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Proteómica

Víctor Adrián SOSA HERNÁNDEZ

CINVESTAV-Zacatenco

31 julio del 2012

Víctor Adrian SOSA HDZ. (CINVESTAV) Proteómica 31 julio del 2012 1 / 64

1 ProteómicaIntroducciónTecnologías para el análisis de expresión de proteínasModificaciones Post-traduccionalesClasificación de las proteínasInteracciones proteína-proteínaResumen y comentarios finales


Proteómica Introducción




Introducción

A grandes rasgos la proteómica estudia el proteoma.

El proteoma se refiere al conjunto entero de proteínas expresadasen un célula.

Siendo el complemento de la traducción del producto de ungenoma.

Esto conlleva a realizar multiples análisis sobre todas lasproteínas traducidas de una célula.

Video: ¿Qué es un proteoma?


http://www.youtube.com/watch?v=vOgJ1593d_Q


Introducción

Las proteínas como sabemos son partes muy importantes de losorganismos vivos, ya que son los componentes principales de lasrutas metabólicas 1 de las células.

El término proteómica fue acuñado en el año de 1997 como unaanalogía con la genómica, que es el estudio de los genes.

Los orígenes de la palabra proteoma son la fusión de proteína ygenoma establecida en 1994 por Marc Wilkins.

1Es una sucesión de reacciones químicas que conducen de un sustratoinicial a uno o varios finales.


http://www.babs.unsw.edu.au/staff_academic/professor-marc-wilkins


Introducción

El rango de actividades que abarca la proteómica incluye losiguiente:

Identificación a larga escala de proteínas.Cuantificación de proteínas.Determinación de su localización.Modificaciones.Interacciones.Funciones.



Introducción

Realizando una comparación con la genómica, la proteómicatiene claras ventajas para aclarar de mejor manera las funcionesde los genes. Ya que provee un mejor enfoque para entender lasfunciones celulares debido a que la mayoría de las funciones delos genes son realizadas por proteínas. Esto es porque no existeuna correlación entre el ARNm y las proteínas por lo que elestudio de la expresión de estas puede proveer una mejor vistaen el entendimiento de las funciones de los genes.


Proteómica Tecnologías para el análisis de expresión de proteínas




Tecnologías para el análisis de expresión de proteínas

La caracterización de la expresión de la proteína a nivel de todo elproteoma consiste en la medición cuantitativa de proteínas enuna célula en un determinado estado metabólico.

Los métodos clásicos para separar proteínas consisten enrealizar un proceso llamado electrofóresis bidimensional en gelseguido de un análisis de la imagen producida por el gel. Ademásde la caracterización también implica una determinación de lacomposición de aminoácidos, las huellas peptídicas demasas(peptide mass fingerprints) y secuencias utilizando laespectrometría de masas(mass spectrometry o MS). Y finalmentela búsqueda dentro de la base de datos es necesaria para laidentificación de próteinas.




Procedimiento para la caracterización del proteoma usandoelectrofóresis bidimensional y espectrometría de masas.




2D-Page (Electrofóresis bidimensional en gel de poliacrilamida)

El gel de poliacrilamida es uno de los geles utilizados con másfrecuencia para realizar este tipo de técnicas ya que esquímicamente inerte, transparente y estable en un rango amplio depH’s, temperatura y fuerza iónica.




Ahora bien vamos a describir la técnica la cual es de altaresolución y separa las proteínas por carga y masa. El gel correhacia una dirección sobre un gradiente de pH bajo una condiciónde no desnaturalizante para separar las proteínas por puntosisoeléctricos 2 (pl)y luego en una dimensión ortogonal bajo unacondición de desnaturalización para separar las proteínas por suspesos moleculares (MW).

Posteriormente sigue un proceso de tinción que por lo general esde color plata, que es muy sensible, para revelar las posición detodas las proteínas.

2El pl es el pH al que una sustancia anfótera tiene carga neta cero y ladefinición de esta sustancia es que puede reaccionar ya sea como un ácido ocomo una base.




El resultado es un mapa de gel en dos dimensiones que es elporque de su nombre, donde cada punto en el mapa correspondea una sola proteína expresada.

