Introdução
Moléculas de proteínas se dobram
formando estruturas tridimensionais
específicas
 A função de uma proteína está
diretamente ligada à sua estrutura 3D

 Como
resultado, há um grande esforço, tanto
experimental como computacional, em
determinar as estruturas de uma proteína
Protein Folding
Introdução

A estrutura de uma proteína pode ser
determinada experimentalmente por:

Cristolografia de raios x
 NMR (nuclear magnetic resonance) spectroscopy

Esses métodos porém, nem sempre podem ser
aplicados:
 Cristolografia
é limitada pela dificuldade de fazer
algumas proteínas formarem cristais
 NMR só pode ser aplicado em moléculas de
proteínas relativamente pequenas
Introdução

Além disso, apesar de décadas de
trabalho, o problema da predição da
estrutura 3D de uma proteína, dada sua
sequência de aminoácidos, ainda continua
não resolvido
 Métodos
computacionais no entanto podem
fornecer uma boa previsão e são amplamente
utilizados
Carbono α
Grupo Amina
Side Chain
Grupo Carboxila
Aminoácidos

Há 20 side chains diferentes especificados
pelo código genético, cada um com
diferentes átomos e propriedades
químicas:
 (hidrofóbico,
polar, positively charged, etc)
 É devido a essas diferenças nas
propriedades que existem uma enorme
variedade de ‘foldings’ de proteínas na
natureza
Aminoácidos
Várias forças atuam provocando o folding
da proteína. Uma dessas forças é o efeito
hidrofóbico, que acaba fazendo com que
proteínas solúveis em agua formem um
núcleo hidrofóbico
 No entanto o backbone dessas proteínas
são altamente polares, o que é indesejado
nesse ambiente do núcleo hidrofóbico

Aminoácidos
Para neutralizar esse grupos polares, são
formados várias ligações de hidrogênio
entre os átomos do backbone
 Estrutura secundária são essas estruturas
formadas devidos a essas ligações de
hidrogênio

 alpha-helix,
beta-sheets, etc...
Alpha Helix
Formado através de sequências
contínuas de aminoácidos,
através de ligações de
hidrogênio entre átomos nas
posições i e i+4
Tamanho pode variar, de 4 a
até centenas de aminoácidos
Beta Strands
Beta Sheet
Beta Strands interagem com
outros Beta Strands através de
pontos de hidrogênios,
formando um Beta Sheet
Em sheets paralelos, os Strands
correm na mesma direção. Em
antiparalelos correm em direções
contrárias. Há também sheets
mistos
...
A sequencia de aminoácidos
Ligacões de Hidrogênio
nas grupos amina e
carboxila dos
aminoácidos formam
estruturas secundárias



Estruturas Super Secundarias são
formadas por combinações de
estruturas secundarias
Estruturas Terciarias são formadas
por Estruturas Secundarias e SuperSecundarias combinadas e definem o
dobramento em 3 dimensões da
proteína
Estruturas Quaternarias definem o
arranjo espacial de mais de uma
proteína numa cadeia de proteínas
Chou-Fasman Method [2]
Uma das primeiras abordagens para
predição de estruturas secundárias
 Taxa de acerto de 50% a 60%
dependendo da proteína
 Usa uma combinação de regras
estatísticas e heurísticas

Conjunto de Sequências de Proteínas com estruturas
secundárias já conhecidas (através de cristolografia de raio X)
Calcula a frequência com que cada aminoácido aparece em
um tipo particular de estrutura secundária, utilizando o
conjunto de sequências com estruturas já conhecidas
Idéia: Diferentes aminoácidos ocorrem preferencialmente
em diferentes elementos de estruturas secundárias

Atribui 3 parâmetros para cada aminoácido,
baseado nas frequências observadas
 P(a):
Tendência de formar um alpha helix
 P(b): Tendência de formar um beta sheet
 P(turn): Tendência de formar um beta turn

...
Além disso, atribui 4 parâmetrs baseado na
frequência em que foram observados na 1ª, 2ª,
3ª ou 4ª posições de um beta turn



