Biblioteca Laura Manzo

Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales

Fil: Benítez, Guillermo Ignacio. Universidad Nacional de Quilmes; Argentina.

Saved in:

Main Author:	Benítez, Guillermo Ignacio
Other Authors:	Parisi, Gustavo
Format:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Language:	spa
Published:	Universidad Nacional de Quilmes 2023
Subjects:	Bioinformática Análisis de datos Proteínas Estructura de proteínas Evolución Bioinformatics Data analysis Proteins Protein structure Evolution Analise de dados Estrutura de proteínas Evolução
Online Access:	http://ridaa.unq.edu.ar/handle/20.500.11807/4020
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	ir-20.500.11807-4020
recordtype	dspace
spelling	ir-20.500.11807-40202023-09-08T05:00:26Z Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales Benítez, Guillermo Ignacio Parisi, Gustavo Lorenzano Menna, Pablo Talevi, Alan Lozano, Mauricio Javier Bioinformática Análisis de datos Proteínas Estructura de proteínas Evolución Bioinformatics Data analysis Proteins Protein structure Evolution Analise de dados Estrutura de proteínas Evolução Fil: Benítez, Guillermo Ignacio. Universidad Nacional de Quilmes; Argentina. La evolución biológica es un proceso complejo y fuertemente dependiente de su historia. Diversos acontecimientos han modelado y condicionado la evolución en nuestro planeta condicionando la diversidad biológica que observamos en la actualidad. Estas contingencias históricas hacen justamente que dicha diversidad sea sólo una representante de las tantas posibles que podrían haberse originado de haber ocurrido otras circunstancias históricas (Gould, “Wonderful life”, 1987). El presente trabajo tiene como principal objetivo comprender, utilizando técnicas bioinformáticas, el impacto de los caminos evolutivos que sufrieron las proteínas en su divergencia funcional y evolutiva. Estos caminos evolutivos se pueden predecir con distintos grados de certeza utilizando herramientas computacionales. Dichas técnicas se denominan de reconstrucción ancestral y permiten estimar las secuencias de regiones codificantes y por ende de proteínas de organismos ya extintos. Una de mis primeras tareas en este trabajo de tesis doctoral, fue el de participar en la recolección de proteínas “resucitadas”, proteínas que por un proceso de reconstrucción ancestral y resucitación, se predijo su secuencia ancestral la cual se sintetizó y por técnicas de biología molecular se caracterizó como si fuera una proteína actual. Revenant, el nombre de esta base de datos, es la primera base de datos de proteínas resucitadas, extensamente anotada con estructuras, filogenias y datos biofísicos (capítulo 4). Esta base de datos nos permitió explorar características de tiorredoxinas ancestrales en el contexto de una colaboración con el Dr. Bellanda de la Universidad de Padova (Italia). En el capítulo 3, exponemos la caracterización de una tiorredoxina atípica de E. granulosum. Esta tiorredoxina carece de función oxidoreductasa y por el contrario posee actividad de unión a clusters de hierro-azufre. Para comprender la divergencia funcional y adaptativa de esta proteína utilizamos técnicas de reconstrucción ancestral a distintos ancestros para comprender los cambios de aminoácidos que condujeron al cambio funcional. Encontramos en colaboración con el Dr. Bellanda, que la proteína tiene mayor flexibilidad que otras tiorredoxinas ancestrales y actuales pero de otros organismos. Finalmente, el capítulo 2 está dedicado al estudio de un conjunto de proteínas humanas que en determinadas condiciones metabólicas y/o fisiológicas producen amiloides. Los amiloides son estados condensados con propiedades de “sólidos” donde predominan las interacciones inter-catenarias. Los amiloides forman fibras que en la mayoría de los casos producen diversas patologías en humanos. Sin embargo, se han caracterizado amiloides funcionales, haciendo más complejo el efecto de la presencia de amiloides en las células. Utilizando técnicas de análisis evolutivo, encontramos que las proteínas que forman amiloides, tanto funcionales como patológicos, están entre las proteínas que más rápidamente evolucionan en el hombre. La principal hipótesis que evaluamos para explicar este incremento en la velocidad, es la interacción con chaperonas, ya demostrado en otras proteínas. Para lograr mayor evidencia del efecto de las chaperonas sobre la velocidad de evolución, utilizamos técnicas de reconstrucción ancestral para las proteínas en nuestro set de datos. Encontramos que el patrón de sustitución es progresivamente desestabilizante, esto es las proteínas progresivamente se tornan más inestables incrementando aún más su necesidad de interaccionar con chaperonas. Estos resultados, junto con los resultados obtenidos en la caracterización de la tiorredoxina ancestral, están siendo evaluados experimentalmente en colaboración con la Dra. Luciana Rodriguez Sawicki (UNQ, Argentina) y el Dr. Bellanda (UNIPD, Italia). 2023-09-04 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://ridaa.unq.edu.ar/handle/20.500.11807/4020 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf Universidad Nacional de Quilmes
institution	RIDAA UNQ
collection	DSpace
language	spa
topic	Bioinformática Análisis de datos Proteínas Estructura de proteínas Evolución Bioinformatics Data analysis Proteins Protein structure Evolution Analise de dados Estrutura de proteínas Evolução
spellingShingle	Bioinformática Análisis de datos Proteínas Estructura de proteínas Evolución Bioinformatics Data analysis Proteins Protein structure Evolution Analise de dados Estrutura de proteínas Evolução Benítez, Guillermo Ignacio Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
description	Fil: Benítez, Guillermo Ignacio. Universidad Nacional de Quilmes; Argentina.
author2	Parisi, Gustavo
author_facet	Parisi, Gustavo Benítez, Guillermo Ignacio
format	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
author	Benítez, Guillermo Ignacio
author_sort	Benítez, Guillermo Ignacio
title	Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
title_short	Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
title_full	Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
title_fullStr	Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
title_full_unstemmed	Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
title_sort	desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales
publisher	Universidad Nacional de Quilmes
publishDate	2023
url	http://ridaa.unq.edu.ar/handle/20.500.11807/4020
_version_	1796766824629534720
score	10.277026

Desarrollo de métodos bioinformáticos para la caracterización estructural y funcional de proteínas ancestrales

Similar Items