Recentemente, pesquisadores têm proposto o uso de Algoritmos Genéticos (AGs) para a determinação da estrutura tridimensional de proteínas. No entanto, este é um problema difícil para um AG tradicional, pois na maioria das vezes ocorre a convergência prematura das soluções para ótimos locais. Isto ocorre porque o uso de mecanismos de seleção no AG acarreta uma perda da diversidade das soluções. Assim, neste trabalho, são investigadas estratégias para controlar a diversidade da população do AG e evitar que a solução fique rapidamente presa em ótimos locais. São empregadas bases de dados de ângulos de torção para a cadeia principal, cadeia lateral e técnicas de controle de diversidade em AGs conhecidas como Hipermutação e Imigrantes Aleatórios. Além disso, um novo algoritmo baseado no AG com Imigrantes Aleatórios Auto-Organizáveis é proposto. Os resultados mostram que estas variações são efetivas no objetivo de não manter o conjunto de soluções preso a uma região apenas, além de melhorar o desempenho para o problema de determinação de estruturas terciárias de proteínas. / Recently, researchers have proposed the use of Genetic Algorithms (GAs) for the determination of the three-dimensional structure of proteins. However, this problem is considered a difficult problem for the standard GA, because most of the cases the convergence occurs early, into local minima instead of the global optimum. This occurs because the use of selection mechanisms in the GA leads to a loss of diversity of solutions. With this in mind, in this work, strategies to control the diversity of the population in the GA are investigated in order to avoid the solution subset to be early caught in local optima. Database sets of torsion angles for the main chain and the side chain are employed, and also modifications in the GAs, known as Hypermutation and Random Immigrants. Besides these approaches, a new algorithm based on the Self-Organizing Random Immigrants is proposed. Results show that these changes are effective in the goal of avoiding the results ensemble to be trapped in a region, and also help improve the performance for the protein structure prediction problem.

Dermicidina (DCD) é um gene mapeado no cromossomo 12, lócus 12q13.1, e codifica uma proteína de 110 aminoácidos, que sofre um processamento proteolítico, gerando peptídeos ativos. O peptídeo C-terminal (DCD-1L) de 48 aminoácidos tem uma carga -2, e exerce função antibacteriana e antifúngica, e o peptídeo C-terminal splice variante, denominado DCD-SV de 59 aminoácidos, tem carga neutra, e suas propriedades ainda não foram estabelecidas. Neste trabalho são apresentados os resultados da expressão, purificação e sequenciamento da DCD nativa produzida em E. coli BL21 transformada com o vetor pAE-DCD. Na segunda parte são descritas as análises físico-químicas e bioquímicas da interação dos peptídeos sintéticos DCD-1L e DCD-SV com vesículas lipídicas gigantes e vesículas unilamelar grandes sintetizadas com palmitoil-oleoil-fosfatidilcolina. As preferenciais estruturais dos peptídeos foram investigadas por espectroscopia de Dicroísmo Circular. Nossos resultados sugerem que a DCD-SV tem alta propensão para adotar uma estrutura helicoidal permitindo sua inserção e oligomerização em membranas biomiméticas, e possível formação de canais de condutância molecular. / Dermicidin (DCD) is mapped a gene on chromosome 12, locus 12q1.13 whose 110 amino acids protein is proteolytically processed to N and C-terminal peptides. The 48-amino acid C-terminal peptide (DCD-1L) has -2 net charges and display antibacterial and antifungal properties and the 59-amino acid splice variant C-terminal peptide (DCD-SV) has neutral net charge; however, its structure and biological function are unknown. Here we show the results of expression, purification and amino acid sequencing of recombinant DCD protein produced in E.coli transformed with pAE-DCD vector. We also describe the results of physical-chemical and biochemical analyses showing the visible differences between the interactions of DCD-1LL and DCD-SV synthetic peptides with giant unilamellar vesicles and large unilamellar vesciles made of palmitoyl-oleoyl phosphatidylcholine, used as biomimetic membranes. The structural preferences of peptides were analyzed by circular dichroism spectroscopy. Our results suggest that DCD-SV peptide has higher propensity to adopt helicoidal structure enabling it to insert into mimetic membranes, undergo oligomerization and formation of conductance channel.

