “plegada” se encuentra en el mínimo de energía libre del espacio conformacional La estructura 3D de una proteína esta determinad por la secuencia de aminoácidos, o sea su estructura primaria

4 ¿Por que estudiar el plegamiento?Las proteínas cumplen su función “solo” si estan plegadas correctamente Muchas enfermedades como Alzheimer, BSE, se deben al plegamiento incorrecto

5 La evolución resolvió el problema del plegamiento, comprenderlo es por lo tanto una tarea de Ingeniería Reversa. Debemos: Examinar al sistema en funcionamiento (Experimentos) Reproducir su funcionamiento (Teoría-Simulación) ¿Alguna Idea?

6 Contribuciones al G - 0 + -TDS Conformational DH Entropy Internal -TDS Conformational Entropy DH Internal Interactions -TDS Hydrophobic Effect Net: DG Folding

7 Modelo y Paradoja de Levinthal1 aminoácido 5 conformaciones posibles Proteína: 100 aa = 5100 = 8 x 1069 Si se visita 1 conf por fs Tarda 1038 billones de años Energy Conformation IMPOSIBLE!!!! Aplicación: Generación de Estructuras “decoy” con evaluación energetica

8 Modelo de “un” Camino (Pathway Model)Energy Conformation El problema es que el modelo predice una barrera entrópica enorme, las proteínas tardarían mucho tiempo en plegarse

9 La Ley del Embudo: Energy ConformationAl acercarme al estado Nativo, la energía baja (Formación contactos favorables) y el numero de conformaciones posibles disminuye

10 La Ley del embudo en un campo de fuerzas: GO-ModelsCada aminoácido es representado por un solo punto unido por un resorte a sus vecinos directos Cada contacto “nativo” se representa por un potencial atractivo El resto de las interacciones son repulsivas

11 Resultados del Modelo

12 Resultados del Modelo:

13 ¿Posee este tipo de modelos capacidad predictiva?Estr. Nativa Predicción CA-RMSD 3.7Å Buena predicción de -helices. Predicción razonable de hojas-β. Predicción topológica y de estructura secundaria confiable.

14 Plegamiento con modelos “All Atom”TRP cage proteína de 20 aa: NLYIQWLKDGGPSSGRPPPS Folding cooperativo de dos estados Estructura resuelta por NMR

15 Estructura Trp-cage: hydrophobic core polyproline II i:i+10 H-bond(92%) a helix i:i-5 H-bond(75%) 310 helix

16 TRP cage MD Highlighted TRP-PRO-(PRO)3

17 Resultados La energía manda! Se observan intermediarios RMSD vs MínimoTiempo (ns) RMSD vs Mínimo #FOTO La energía manda! Se observan intermediarios

18 Conclusiones: Energy Conformation