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Bioinformática estrutural aplicada à evolução das glutationas transferases / Structural Bioinformatics Applied to the Evolution of Glutathione Transferases

As glutationas transferases compõem uma superfamíla de proteínas que atuam na fase II do sistema de desintoxicação das células. Participam principalmente através do processo de conjugação da glutationa com moléculas hidrofóbicas e eletrofílicas, como por exemplo os herbicidas. No entanto, outras funções foram descritas como a tolerância ao estresse oxidativo, inseticidas, antibióticos microbianos, transporte de produtos secundários tóxicos, sinalização da célula durante as respostas ao estresse e fenômenos de resistência envolvendo agentes de quimioterapia contra o câncer. Nesta tese procurou-se estabelecer uma relação entre a seqüência, estrutura, função e afinidade das GSTs. A estrutura, de modo geral, determina a função da enzima, mas por si só, não dita sua especificidade. Esta última informação é fundamental para o desenvolvimento de novos agroquímicos ou para o desenho racional de novas proteínas. A relação entre a seqüência, estrutura, função e afinidade mostra que o paradigma estrutura-função deveria ser ampliado para incluir a seqüência de aminoácidos e a afinidade da enzima. Apesar da grande diversidade de substratos e seqüências encontradas nas GSTs há pelo menos um caso de convergência funcional em duas classes distintas desta superfamília. Uma encontrada apenas no reino Animalia (classe Pi) e outra exclusiva do reino Plantae (classe Phi). Ferramentas da bioinformática estrutural, como docking molecular e minimização de energia foram utilizadas para analisar as interações entre a enzima e o substrato. Estas ajudam a explicar como duas proteínas com aproximadamente 22% de identidade de seqüência apresentam afinidades semelhantes. Finalmente, foram propostos mutantes da GST de Saccharum officinarum utilizando a informação estrutural da enzima, visando uma alteração na afinidade da mesma. / Glutathione Transferases comprehend a superfamily of proteins that plays the phase II of the detoxification system of the cells. Their major catalysis is the conjugation of glutathione with hydrophobic and eletrophilic molecules, for example herbicides. However, other functions were described like oxidative stress, insecticides, microbial antibiotics, transport of secondary products, cells signalization during response to stress and resistance of chemotherapy drugs against cancer. This work aimed to establish a relation between sequence, structure, function and affinity of GSTs. The structure, in general, determines the function, but alone, can not determine the enzyme specificity. This last information is essential to the development of new agrochemicals or for the rational design of proteins. The relation between sequence, structure, function and affinity shows that the paradigm of structure-function should be enlarged in order to include the information of amino acid sequences and the enzyme affinities. Despite the wide variety of substrates and sequences found in the GSTs, there is at least one case of functional convergence between two distinct classes in this superfamily. One is found in the Animalia kingdom (class Pi) and the other is exclusively found in Plantae (class Phi). The structural bioinformatic tools, such as molecular docking and energy minimization were used to analyze the interactions between the enzyme and the substrate. These help to understand how two enzymes with approximately 22% of sequence identity can show the same affinities. Finally, GST mutants of Saccharum officinarum were proposed, using the enzyme structural information in order to modify the enzyme affinities.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-04052006-161903
Date09 March 2006
CreatorsGuelfi, Andréa
ContributorsAzevedo, Ricardo Antunes de
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTese de Doutorado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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