Posteriormente el mapa de gel puede ser escaneado para llevaracabo un análisis de la imagen.

Video1:"Proteomics: 2D Gel Electrophoresis".

Video2:"2D Gel Electrophoresis".


http://www.youtube.com/watch?v=ptqbARLGyh4&feature=related

http://www.youtube.com/watch?v=uwVgfDOpdPI&feature=related



Sin embargo, este método no es perfecto asi que tiene algunasdesventajas ya que por ejemplo no todas las próteinas se puedenseparar haciendo uso es este proceso. Uno de los retos que tieneesta técnica es la separación de proteínas de membrana3 queson en gran parte hidrófobas y no se solubilizan fácilmente.

Una solución es tomar la proteína con membrana y fraccionarlautilizando protocolos especializados y dentro de la electofóresisusar buffers que contienen detergentes zwitteriónicos4.

3Existen dos tipos extrínsecas e intrínsecas, las primeras están fuera de lamembrana pero unidas a ellas por uniones tipo puente de hidrógeno, van derWaals o iónicas y las otras son están embebidas a la membrana.

4Compuesto químico que es eléctricamente neutro pero que tiene cargasformales positivas y negativas sobre átomos diferentes. Los zwitteriones sonespecies polares y usualmente presentan una elevada solubilidad en agua ybastante baja en muchos disolventes orgánicos de carácter apolar.




El fraccionamiento se lleva acabo para separar nucleares, elcitoesqueleto5, el citosol6 y otras fracciones subcelulares paraimpulsar la concentración de proteínas raras y revelar sulocalización.

5El citoesqueleto es un entramado tridimensional de proteínas que proveesoporte interno en las células, organiza las estructuras internas de la mismae interviene en los fenómenos de transporte, tráfico y división celular.

6El citosol o hialoplasma es la parte soluble del citoplasma de la célulaVíctor Adrian SOSA HDZ. (CINVESTAV) Proteómica 31 julio del 2012 15 / 64



Concluyendo el proceso anterior pasamos al análisis de la imagenproducida el cual ayuda a revelar diferencias globales entre lospatrones de expresión de proteínas. Este análisis incluye ladeterminación de los spots, la cuantificación y su normalización.

Para su realización se utiliza software especializado para medir elcentro, los bordes y las densidades de las manchas aunque enocasiones esto se vuelve complicado debido a que el gel puedeencogerse o deformarse durante los experimentos.

Debido a lo anterior se requiere que en ocasiones los programassean capaces de adaptar el tamaño de los resultados conrelación a las otras muestras para lograr una geometría común.




Existen multiples herramientas y bases de datos disponibles paraeste tipo de procedimiento a continuación se describen algunas:

Malanie software comercial que realiza el procesamiento y análisisde la imágenes del gel con todas las actividades descritasanteriormente y un poco más.Carol no responde el servidor.Comp2DGel innaccesible.SWISS-2DPAGE esta es una base de datos con información eimágenes para el análisis.


http://world-2dpage.expasy.org/melanie/

http://gelmatching.inf.fu-berlin.de/Carol.html

http://world-2dpage.expasy.org/swiss-2dpage/



Identificación de proteínas por espectrometría de masas.

Después de que las proteínas son separadas por el gel estaspueden ser identificadas y caracterizadas por el MS.Este proceso comienza asimilando las proteínas en la mallaresultante con una proteasa7 lo que hace que los spots seanresaltados. La proteolisis genera un patrón único de fragmentos depéptidos de varios pesos moleculares a lo que se le denominahuella péptidica.

7Las peptidasas (antes conocidas como proteasas) son enzimas querompen los enlaces peptídicos de las proteínas. Usan una molécula de aguapara hacerlo y por lo tanto se clasifican como hidrolasas.




En la actualidad existen dos métodos usados para realizar esteproceso:

La ionización por electrospray.Desorción/ionización láser asistida por matriz.

Estos dos métodos solo se diferencian por el procedimiento deionización utilizado.