Submitted by Claudinei Pracidelli (cpracide@ipen.br) on 2015-12-17T09:13:12Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2015-12-17T09:13:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A enzima conversora de angiotensina (ECA) catalisa a conversão de angiotensina I (Ang I) no vasoconstritor angiotensina II (Ang II) e hidrolisa a bradicinina (BK). ECA somática (sECA) possui dois domínios homólogos (N e C) que têm 60% de identidade. Embora estas duas regiões tenham homologia grande, o sítio catalítico C-domínio exibe uma atividade três vezes maior do que o N-domínio na hidrolise de Ang I in vivo. Este fato torna interessante o desenvolvimento de novos estudos de inibidores ou a melhoria dos já existentes. O objetivo deste estudo foi obter a região Ala959 até Ser1066 do Cdomínio da sECA (c-sECA), em uma estrutura conformacional semelhante à estrutura nativa. Nós amplificamos a sequência correspondente ao sítio catalítico da c-sECA com 324pb e clonamos esta sequência no vetor pET 28a(+). O segmento (nomeado de pET28_c-sECA) foi expresso em sistema bacteriano. A proteína foi expressa na forma solúvel e a purificação foi feita em uma única etapa utilizando a coluna de afinidade His-tag, a qual produziu a proteína pura. Análises estruturais por dicroísmo circular e fluorescência confirmaram que a proteína recombinante estava na conformação correta, e os ensaios de atividade mostraram que a c-sECA possui atividade enzimática e é inibida por lisinopril. / Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Orientador: Iris Concepcion Lineares de Torriani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica "Gleb Wataghin" / Made available in DSpace on 2018-08-04T15:02:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_CristianoLuisPintode_D.pdf: 31759545 bytes, checksum: a92d80aac97e4e41bdf268c343cbd43e (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Apresentamos nesta tese estudos relacionados à obtenção de parâmetros estruturais e modelagem ab initio para macromoléculas biológicas e sistemas densos de partículas elipsoidais a partir de dados de espalhamento de raios X a baixos ângulos. Aspectos teóricos e experimentais são discutidos, complementados por simulações computacionais e pela apresentação de resultados experimentais que exemplificam a aplicação dos métodos de cálculo revelando assim os alcances e limites da técnica. Progressos recentes em biologia molecular estrutural revelam que a correlação entre a forma e a função de macromoléculas biológicas é crucial para a compreensão dos processos biológicos. Além disso, diversos estudos associam várias doenças a defeitos estruturais em proteínas, aumentando ainda mais o interesse na determinação das estruturas protéicas. A técnica de espalhamento de raios X a baixos ângulos permite a obtenção de parâmetros estruturais de proteínas, apresentando diversas vantagens sobre a cristalografia de proteínas e a ressonância magnética nuclear, mesmo não atingindo alta resolução. Trataremos, portanto, dois assuntos principais: estudos de sistemas diluídos e estudos de sistemas densos. Para o estudo de sistemas diluídos o enfoque principal será na modelagem estrutural de proteínas em solução, onde são apresentados e discutidos diversos métodos de simulação tanto da estrutura das macromoléculas quanto de seus parâmetros hidrodinâmicos. Estes métodos foram aplicados ao estudo de diversos problemas, tais como: (i) as estruturas das hemoglobinas extracelulares de Biomphalaria glabrata e Glossoscolex paulistus, proteínas gigantes com elevada cooperatividade funcional entre suas subunidades; (ii) as diferenças estruturais entre as formas livres e ligadas a lipídeos da proteína básica de mielina, uma das proteínas principais do axônio nervoso e cujo mal funcionamento leva a doenças neuronais; (iii) a interação entre proteínas e polímeros, tema relevante para processos de cristalização e construção de sistemas bio-poliméricos; e (iv) a estrutura da proteína precursora amilóide, proteína transmembrana que, apesar de diversas funções conhecidas, é uma das precursoras principais do Mal de Alzheimer. Já no estudo de sistemas densos é apresentada uma nova metodologia baseada em simulações de Monte Carlo para elipsóides de revolução. Como elipsóides podem servir de sistemas modelos para diversos sistemas reais, simulações de propriedades de soluções concentradas destes sistemas são de grande interesse. Com base nestas simulações, funções de espalhamento e funções de correlação puderam ser calculadas para um grande intervalo de anisotropias e concentrações, permitindo a obtenção de funções numéricas que podem ser utilizadas no estudo de sistemas reais uma vez que não existem expressões analíticas para este tipo de sistema. Como aplicação, este método foi utilizado no estudo de nanopartículas de ferro em matriz de silício, fornecendo parâmetros