Orientador | Carvalho, Paulo Costa | |
Orientador | Gozzo, Fabio Cesar | |
Autor | Lima, Diogo Borges | |
Data de acesso | 2016-09-12T18:02:31Z | |
Data de disponibilização | 2016-09-12T18:02:31Z | |
Data do publicação | 2016 | |
Citação | LIMA, Diogo Borges. Algoritmo para identificação de peptídeos covalentemente ligados e analisados por espectrometria de massas. Tese (Doutorado) – Instituto Carlos Chagas, Pós-Graduação em Biociências e Biotecnologia, 2015. | pt_BR |
URI | https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/15761 | |
Resumo | O estudo de estruturas e interações proteicas é uma importante área de pesquisa para se entender as funções das proteínas. No entanto, essa é também uma das áreas de grandes desafios experimentais, devido à inerente complexidade atômica de proteínas e peptídeos. Os métodos de elucidação estrutural de alta resolução (e.g. difração de raios-X e RMN) são hoje os considerados “padrões-ouro” para esses tipos
de estudos. No entanto, uma grande parte das proteínas e seus respectivos complexos não são passíveis de serem resolvidos por esses métodos, motivando o desenvolvimento de novas técnicas para a caracterização estrutural de proteínas e seus complexos. Neste sentido, a espectrometria de massas acoplada à técnica de crosslinking (XL-MS) é uma grande promessa, devido às suas características intrínsecas, tais como alta sensibilidade e ampla aplicabilidade. Neste trabalho, desenvolveu-se um software com aplicações pioneiras, denominado SIM-XL, capaz de identificar peptídeos covalentemente ligados e analisados por espectrometria de massas, a fim de caracterizar estruturas de proteínas, bem como de complexos proteínas-proteínas e proteína-peptídeo. Esse software faz uso de técnicas de reconhecimento de padrões para resolver um gargalo na modelagem proteica e interação proteína-proteína. Portanto, o algoritmo aqui apresentado, traz benefícios imediatos nas áreas de biologia e biotecnologia e indiretamente, em diversas outras áreas, como por exemplo, no desenvolvimento de novos fármacos. | pt_BR |
Fomento | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Conselho Nacional de
Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), Programa de Apoio à Pesquisa Estratégica em Saúde (Papes) da Fiocruz, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Microsoft Research. | pt_BR |
Idioma | por | pt_BR |
Direito Autoral | open access | pt_BR |
Palavras-chave | Crosslinking | pt_BR |
Palavras-chave | Proteômica estrutural | pt_BR |
Palavras-chave | Bioinformática | pt_BR |
Título | Algoritmo para identificação de peptídeos covalentemente ligados e analisados por espectrometria de massas | pt_BR |
Tipo do documento | Thesis | pt_BR |
Data da defesa | 2016-01-25 | |
Instituição de defesa | Instituto Carlos Chagas, Fundação Oswaldo Cruz, Fiocruz-PR, Curitiba, PR, Brasil | pt_BR |
Local de defesa | Instituto Carlos Chagas, Fundação Oswaldo Cruz, Fiocruz-PR, Curitiba, PR, Brasil | pt_BR |
Programa | Biociências e Biotecnologia (31010016025P6) | pt_BR |
Resumo em Inglês | The study of protein structures and interactions is an important area of development for understanding the function of proteins. However, this is also an area of great experimental challenge, due to the inherent atomic complexity of proteins and peptides. The methods of structural elucidation of high-resolution (e.g. X-ray
diffraction and NMR) are currently considered the “gold standard” for these types of studies. However, many proteins are not amendable to being solved by these methods; thus motivating the development of new techniques for structural characterization of proteins and their complexes. In this regard, mass spectrometry coupled by crosslinking technique (XL-MS) poses as a promise to overcome these limitations as it
provides a high sensitivity and wide applicability. Here we present SIM-XL, a software pioneer in many ways, capable of identifying cross-linked peptides analyzed by mass spectrometry and thus ultimately aiding in structural characterization and in determining protein-protein interactions. Our software uses pattern recognition strategies to address a bottleneck in protein modeling and protein-protein interaction.
As such, various fields related to biology and biotechnology suffer an immediate benefit from this work, and other areas, say, the development of new drugs, are indirectly benefited as well. | pt_BR |
Afiliação | Instituto Carlos Chagas, Fiocruz-PR, Curitiba, PR, Brasil | pt_BR |
Palavras-chave em inglês | Cross-link | pt_BR |
Palavras-chave em inglês | Proteomics | pt_BR |
Palavras-chave em inglês | Bioinformatics | pt_BR |
Membro da banca | Guimarães, Beatriz Gomes | |
Membro da banca | Krieger, Marco Aurélio | |
Membro da banca | Leme, Adriana Franco Paes | |