La ionización por electrospray es descrita a continuación:

Se introduce el analito8(que será ionizado) disuelto en un solventemás volátil por un capilar de metal muy pequeño y cargado.Debido a la repulsión de las cargas eléctricas, el líquido se sale delcapilar y forma un aerosol, una nube de pequeñas gotas (10 µm)altamente cargadas.Conforme el solvente se evapora, las moléculas de analito seaproximan, se repelen y finalmente, cuando la repulsión de lascargas positivas vence la tensión superficial, estallan las gotas.El proceso se repite hasta que el analito está libre de solvente, demodo que no quedan más que iones y todo esto pasa al analizadorde masa.

Video:"Mass spectrometry".

8Un analito es el componente (elemento, compuesto o ion) de interésanalítico de una muestra.


http://www.youtube.com/watch?v=a5aLlm9q-Xc



Desorción/ionización láser asistida por matriz es descrita acontinuación:

Aquí los péptidos se cargan con iones positivos y es forzado através de un tubo de análisis con un campo magnético, estos sonanalizados en su fase gaseosa.Los fragmentos péptidicos pueden ser separados de acuerdo a sumasa molecular y cargas esto es posible debido a que los péptidosmás pequeños son desviados más que los más grandes dentro delcampo magnético.Finalmente un detector genera un espectro que muestra laintensidad de iones como una función de la relación masa-carga.

Video:"Proteomics Fingerprinting - Seeking Traces in Blood".


http://www.youtube.com/watch?feature=endscreen&v=BL2HvODCg3w&NR=1



Identificación de proteínas a través de la búsqueda en bases dedatos

La caracterización MS de las proteínas es altamente dependientede el análisis bioinformático ya que a través de este análisisutilizando programas relacionados es posible identificar lasproteínas dentro de una base de datos con objetivo de encontrarcoincidencias exactas o muy cercanas.El usuario debe de proveer tanta información como le sea posiblepara obtener una única coincidencia dentro de la BD sobre unaproteína en particular.Un requisito básico para la identificación de péptidos mediante elcotejo de base de datos es la disponibilidad de todas lassecuencias de proteínas de un organismo.




Existen algunos servidores en internet que proveen una serie deherramientas utiles para realizar este proceso:

ExPASY es un servidor web con un cojunto de programas para labúsqueda de información acerca de péptidos dentro de laSWISS-PROT y TrEMBL.TagIdent puede reducir la lista de candidatos por secuencias depéptidos debido a la alta especificidad de la secuencia.ProFound es un servidor web con un conjunto de programasinterconectados. Esto busca una secuencia de un proteína dentrode la base de datos usando la información de la huella producidapor el MS.Mascot es otro servidor web que identifica las proteínas basada enlas huellas peptídicas, las entradas son la secuencia de péptido.


http://web.expasy.org/tagident/

http://prowl.rockefeller.edu/prowl-cgi/profound.exe

http://www.matrixscience.com/cgi/search_form.pl?FORMVER=2&SEARCH=PMF



Diferencial en electrofóresis en gel:

Las diferencias en patrones de expresión de proteínas pueden serdetectadas en forma similar como el marcado florescente enusadas en los micro-arreglos de ADN, usando una técnica llamadadiferencial en electrofóresis en gel (DIGE).Aquí las proteínas de muestras experimentales y de control semarcan con tintes fluorescentes de diferentes colores.Y posteriormente se mezclan juntos durante el proceso deelectrofóresis pudiendo asi visualizar y separar las proteínas en elmismo gel.Comparado con el método tradicional este proceso reduce el ruidoy mejorar la reproducibilidad y la sensibilidad de detecciónAunque tambien tiene inconvenientes ya que diferentes proteínastoman etiquetas florescentes para diferentes extensiones y quealgunas proteínas marcadas con los fluoróforos puede llegar a sermenos solubles y precipitadas antes de la electrofóresis.




La proteína 1 que representa la condición experimental la cual semarca con un colorante fluorescente rojo, la proteína 2 la querepresenta la condición de control y se marca con un color verdefluorescente. Las 2 muestras son mezcladas antes de ejecutar laelectrofóresis y asi obtener un diferencial total de proteínas en elmapa.




