Coevolução molecular em canais iônicos e neurotoxinas
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Apesar de possuírem estrutura 3D similar, as chamadas α- e β-toxinas de escorpião afetam canais iônicos de sódio dependentes de voltagem (NaV) por meio de mecanismos diferentes: as α-toxinas interagem com o sítio 3 no domínio sensor de voltagem IV (VSD-IV) e inibem o processo de inativação rápida do canal¹, enquanto as β-toxinas interagem com o sítio 4 no VSD-II e causam a hiperativação do canal por meio de um mecanismo de aprisionamento do sensor de voltagem³. Em um contexto evolutivo, espera-se que o sistema composto por esses dois tipos de toxinas e os seus alvos moleculares, os VSD de NaV, tenham sofrido um processo de coevolução molecular. Partindo do princípio de que seja possível detectar, através da análise de sequências primárias, sinais de coevolução molecular que determinem a seletividade e afinidade entre os pares toxina-VSD, foi possível propor um um modelo evolutivo de interação e seletividade entre α- e β-toxinas de escorpião e VSD-II e -IV de NaV, o qual representa o melhor conjunto possível de interações toxina-VSD. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo genético capaz de otimizar, baseado em um critério de energia e acoplamento, um dado sistema composto por dois conjuntos de posições de aminoácidos, obtidos de dois alinhamentos múltiplos de sequências (MSA) de proteínas. O algoritmo genético foi desenvolvido para encontrar a melhor forma de parear as sequências do MSA1 com as sequências do MSA2 de forma a minimizar a energia de interação total dos pares. O modelo otimizado de coevolução (MOC) apresentou dois grupos bem definidos, um formado por interações entre α-toxinas e VSD-IV e o outro composto por interações entre β-toxinas e VSD-II. Esse resultado indica que o algoritmo foi capaz de encontrar uma solução realista para o problema. O modelo obtido fornece informações importantes sobre quais interações entre resíduos definem as regras para as afinidade diferenciais entre β-toxinas e VSD-II, e α-toxinas e VSD-IV. Com isso, foi possível inferir um conjunto de resíduos que caracteriza a superfície funcional de cada grupo de toxinas. Os resultados obtidos são corroborados por resultados experimentais da literatura.Scorpion venoms contain several types of neurotoxins that might interact with each other, modulating the function of ion channels¹. The action of these polipeptides leads to the activation of sodium channels and inhibition of potassium channels, causing a high sodium influx and the liberation of neurotransmitters, followed by a blockage of cellular excitability². Regardless of their similar 3D structures, the so-called α- and β-scorpion toxins affect voltage-gated sodium channels (NaV) through very different mechanisms: α-toxins interact with the extracellular site 3 in the voltage sensor domain IV (VSD-IV) and inhibit the rapid channel inactivation process¹, while β-toxins interact with site 4 in VSD-II and cause channel hyperactivation through a voltage sensor trapping mechanism³. In an evolutionary context, it is expected that the system composed of this two types of gating modifier toxins plus the targeted NaV VSD will present some coevolution traces. Starting from the hypotheses that it is possible to detect, through sole primary sequence analysis, signals of molecular coevolution determining selectivity and specificity between pairs of interacting proteins, it was possible to propose an evolutionary model of interaction and selectivity between scorpion α- and β-toxins and NaV VSD-II and -IV, which represents the best possible arrangement of interacting pairs. To achieve that, a self-developed and implemented genetic algorithm that was able to optimize, based on an energy-coupling criterion, a given system composed of two sets of information channels coming from two different protein multiple sequence alignments (MSA) was used. Basically, the genetic algorithm was designed to find the best way of pairing the sequences coming from MSA1 with the sequences coming from MSA2 in order to minimize the overall interaction energy of the pairs. The optimized model presented two well-defined groups, one composed of α-toxins interacting with VSD-IV and the other composed of β-toxins interacting with VSDII. This result indicates that the model is probably accurate. Going one step further, we applied PCA to extract important information from the optimized model about the interacting residues in the two groups (β- toxins, VSD-II and α-toxins, VSD-IV). It was then possible to infer the set of residues responsible for the unique features observed in the two groups of toxins. The results obtained in this last step are in conformation with data coming from experimental assays.Instituto de Ciências Biológicas (IB)Departamento de Biologia Celular (IB CEL)Programa de Pós-Graduação em Biologia MolecularporA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessCoevolução molecular em canais iônicos e neurotoxinasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCoevolução molecularEscorpião - venenoNeurotoxidadereponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2016_CamilaFerreiraThéPontes.pdf2016_CamilaFerreiraThéPontes.pdfapplication/pdf39139838http://repositorio.unb.br/bitstream/10482/22456/1/2016_CamilaFerreiraTh%c3%a9Pontes.pdfe32ad047bc654e4f6348afd6a8a65637MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain766http://repositorio.unb.br/bitstream/10482/22456/2/license.txt284581dde2f61410aade0bf2132b5e8cMD52open access10482/224562025-11-13 17:14:34.107open accessoai:repositorio.unb.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-11-13T20:14:34Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB) |
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