1. Algoritmo recebe a entrada (sequência de
aminoácidos)
2. Varre essa sequência em busca de
subsequências (núcleos) com alta concentração de
aminoácidos com tendência a formar helix ou sheet
3. Verifica através de heurísticas se essas regiões
podem ser classificadas em alpha-helix ou betasheets
[2]
[3]
Chau-Fasman Method

Há regras para classificar a
subsequência em beta-sheets ou betaturns também

Predições conflitantes também são
resolvidas através de heurísticas
 Exemplo:
Exemplo:
A
R
E
Q
T
S
P
C
P(a)
142
98
151
111
83
77
57
70
P(b)
83
93
37
110
119
75
55
119
4 de 6 aminoácidos com P(a) > 100
... T S P C E Q A R E Q A Q R T S P C ...
Total P(a) = 1115
Total P(b) = 756
Maior, logo prediz região
como alpha-helix
GOR Method
Idéia: Experimentos mostram que cada aminoácido tem um
efeito significante na estrutura de aminoácidos em posições
até 8 a frente ou atrás dele
Similar ao método de Chau-Fasman,
porém ao invés de considerar apenas a
tendência de um determinado aminoácido
formar uma certa estrutura secundária...
 Ele também considera a probabilidade
condicional desse aminoácido formar essa
estrutura dado que seus vizinhos já o
fizeram

GOR METHOD

25 proteínas com estruturas conhecidas foram
analisadas, e a frequência com que cada aminoácido
foi encontrado em um helix, sheet, turn or coil dentro
de uma janela de 17 posições foi determinada



Criando uma matriz 17 * 20 usada para calcular a estrutura
mais provável para cada aminoácido dentro da janela de 17
posições
A janela percorre a sequência primária, calculando a
estrutura mais provável para cada aminoácido,
baseado nos aminoácidos vizinhos
Taxa de acerto de aproximadamente 65%
Dependências Locais
As técnicas vistas até agora prediziam
estruturas secundárias examinando
apenas cada aminoácido individualmente
 Abordagens posteriores passaram a
considerar interações de alta ordem entre
os resíduos das seqüências, melhorando
a taxa de acerto.

Dependências Locais
Uma forma de fazer isso é uma extensão
do GOR que leva em conta o tipo dos
resíduos vizinhos na janela
 Outras técnicas incluem métodos de
aprendizagem de máquina como:

 Nearest-Neighbor
 Neural
Networks
K-Nearest Neighbors
Ponto preto está sendo
classificado
K=9
Dos 9 vizinhos mais
próximos, 6 são da
classe azul e 3 da
vermelha
O classificador irá então
prever a classe do ponto
preto como azul
Nearest Neighbors aplicado a
predição de estruturas Secundárias

Predizer a estrutura secundária de um
resíduo considerando uma janela de
resíduos ao redor dele, e encontrando
alinhamentos similares nas sequências
com estruturas conhecidas
Idéia: Pequenas sequências de aminoácidos muito similares
entre si possuem estruturas secundárias similares, mesmo
que estejam não homólogas
Redes Neurais




Tenta predizer a estrutura de um resíduo considerando os
resíduos rj-8, ... , rj, ... , rj+8
Cada resíduo é representado por 21 bits (1 bit pra cada tipo
de aminoácido +1 bit extra). Portando 17x21 bits de entrada
Treinamento: Se estrutura é helix, output = 1 p/ helix e 0 p/
sheet
Nova Sequência: Classifica como helix quando 4 ou mais
resíduos onde o output helix é maior que tanto o output sheet
e um certo threshold
Explorando informação evolucionária
Fato: A estrutura de uma proteína é mais conservada que a
sequência da proteína. Se duas proteínas compartilham
mais que 30% da sequência então provavelmente possuem
estruturas similares


Idéia: Quando predizendo a estrutura
secundária de uma proteína em particular,
predições das proteínas homólogas podem ser
úteis
Métodos de previsão tem alcançado melhores
resultados usando proteínas homológas
também como entradas
Tight Turns
Estruturas secundarias.
 Formadas por poucos residuos
(no máximo 6)
 Ligação de dois resíduos
formando uma ponte de
hidrogênio
 Distancia entre os Cα dos
resíduos que formam a ponte é
menor que 7Å