Micro-arreglos de proteínas

Conceptualmente similares a los micro-arreglos de ADN estospueden ser construidos para contener mallas de alta densidad queinmobilizan las proteínas para análisis de alto rendimiento. Estasmallas contienen todo el proteoma inmovilizado, sin embargo noson utilizadas para los mismo fines en su lugar, se utilizan paraestudiar la función de las proteínas, proporcionando un soportesólido para ensayar la actividad enzimática, o interaccionesproteína-proteína, las interacciones proteína-DNA/RNA o lasinteracciones proteína-ligando, en un todos contra todos losformatos.









Un método para este problema es realizar un ensayo inmunemediante un espectro de anticuerpos contra el proteoma. Losanticuerpos pueden ser fijados sobre un soporte sólido para elensayo de miles de proteínas simultáneamente. Sin embargo, uninconveniente importante de este enfoque es que los anticuerposnaturales son fácilmente desnaturalizados y tienen una altatendencia a una reacción cruzada con antígenos no específicos.Además, la producción de anticuerpos para cada proteína única deun organismo es prohibitivamente caro.




Técnicas en desarrollo:

Protein Scaffolds: usando esta técnica se trata de capturar lasproteínas objetivo solamente que los andamios son más pequeñosy estables que los anticuerpos.Impresora de proteínas: Llamado asi por ser un método deimpresión molecular ya que crea moldes para capturar moléculascon alta especificidad.

Cuando los chips proteómicos esten disponibles el análisis dedatos para identificar proteínas se volverá más sencillo porqueserá parecido a los micro-arreglos de ADN. Siguendo con lospasos subsecuentes del análisis de imágenes y algoritmos deagrupación.


Proteómica Modificaciones Post-traduccionales




Modificaciones Post-traduccionales

Otro aspecto importante del proteoma se refiere a lasmodificaciones que se producen después de la síntesis de lasproteínas.

Tienen un gran impacto en función de la alteración de tamaño,hidrofobicidad y su completa conformación.

El impacto de estas modificaciones pueden influir directamente enlas interacciones entre proteínas y la distribución de estas endiferentes locaciones subcelulares.




Por consiguiente, es importante utilizar herramientasbioinformáticas para predecir los sitios de modificaciónpostraduccional basadas en las secuencias de proteínasespecíficas.

Sin embargo, la predicción tales modificaciones a menudo puedeser difícil porque los tramos cortos de la secuencia de motivosestan asociados con ciertas modificaciones. Esto conduce amenudo a la identificación de muchos falsos positivos.

Una de las razones de que ocurran predicciones falsas es que elambiente de los vecinos de los sitios de modificación no seconsideran.




Para minimizar los falsos positivos, un proceso de aprendizajeestadístico llamado máquina de vectores de soporte (SVM) sepuede utilizar para aumentar la especificidad de la predicción.

Este es un método de clasificación de datos similar al análisisdiscriminante lineal o cuadrático.

En este método, los datos se proyectan en un espaciotridimensional o incluso un espacio multidimensional. Unhiperplano - una función matemática lineal o no lineal - se utilizapara separar las mejores señales verdaderas del ruido.

Después de entrenar el algoritmo con suficientes característicasestructurales, es capaz de reconocer correctamente muchospatrones de modificación postraduccional.




AutoMotif es un servidor web para la predicción de los motivos desecuencias de proteínas utilizando el enfoque SVM. En esteproceso, la secuencia de consulta está cortado en un número defragmentos superpuestos, que son alimentados en núcleosdiferentes. Un hiperplano, que ha sido entrenado para reconocerlos motivos de secuencias de proteínas conocidas, separa losgranos en diferentes clases. Cada separación se compara con lasclases conocidas de motivos, la mayoría de los cuales estánrelacionados con la modificación postraduccional. La mejorcoincidencia con una clase conocida define el motivo funcional.


http://automotif.bioinfo.pl/



Predicción de puentes de disulfuro

Un puente disulfuro es un tipo único de modificaciónpostraduccional en la que los enlaces covalentes se forman entreresiduos de cisteína. Los enlaces de disulfuro son importantes paramantener la estabilidad de ciertos tipos de proteínas.Esta predicción ayuda a encontrar los estados posibles o unión decisteínas en una proteína. La predicción exacta de los enlacesdisulfuro puede también ayudar a predecir la estructuratridimensional de una proteína de interés.Técnicas como redes neuronales, SVM o modelos ocultos deMarkov (HMM) se utilizan a menudo para distinguir interaccionesentre residuos de cisteína.




