Uma proposta para a predição computacional da estrutura terciária de polipeptídeos

Abstract

Nos últimos anos, um dos grandes desafios da Ciência da Computação perante a Bioinformática é o desenvolvimento de algoritmos, os quais, em um tempo hábil, consigam gerar as estruturas terciárias de proteínas a partir da seqüência linear de seus aminoácidos. Embora existam alguns métodos que consigam gerar estruturas quando se possui outra proteína com um alto grau de similaridade, quando não se possui o mesmo, os métodos até então desenvolvidos não consigam realizar esta predição de forma não onerosa computacionalmente. Este trabalho apresenta um algoritmo recursivo capaz de predizer a topologia de polipeptídeos, utilizando apenas os ângulos da cadeia principal de proteínas com estruturas tridimensionais (3D) já conhecidas. O mesmo se mostra eficaz quando aplicado à mini-proteína Trp-Cage (código PDB 1L2Y) que possui apenas 20 aminoácidos, tendo uma estrutura predita de RMSD igual 3,7 Å; no entanto, para uma proteína de 34 aminoácidos – Mini-Proteína Estabilizada por Pontes Dissulfeto (código PDB 1ZDD) – o mesmo se mostra ineficiente, gerando a melhor proteína com o RMSD igual a 7,2 Å, devido ao fato de não ter sido percorrido todo o espaço conformacional esperado para a mesma. Os resultados e as suas conseqüências são discutidos no trabalho.

In these last years one of the greatest challenges of the Computer Science in Bioinformatics is to develop algorithms, which, in a skillful time generate the tertiary protein structures from the linear sequence of its amino acids. Although there are methods to predict structures for target sequences when a similar protein of known structure (template) is available, this is not true when similarity can not be detected by sequence comparison alone. In the latter case, the methods are very computationally demanding. This work presents a recursive algorithm able to predict the topology of polypeptides of unknown structure using only the polypeptide mainchain torsion angles obtained from PDB templates. The algorithm revealed itself efficient when applied to the mini protein Trp-Cage (PDB ID: 1L2Y) composed of 20 amino acids, predicting its structure with a RMSD of 3,7 Å with respect to the experimental structure. However, for a protein of 34 amino acids – the Disulfide- Stabilized Mini Protein (PDB ID: 1ZDD) – the algorithm was not so efficient, generating the best polypeptide model with a RMSD of 7,2 Å with respect to the experimental structure. Due to the large increase in the possible conformations for the latter (20 to 34 amino acids), its conformational space was not spanned as was the conformational space of 1L2Y. These results and their consequences are discussed in the work.