estruturais do sistema. / Abstract: In this dissertation, theoretical and experimental aspects of the calculation of structural parameters and ab-initio modeling for biological macromolecules and condensed particle systems are being discussed. Two main applications will be presented, complemented by computational simulations and many experimental results. For dilute systems the focus will be on the structural modeling of several proteins in solutions, including the calculation of hydrodynamic parameters. Recent developments in structural molecular biology reveal that knowledge about the correlation existing between the structure and function of biological macromolecules is crucial for the understanding of biological processes. Many studies have proved that structural defects detected in certain proteins are responsible for serious diseases. Small angle X-ray scattering has proved to be very useful in the determination of the low resolution structure of macromolecules in solution. This technique offers clear advantages with respect to other techniques, like singlecrystal X-ray crystallography and nuclear magnetic resonance. The low resolution structural studies of proteins included: (i) the 3D solution structure of the extracellular hemoglobin from the species Biomphalaria glabrata and Glossoscolex paulistus, giant proteins with high functional cooperativity between their subunits; (ii) the determination of the structural differences between the lipid free and lipid bound forms of myelin basic protein (MBP), one of the most important proteins of the axon sheath whose bad functioning leads to neural diseases; (iii) the study of protein-polymer interactions, relevant subject for crystallization processes and development of bio-polymeric systems; (iv) the 3D solution structure of the amyloid precursor protein, APP, transmembrane protein which is related to the Alzheimer disease. For the study of dense systems, a Monte Carlo based method for the simulation of a system of hard ellipsoids of revolution was developed. Ellipsoidal particles can be used as model systems for many real problems and simulations of the properties of concentrated solutions are of great interest. As a result of these simulations, scattering functions and correlation functions could be derived for a wide interval of anisotropies, permitting the calculation of numerical functions that can be used in real systems. As an example, this method was used for the study of iron nanoparticles in a silica matrix, leading to the determination of mean radius and size distribution of the particles. / Doutorado / Física da Matéria Condensada / Doutor em Ciências

Master's Thesis Abstract Jakub Jungwirth Understanding molecular structure of biochemically relevant molecules is of funda- mental interest for these molecules ultimately determine all functions of living organisms. Raman optical activity (ROA) is a chiroptical spectroscopic technique highly sensitive to molecular structure. This thesis presents an introduction to important concepts of ROA and two independent projects aiming to extend the possibilities of ROA, both from the- oretical and experimental points of view. The first project is a conformational analysis of dialanine, an important model peptide. A combined quantum mechanics / molecu- lar dynamics approach was used in spectral simulations and resulted in spectra with an unprecedented agreement with experiment. To obtain information about conformer equi- libria, a decomposition procedure of an experimental spectrum into calculated individual conformer spectra was coded and tested, and proved to be a viable approach. The sec- ond project was an attempt to carry out pioneering ROA measurements of amyloid fibrils, which are difficult to measure due to their inhomogeneous nature (insolubility, birefrin- gence). Within this project, the preparation protocol for such samples was improved. The performance of an all new rotational cuvette was examined and found...

Pentameric ligand-gated ion channels (pLGICs) are membrane bound receptors found in the nervous system. They are responsible for detecting neurotransmitters released from neurons and subsequently mediating responses of the cells on which they are found. Thus, pLGICs play an invaluable role in communication between cells of the nervous system and understanding their function is pivotal to understanding how the nervous system works in general. One factor which is known to mediate pLGIC function is lipids found in the membrane environment in which pLGICs are embedded. This dissertation explores the various ways in which lipids interact with and modulate the function of pLGIC. Potential mechanisms and biological consequences of this modulation will be presented and discussed within the context of our current state of knowledge of pLGIC and nervous system function.

