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CTQ2016-78636-P

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PROTEINAS INTRINSECAMENTE DESORDENADAS: CERRANDO LA BRECHA ENTRE SIMULACIONES Y...

PROTEINAS INTRINSECAMENTE DESORDENADAS: CERRANDO LA BRECHA ENTRE SIMULACIONES Y EXPERIMENTOS EL PRESENTE PROYECTO AMPLIA EL TRABAJO REALIZADO EN NUESTRO ANTERIOR PROYECTO (CTQ2012-33324) SOBRE LA MODELIZACION DE PROTEINAS INTRINSECAMENTE DESORDENADAS (IDPS). EL PRESENTE PROYECTO TIENE DOS VERTIENTES, EL DESARROLLO DE METO... ver más

01/01/2016

CSIC

36K€

Presupuesto del proyecto: 36K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2016-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 36K€

Descripción del proyecto EL PRESENTE PROYECTO AMPLIA EL TRABAJO REALIZADO EN NUESTRO ANTERIOR PROYECTO (CTQ2012-33324) SOBRE LA MODELIZACION DE PROTEINAS INTRINSECAMENTE DESORDENADAS (IDPS). EL PRESENTE PROYECTO TIENE DOS VERTIENTES, EL DESARROLLO DE METODOS Y SU APLICACION A PROTEINAS DE INTERES BIOMEDICO Y BIOINGENIERIL. A NIVEL METODOLOGICO SE PROPONE DESARROLLAR UN NUEVO PREDICTOR DE DESPLAZAMIENTOS QUIMICOS DE RMN EN BASE A METODOLOGIA AB INITIO. LA RAZON ES QUE LOS PREDICTORES ACTUALES ESTAN GENERADOS A PARTIR DE PROTEINAS PLEGADAS. LA MEJORA EN LA PREDICCION DE LOS DATOS EXPERIMENTALES A PARTIR DE ESTRUCTURAS SIMULADAS ES EL PUNTO CLAVE PARA INTEGRAR CORRECTAMENTE SIMULACIONES Y EXPERIMENTOS. EN SEGUNDO LUGAR SE TREBAJARA EN UN METODOS MAS EFICIENTE PARA CALCULAR ACOPLAMIENTOS DIPOLARES RESIDUALES DE RMN, TAMBIEN A PARTIR DE ESTRUCTURAS. DE NUEVO, LOS METODOS TRADICIONALES SE BASAN EN CALCULAR EL TENSOR DE SAUPE, QUE PARA PROTEINAS DESORDENADAS CAMBIA EN CADA ESTRUCTURA. EL METODO PROPUESTO SE BASA EN UN CALCULO DIRECTO A LA VEZ QUE EXPLOTA LA VARIABILIDAD DE ORIENTACIONES QUE SE GENERAN EN LAS SIMULACIONES DE PROTEINAS DESORDENADAS.ESTOS METODOS Y LOS YA EXISTENTES SE APLICARAN EN COLABORACION CON GRUPOS EXPERIMENTALES A ESTUDIAR LAS SIGUIENTES IDPS:1. TANDEM REPEATS CON RESIDUOS CARGADOS, EN COLABORACION CON R. PAPPU. NOS CENTRAREMOS EN PETIDOS CON REPETICIONES ENKN Y EXPLORAREMOS EL EFECTO DE LA PROTONACION EN LA FORMACION DE ESTRUCTURA SECUNDARIA PARCIAL, EN BASE A DATOS DE DICROISMO CIRCULAR Y VALORACIONES POTENCIOMETRICAS.2. EL DOMINIO DESORDENADO DEL RECEPTOR BETA2AR, DE LA FAMILIA DE LAS GPCR, EN COLABORACION CON P. BERNADO. PARA ESTE SISTEMA, DEL CUAL YA TENEMOS DATOS DE RMN, SE ESTUDIARA PRINCIPALMENTE, EL EFECTO DE LA PRESION EN LOS CONTACTOS Y LA ESTRUCTURA SECUNDARIA. 3. LA IDP NUCLEAR P15, EN SUS INTERACCIONES CON PCNA Y DNA, Y LOS EFECTOS QUE CONLLEVA SU UBIQUITINACION, EN COLABORACION CON F. BLANCO. ESTE GRUPO HA CARACTERIZADO CON RMN, SAXS Y CRISTALOGRAFIA LA PROTEINA PCNA Y SU INTERACCION CON DNA Y P15. SIN EMBARGO TODAVIA QUEDA BASTANTE PARA ENTENDER COMO P15 MODULA EL EFECTO DE DEL DESPLAZAMIENTO DE PCNA SOBRE EL DNA. A LA VEZ, LA ACTIVIDAD DE P15 ESTA MODULADA POR LA UNION DE UBIQUITINA A UNO O DOS RESIDUOS K. PARA LA MODELIZACION DE ESTOS SISTEMAS SE ENSAYARAN BASICAMENTE DOS MODELOS COARSE-GRAINED CON LOS CUALES YA TENEMOS EXPERIENCIA: CAMPARI Y REDES BAYESIANAS DINAMICAS. ESTOS MODELOS SERAN VALIDADOS FRENTE A DATOS EXPERIMENTALES MEDIANTE LA INTEGRACION DE LOS DATOS EXPERIMENTALES Y LAS SIMULACIONES. A GRANDES RASGOS, ESTA INTEGRACION PUEDE TENER LUGAR A POSTERIORI (METODOS DE REWEIGHTING) O DURANTE LA SIMULACION (MODELOS GENERATIVOS). EMPEZAREMOS CON EL PRIMER CASO, PUESTO QUE ES MAS SENCILLO PERO ABORDAREMOS LOS DOS. NOS BASAREMOS EN METODOS BAYESIANOS PUESTO QUE INTEGRAN DE FORMA NATURAL EL ERROR EN EL EXPERIMENTO Y EN EL PREDICTOR, TRABAJANDO EN COLABORACION CON EL GRUPO DE T. HAMELRYCK. ROTEÍNAS INTRÍNSECAMENTE DESORDENADAS\SAXS\RMN\BIOINFORMÁTICA ESTRUCTURAL\SIMULACIONES MONTE CARLO\MÉTODOS BAYESIANOS\MODELIZACIÓN INTEGRATIVA

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