Algoritmo para identificação de peptídeos covalentemente ligados e analisados por espectrometria de massas

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Lima, Diogo Borges
• Orientador(a): Carvalho, Paulo Costa, Gozzo, Fabio Cesar
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Link de acesso: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/15761

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.