La identificación de modificaciones post-traduccional en elanálisis proteómico

Las modificaciones post-traduccionales puede serexperimentalmente identificadas sobre la base de datos de huellasMS.Algunas herramientas de identificación de péptidos son capaces debuscar sitios conocidos de modificación después de la traducciónen una secuencia e incorporar masa adicional en función del tipode modificaciones durante el proceso de comparación en la basede datos correspondiente.




Software para realizar la identificación de modificacionespost-traduccinales

Expasy contiene una serie de programas para determinar lasmodificaciones postraduccionales sobre la base de datos de masamolecular. FindMod es un subprograma que utiliza la informacióndeterminada experimentalmente desde la huella peptídica paracomparar las masas de los fragmentos peptídicos con las depéptidos teóricos. Si se encuentra una diferencia, esto predice untipo particular de modificación basada en un conjunto de reglaspredefinidas. Se puede predecir veintiocho tipos de modificaciones,incluyendo la metilación, fosforilación, lipidación y la sulfatación.GlyMod un subprograma especializado en la determinación de laglicosilación sobre la base de la diferencia de masa entre lospéptidos determinado experimentalmente y seres teóricos.


http://www.expasy.ch/tools

Proteómica Clasificación de las proteínas




Clasificación de las proteínas

La localización subcelular es una parte integral de la funcionalidadde la proteína. Muchas proteínas exhiben funciones sólo despuésde ser transportadas a ciertos compartimientos de la célula.

El estudio de los mecanismos de tráfico de proteínas ylocalización subcelular es el campo de la clasificación deproteínas

La identificación de la localización subcelular de proteínas es unaspecto importante de la anotación funcional, ya que da aconocer la localización celular de una proteína y a menudo ayudaa reducir sus funciones putativas.

Video: "Proteing Sorting with Dr. MArty Shankland"


http://www.youtube.com/watch?v=hz-SrOoI9dU&feature=related



Las secuencias de señal tienen un consenso débil, perocontienen algunas características específicas. Todos ellos tienenuna región de núcleo hidrofóbico precedido por uno o másresiduos de carga positiva. Sin embargo, la longitud y lasecuencia de las secuencias señal puede variar enormemente.

Existen variaciones considerables en la longitud y la secuenciaque hacen que la predicción de señales péptidicas usandoenfoques computacionales sea difícil.

A pesar de esto diversas herramientas se han y métodos se handesarrollado para predecir la localización subcelular de lasseñales.




En general estos métodos se clasifican en 3 categorías:

La primera categoría esta basada en la señal, dependiendo delconocimiento de carga, la hidrofobicidad o por los motivos deconsenso.Otros son basados en fución de las estadísticas del contenido talescomo la composición de aminoácidos.El tercer algoritmo combina las virtudes de ambas señales y elcontenido, siendo este el más preciso. Algunos ejemplos de estatercera categoría son la RNA y los HMM con una precisiónrazonable del 65 % al 70 %.




Algunas aplicaciones que predicen la localización subcelular delas señales son las sigueintes:

SignalP es un programa basado en web que permite predecir lalocalización subcelular de las señales mediante el uso de redesneuronales y HMM. El programa predice tanto los péptidos deseñal y los sitios de escisión de la proteasa de la secuencia deconsulta.TargetP muy parecido al anterior solo que a diferencia este solousa redes neuronales.Wolf Psort es una herramienta que extiende las funcionalidades delPsort y actáa a través de un método del vecino más próximo parahacer predicciones de las localizaciones subcelulares. En él secompara la secuencia de consulta a una biblioteca de péptidos deseñal para diferentes localizaciones celulares.


http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/

http://wolfpsort.org/

Proteómica Interacciones proteína-proteína




Interacciones proteína-proteína

En general las proteínas interactúan entre sí para llevar acabofunciones bioquímicas, por lo tanto es otro aspecto importante dela proteómica.Estas interacciones producen interacciones fuertes que permitenla formación de complejos estables y los más débiles que existende forma transitoria.El análisis de estas interacciones a nivel del proteoma ayudan arevelar la función de proteínas previamente sin caracterizar sobrela base de la regla de culpabilidad por asociación.