Many protein structure prediction programs exist and they can efficiently generate a number of protein models of a varying quality. One of the problems is that it is difficult to know which model is the best one for a given target sequence. Selecting the best model is one of the major tasks of Model Quality Assessment Programs (MQAPs). These programs are able to predict model accuracy before the native structure is determined. The accuracy estimation can be divided into two parts: global (the whole model accuracy) and local (the accuracy of each residue). ProQ2 is one of the most successful MQAPs for prediction of both local and global model accuracy and is based on a Machine Learning approach. In this thesis, I present my own contribution to Model Quality Assessment (MQA) and the newest developments of ProQ program series. Firstly, I describe a new ProQ2 implementation in the protein modelling software package Rosetta. This new implementation allows use of ProQ2 as a scoring function for conformational sampling inside Rosetta, which was not possible before. Moreover, I present two new methods, ProQ3 and ProQ3D that both outperform their predecessor. ProQ3 introduces new training features that are calculated from Rosetta energy functions and ProQ3D introduces a new machine learning approach based on deep learning. ProQ3 program participated in the 12th Community Wide Experiment on the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP12) and was one of the best methods in the MQA category. Finally, an important issue in model quality assessment is how to select a target function that the predictor is trying to learn. In the fourth manuscript, I show that MQA results can be improved by selecting a contact-based target function instead of more conventional superposition based functions. / <p>At the time of the doctoral defense, the following paper was unpublished and had a status as follows: Paper 3: Manuscript.</p>

A predição de estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction PSP) é um problema computacionalmente complexo. Para tratar esse problema, modelos simplificados de proteínas, como o Modelo HP, têm sido empregados para representar as conformações e Algoritmos Evolutivos (AEs) são utilizados na busca por soluções adequadas para PSP. Entretanto, abordagens utilizando AEs muitas vezes não tratam adequadamente as soluções geradas, prejudicando o desempenho da busca. Neste trabalho, é apresentada uma formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP, de modo a avaliar de forma mais robusta as conformações produzidas combinando uma avaliação baseada no número de contatos hidrofóbicos com a distância entre os monômeros. Foi adotado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas (AEMT) a fim de otimizar essas métricas. O algoritmo pode adequadamente explorar o espaço de busca com pequeno número de indivíduos. Como consequência, o total de avaliações da função objetivo é significativamente reduzido, gerando um método para PSP utilizando Modelo HP mais rápido e robusto / Protein Structure Prediction (PSP) is a computationally complex problem. To overcome this drawback, simplified models of protein structures, such as the HP Model, together with Evolutionary Algorithms (EAs) have been investigated in order to find appropriate solutions for PSP. EAs with the HP Model have shown interesting results, however, they do not adequately evaluate potential solutions by using only the usual metric of hydrophobic contacts, hamming the performance of the algorithm. In this work, we present a multi-objective approach for PSP using HP Model that performs a better evaluation of the solutions by combining the evaluation based on the number of hydrophobic contacts with the distance among the hydrophobic amino acids. We employ a Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Sub-population Tables (MEAT) to deal with these two metrics. MEAT can adequately explore the search space with relatively low number of individuals. As a consequence, the total assessments of the objective function is significantly reduced generating a method for PSP using HP Model that is faster and more robust

A catepsina L é uma cisteína proteinase da família da papaína (clã CA, família C1), sendo esta família a mais conhecida entre as cisteína proteinase. A catepsina L, como outras proteinases da família C1, é sintetizada como uma pró-enzima inativa que é ativada através da remoção do pró-peptídeo. Os pró-peptídeos das catepsinas da subfamília catepsina L apresentam um motivo consenso, denominado motivo ERFNIN. A catepsina L corresponde a principal proteinase digestiva em Tenebrio molitor. No nosso laboratório 3 pró-catepsinas L (pCALs) foram clonadas e seqüenciadas a partir de uma biblioteca de cDNA de intestino médio de larvas de T. molitor: pCAL1 (CAL lisossomal), pCAL2 e pCAL3 (enzimas digestivas). Estas proteinases apresentam o motivo ERFNIN e os resíduos envolvidos na catálise: Cys25, His169, e Asn175 com Gln19 (numeração da papaína). Neste trabalho descrevemos a clonagem em vetores de expressão e a expressão em bactérias das sequências codificadoras de pCAL1, pCAL2 e pCAL3. As pró-catepsinas L recombinantes foram purificadas por cromatografia de afinidade e a incubação em pH ácido resultou na formação das enzimas maduras CAL1, CAL2 e CAL3 com atividade sobre o substrato Z-FR-MCA. O anticorpo policlonal