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ALGORITMO PARA IDENTIFICAÇÃO DE PEPTÍDEOS COVALENTEMENTE LIGADOS E ANALISADOS POR ESPECTROMETRIA DE MASSAS
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Abstract in Portuguese
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.
Abstract
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.
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