Determinación experimentalLas interacciones de las proteínas son detectadas mediante elmétodo clásico de la levadura de dos híbridos que se basa en lainteracción de cebo y la presa en las proteínas dentro de lasconstrucciones moleculares en levadura. En esta estrategia, unactivador de la transcripción de dos dominios se emplea comoauxiliar para la determinación de interacciones proteína-proteína.Los 2 dominios los cuales son un dominio de unión al ADN y undominio trans-activación que normalmente interactúan para activarla transcripción. Sin embargo, las construcciones molecularesestán hechas de tal manera que cada uno de los dos dominios estáunido covalentemente a cada uno de las dos proteínas candidatos(cebo y presa)




Si las proteínas cebo y presa interactúan fisicamente, llevan losdominios de ADN y trans-activación en las proximidades de talmanera que reconstituir la función del activador de latranscripción, girando sobre la expresión de un gen reporterocomo resultado.

Si los dos candidatos de proteínas no interaccionan, la expresióndel gen indicador permanece apagada.




Esta técnica es esencialmente un enfoque de bajo rendimientodebido a que cada cebo y construcción de la presa tiene queestar preparado de forma individual a las interacciones entre elmapa de todas las proteínas.

Un defecto importante en este método es que es un métodoindirecto para sondear interacción proteína-proteína y tiene unatendencia a generar falsos positivos (interacciones espurias) yfalsos negativos (interacciones no detectados).

Otra debilidad es que sólo las interacciones por pares sonmedidas, y por lo tanto, las interacciones que sólo tienen lugarcuando se unen varias proteínas se omiten.




Hay muchos enfoques alternativos para la determinación deinteracciones proteína-proteína:

Uno de ellos consiste en utilizar una técnica de afinidad purificacióna gran escala que implica colocar etiquetas de fusión a lasproteínas y purificación de los complejos de proteínas asociadasen una columna de cromatografía de afinidad. Las proteínaspurificadas se analizan por electroforesis en gel seguido por MSpara la identificación de los componentes que interactúan.Los sistemas de microarrays de proteínas mencionadosanteriormente también proporcionan una alternativa de altorendimiento para el estudio de las interacciones proteína-proteína.




Décadas de investigación sobre la bioquímica de la proteína y labiología molecular han acumulado gran cantidad de datosrelacionados con las interacciones, que permiten la extracción dealgunas normas generales que regulan estas interacciones.

Facilitando el desarrollo de algoritmos para la predicciónautomatizada.

Las herramientas disponibles se basan generalmente en losestudios de evolución de secuencias genéticas, los patrones degenes de vinculación, y los patrones de genes de fusión.

A continuación se presentará un resumen de los tipos depredicción para las interacciones.




La predicción de interacciones basada en la fusión de dominio.

La predicción de interacciones basada en los genes vecinos.

La predicción de interacciones basada en la homología desecuencia.

La predicción de interacciones basada en la informaciónfilogenética.

La predicción de interacciones basada en métodos hibridos.




La predicción de interacciones basada en la fusión de dominio.Este método se basa bajo el principio de que una proteínafusionada a menudo revela relaciones entre sus componentes dedominio.La justificación detrás de este método es que cuando dos dominiosestán fusionados en una única proteína, tienen que estar enproximidad muy estrecha para realizar una función común.Cuando los dos dominios se encuentran en dos proteínasdiferentes, para conservar la misma funcionalidad, su proximidad einteracción tiene que ser preservada también.




El método de la piedra Rosetta:




La predicción de interacciones basada en los genes vecinos.El orden de los genes en general, está mal conservado entre losgenomas de procariotas divergentes.Sin embargo, si un enlace de determinado gen se encuentra queen efecto es conservado a través de genomas divergentes, sepuede utilizar como un fuerte indicador de la formación de unoperón que codifica las proteínas que son funcionalmente e inclusofísicamente acopladas.Técnica aplicada a genomas de procariotas y con modificaciones aeucariotas.