anti-pCAL2 foi produzido em coelho e reconheceu pCAL2 e CAL2 em immunoblots. Experimentos de immunoblots com diferentes tecidos de T. molitor mostraram que o anticorpo policlonal anti-pCAL3 reconheceu pCAL3 e CAL3 nos dois terços anteriores do intestino médio de larvas de T. molitor. Estudos de imunocitolocalização indicam que a catepsina L 3 ocorre em vesículas no intestino médio anterior e em microvilosidades no intestino médio posterior. Para os experimentos de cristalização, nós expressamos pCAL1, pCAL2 e pCAL3 como mutantes Cys25&#8594;Ser inativos. pCAL3Cys26Ser foi cristalizada por difusão de vapor (gota sentada) contra 0,1-1,6M de dihidrogênio fosfato de amônio. Os cristais são monoclínicos com grupo espacial C2 e parâmetros de célula: a=57,634 Å, b=89,322 Å, c=70,076 Å, &#945;=&#947;=90°, &#946;=92,502° e uma molécula na unidade assimétrica. A e strutura foi determinada por substituição molecular usando a estrutura de Fasciola hepatica (42% de identidade) como modelo. O modelo foi refinado a 2,1 Å com fator R final de 16,19% (Rfree=20,5%). pCAL2Cys25Ser foi cristalizada por difusão de vapor (gota sentada) contra acetato de sódio 0,2M, cacodilato de sódio 0,1M pH6,6-6,7 e 20% de PEG 8000. Os cristais são triclínicos com grupo espacial P1 e parâmetros de célula: a=51,669 Å, b=52,37 Å, c=59,716 Å, &#945;= 91,278°, &#947;=109,586°, &#946;=91,547° e duas moléculas na unidade assimétrica. A estrutura foi determinada por substituição molecular usando a estrutura da pCAL3 (44% de identidade) como modelo. O modelo foi refinado a 2,0 Å com fator R final de 17,61% (Rfree=22,48%). A estrutura terciária da pró-catepsinas L digestivas é muito similar as estruturas de cisteína proteinases da família da papaína / Cathepsin L is a cysteine proteinase of the papain family (clan CA, family C1), which is the most known among the cysteine proteinases. Cathepsin L, like other proteinases of family C1, is synthesized as an inactive proenzyme that is activated by propeptide removal. The propeptide of cathepsin L-like subfamily contain a highly conserved motif, the so called ERFNIN motif. Cathepsin L corresponds to the major digestive proteinase in Tenebrio molitor. In our laboratory, 3 procathepsins L (pCALs) were cloned and sequenced from a cDNA library prepared from T. molitor larval midguts: pCAL1 (lysosomal CAL), pCAL2 and pCAL3 (digestive enzymes). These proteinases have ERFNIN motif and 3 residues directly involved in catalysis: Cys25, His169, Asn175 with Gln19 (papain numbering). In this work we report the cloning into the expression vector and bacterial expression of the sequences coding pCAL1, pCAL2 and pCAL3. The recombinant procathepsins L were purified by affinity chromatography and activation of these enzymes occurs under acidic conditions. The cathepsins L (CAL1, CAL2 and CAL3) were able to hydrolyse Z-FR-MCA. The polyclonal antibody anti-pCAL2 was produced in rabbit and recognized pCAL2 and CAL2 on immunoblots. Immunoblot analyses of different T. molitor larval tissues demonstrated that the polyclonal antibody anti-pCAL3 recognised pCAL3 and CAL3 in the anterior two-thirds of midgut tissue of T. molitor larvae. Immunolocalization studies indicate that cathepsin L 3 occurs in vesicles in the anterior midgut and microvilli in posterior midgut. To crystallographic studies we expressed pCAL1, pCAL2 and pCAL3 as inactive Cys25&#8594;Ser mutants. pCAL3Cys26Ser was crystallized by vapor diffusion in sitting drops against 0.1-1.6 M mono-ammonium dihydrogen phosphate. The crystals are monoclinic, belonging to space group C2, with cell parameters: a = 57.634 Å, b = 89.322 Å, c = 70.076 Å, &#945; = &#947; =90°, &#946; = 92.502° and contain one molecule in the asymmetric unit. The structure was determined by molecular replacement using the structure of Fasciola hepatica procathepsin L (42.5% identity) as a model. The model was refined at 2.1 Å resolution with an R factor of 16.19% (Rfree = 20.5%). pCAL2Cys25Ser was crystallized by vapor diffusion in sitting drops against 0.2M sodium acetate, 0.1M sodium cacodylate pH 6.6-6.7 and 20% polyethylene glycol 8,000. The crystals are triclinic, belonging to space group P1, with cell parameters: a = 51.669 Å, b = 52.37 Å, c = 59.716 Å, &#945; = 91.278° &#947; = 109.586°, &#946; = 91.547° and contain two molecules in the asymmetric unit. The structure was determined by molecular replacement using the structure of procathepsin L 3 (44 % identity) as a model. The model was refined at 2.0 Å resolution with an R factor of 17.61% (Rfree = 22.48%). The tertiary structure ofdigestive procathepsins L is very similar to papain-like cysteine proteinases structures

This work describes a method of the secondary structure prediction of proteins based on cellular automaton (CA) model - CASSP. Optimal model and CA transition rule parameters are acquired by evolutionary algorithm. Prediction model uses only statistical characteristics of amino acids, so its prediction is fast. Achieved results was compared with results of other tools for this purpose. Prediction cooperation with a existing tool PSIPRED was also tested. It didn't succeed to beat this existing tool, but partial improvement was achieved in prediction of only alpha-helix secondary structure motif, what can be helful if we need the best prediction of alpha-helices. It was developed also a web interface of designed system.