Tight Turns
Tipos de Tight Turns




β-turn os residuos ligados por pontes de
hidrogênio são separados por 3 outros residuos
γ-turn os residuos ligados por pontes de
hidrogênio são separados por 2 outros residuos
α-turn os residuos ligados por pontes de
hidrogênio são separados por 4 outros residuos
π-turn os residuos ligados por pontes de
hidrogênio são separados por 5 outros residuos
β-turns



β-turn os residuos ligados por pontes de
hidrogênio são separados por 3 outros residuos
Mais comum e mais estudada
São tambem classificadas de acordo com os
ângulos entre os resíduos r+1 e r+2
Predição de β-turns
Os primeiros métodos eram focados em
identificar quais resíduos fazem parte de
β-turns
 Métodos mais recentes têm tentado
identificar o tipo de β-turn

Predição de β-turns

Método probabilistico
 Computa
a probabilidade de um amino acido
ai estar localizado na j-esima posição da βturn
Predição de β-turns (cont)

Métodos De Aprendizagem de Máquina
 Redes neurais
 Método inicial




Janela de 4 resíduos como entrada (20 bits cada)
1 Camada intermediaria
4 Saidas
 βturn tipo 1
 βturn tipo 2
 Outro tipo de βturn
 Não é βturn
Método mais recente



 KNN
Várias camadas de redes
Começa com uma janela de 9 resíduos, acaba com uma de 4
Utiliza predição de outras estruturas secundarias
e SVM tambem podem ser utilizados
Predição de outras turns
Recentemente, existem tentativas de se
predizer γ-turns e α-turns com técnicas
similares
 Como são poucos os resíduos que fazem
parte de γ-turns e α-turns, estes métodos
obtiveram sucessos limitados.

β-hairpins
β-hairpins
Estruturas super-secundarias
muito simples
 É composta de uma β-turn
ligando duas β-strands antiparalelas.
 Esta turn geralmente contem
de 2 a 5 resíduos

Predição β-hairpins


Métodos de predição começaram a aparecer há
pouco tempo
Os 2 métodos mais recentes utilizam redes
neurais
 Primeiro Método
 Identifica sequencias β-strand - β-turn – β-strand
 Compara com as β-hairpins ja conhecidas
 14 Scores são calculados e jogados como entrada em uma
rede neural treinada para diferenciar β-hairpins e não βhairpins
Predição β-hairpins (cont)
 Segundo


Obtem-se homologos utilizando o PSI-BLAST
Duas redes neurais são treinadas



Método
A primeira rede prediz o primeiro residuo da turn
 Considera os 4 resíduos anteriores e os 7 posteriores
A segunda rede prediz o ultimo residuo da turn
 Considera os 7 resíduos anteriores e os 4 posteriores
Finalmente, os resultados são combinados para predizer se
a turn faz parte de um hairpin ou não
Coiled Coils
Coiled Coils




Formados por duas ou mais α-helix ligadas
As helices apresentam uma sequência de 7
resíduos que se repetem chamados heptad
Os resíduos “a” e “d” são hidrofóbicos, e os
resíduos “e” e “g” são hidrofílicos
A ligação entre as helices se dá pelos resíduos
hidrofóbicos.
Predição de Coiled Coils

Método probabilistico
 Analisam
as frequencias dos resíduos que
fazem parte do heptad numa tabela 20x7
 Similar ao Chou and Fasman
 Este método tambem é utilizado para predizer
“Leucine Zippers”
Predição de Coiled Coils

Predição inter-proteínas
 Coiled
coils são formados por duas ou mais
α-helix
 Logo, predizendo as ligações entre α-helix é o
método mais intuitivo
 Porém, as α-helix podem estar em
sequencias diferentes
 São necessarios estudos de predição interproteínas
Predição de Coiled Coils




Predição de estruturas secundarias melhorou
bastante com informações evolucionarias
utilizando homologos
O proximo passo é utilizar estas informações
para predizer quando as α-helix fazem parte de
coiled coils
Porém, sequencias homologas podem
demonstrar interações entre α-helix bem
diferentes
Os métodos podem
β-Barrel
Referências



Wilkes University: Bioinformatics work 8 lecture
(http://course.wilkes.edu/bioinformatics/stories/storyRea
der$122)
Handbook of Computational Molecular Biology
Wikipedia