La predicción de interacciones basada en la homología desecuencia.

Si un par de proteínas de un proteoma se sabe que interactúan,sus homólogos conservados en otro proteoma es probable quetengan interacciones similares.Los pares de homólogos se denominan interologs. Este método sebasa en la correcta identificación de orthologs y el uso de bases dedatos existentes de interacción de proteínas.El método tiene el potencial para modelar la estructura cuaternariade la proteína, si un par de proteínas tienen estructuras conocidas.




Existen dos aplicaciones web como ejemplo de este tipo deherramientas:

InterPreTS toma 2 secuencias produce su alineamiento y realiza labúsqueda contra la BD de homólogos esto con HMM, si laspuntuaciones son altas sobre el umbral se dice que interactúan.(No disponible)IPPRED similar al anterior permite al usuario enviar múltiplessecuencias de proteínas. El programa busca secuenciashomólogas utilizando BLAST en una BD de pares de proteínasconocidos que interactúan. Si cualquiera de las dos secuencias deconsulta tienen gran similitud suficiente con pares de proteínasconocidos que interactúan, se deduce que interactúan comosocios. (Disponible en frances).




La predicción de interacciones basada en la informaciónfilogenética.

Los perfiles se definen como patrones de pares de genes queestán al mismo tiempo presentes o ausentes en los genomas. Enotras palabras, este método detecta la presencia o ausencia deorthologs a través de un número de genomas. Los genes quetienen el mismo patrón de la presencia o ausencia en los genomasson predecidos como proteínas que interactuan.




La lógica detrás del enfoque co-ocurrencias es que las proteínasnormalmente funcionan como un complejo. Si uno de loscomponentes del complejo se pierde, resulta en el fracaso detodo el complejo. Bajo la presión selectiva, el resto de los sociosno funcionales que interactúan en el complejo también se perdiendurante la evolución, ya que se convierten funcionalmenteinnecesarios.




Un método filogenético más cuantitativo para predecir lasinteracciones es el método del "árbol de espejo", el cual examinala semejanza entre los árboles filogenéticos de dos familias desecuencias. La razón es que si dos árboles de proteínas son casiidénticos en la topología y están altamente correlacionados entérminos de la tasa de evolución, es muy probable queinteractúen unos con otros.




Ejemplo de método anterior donde las matrices de distancias sonusadas para construir los árboles que son comparados usando unanálisis de correlación.




Un método filogenético más cuantitativo para predecir lasinteracciones es el método del "árbol de espejo", el cual examinala semejanza entre los árboles filogenéticos de dos familias desecuencias. La razón es que si dos árboles de proteínas son casiidénticos en la topología y están altamente correlacionados entérminos de la tasa de evolución, es muy probable queinteractúen unos con otros.




La predicción de interacciones basada en métodos hibridos.Hay que destacar que cada uno de estos métodos de predicción sebasa en una hipótesis particular.Debido a que es difícil evaluar el desempeño de cada método depredicción individual, se recomienda al usuario el uso de unenfoque combinado que utilice varios métodos para reducir elsesgo, las tasas de error y para obtener un mayor nivel deconfianza en la predicción de la interacción.




El programa que sigue ejemplifica la combinación de diferentesmétodos:

STRING es un servidor web que permite predecir las asociacionesde genes y proteínas funcionales basadas en la evidenciacombinada del ligamiento genético, la fusión de genes y los perfilesfilogenéticos. Las asociaciones funcionales incluyen interaccionestanto directas como indirectas.Para reducir los falsos positivos yaumentar la fiabilidad, los tres tipos de asociaciones genómicas secomparan con un conjunto de referencia interna. El servidordevuelve una lista de predecciones sobre las asociacionesproteína-proteína y una representación gráfica de la red deasociación.


http://string.embl.de/

Proteómica Resumen y comentarios finales




Resumen y comentarios finales

El análisis de la expresión proteica a nivel del proteoma prometevisualizar de forma más precisa las funciones celulares. Esto esuna ventaja sobre el análisis genómico, que no conducenecesariamente a la predicción de funciones de las proteínas.

El enfoque computacional ayuda de gran manera dentro de esteámbito.



Muchas Gracias!!!!


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