Análise de Estruturas de Proteínas

Apresentação em tema: "Análise de Estruturas de Proteínas"— Transcrição da apresentação:

1 Análise de Estruturas de Proteínas
Jeane Melo

2 Roteiro Introdução Predição de Estrutura Secundária (Parte 1)
Apresentação do problema Exemplos de abordagens Preditor NNPSS Comparação e Detecção de Padrões Estruturais (Parte 2) Modelo desenvolvido Jeane Melo

3 Introdução Projeto genoma humano Jeane Melo

4 Introdução Proteínas Metabolismo, suporte de filamentos, catálise bioquímica, regulação do volume celular e imunização Jeane Melo

5 Introdução Proteômica
Identificação de todas as proteínas expressas por um genoma Determinação das funções patológicas e fisiológicas das proteínas Jeane Melo

6 Introdução Swiss-Prot PDB Seqüências X Estruturas 290484 48235
Jeane Melo

7 Introdução Jeane Melo

8 Introdução Análise seqüencial Análise estrutural
Comparação de seqüências Busca por ocorrências de padrões Análise estrutural Obtenção da estrutura a partir da seqüência Comparação de estruturas conhecidas Busca por motivos ou domínios estruturais Jeane Melo

9 Introdução Problema do dobramento de proteínas
Predição de Estrutura Secundária Análise de estruturas conhecidas Busca por motivos Busca por subestrutura comum Jeane Melo

10 Predição de Estrutura Secundária de Proteínas

11 Predição de Estrutura Secundária
Patrick J. Fleming, Haipeng Gong and George D. Rose (2006) Secondary structure determines protein topology. Protein Science 15: Jeane Melo

12 Predição de Estrutura Secundária
Dada uma seqüência de aminoácidos, classificar cada resíduo em classes de elementos de estrutura secundária, por exemplo: Hélices  Fitas  Coils Abordagens estatísticas (50%-60%) Abordagens envolvendo redes neurais têm se revelado mais eficazes (~80%). Jeane Melo

13 Exemplos de abordagens
Q3 = 64,3% Janela de tamanho 13 40 nós na camada escondida Qian, N. and Sejnowski, T. J. (1988). Predicting the secondary structure of globular proteins using neural network models. Journal Molecular Biology, 202: Jeane Melo

14 Exemplos de abordagens
Georgios J. Pappas Jr. and Shankar Subramaniam. Analysis of the Effects of Multiple Sequence Alignments in Protein Secondary Structure Prediction. LNCS, 3594: , 2005 Jeane Melo

15 Exemplos de Abordagens
PSIPRED Perfis PSI-Blast Predição em dois níveis Desempenho Q3 Entre 76,5% e 78,3% Jones, D. T. (1999). Protein secondary structure prediction based on position-specific scoring matrices. Journal of Molecular Biology, 292: Jeane Melo

16 Exemplos de Abordagens
Melhor Desempenho 1032 proteínas dissimilares Predição em dois níveis Combinação de 800 predições Desempenho alcançado 77,2% Utilizando o conjunto RS126 para teste 80,6% Petersen, T. N., Lundegaard, C., Nielsen, M., Bohr, H., Bohr, J., Brunak, S., Gippert, G. P., and Lund, O. (2000). Prediction of protein secondary structure at 80% accuracy. Proteins, 41:17-20. Jeane Melo

17 Pontos Abordados Resultados próximos porém não comparáveis
Esforço computacional Algoritmo de treinamento Regras de combinação Dados de entrada Jeane Melo

18 O Preditor NNPSS NNPSS Arquitetura simplificada Eficiência
Neural Network based Protein Secondary Structure Predictor Arquitetura simplificada Eficiência Resultados comparáveis Jeane Melo

19 Abordagem de Referência
Bancos de Dados CB396, RS126 Preditores avaliados PHD [Rost and Sander, 1994] DSC [King and Sternberg, 1996] NNSSP [Salamov and Solovyev, 1995] PREDATOR [Frishman and Argos, 1997] CONSENSUS [Cuff and Barton, 1999] Cuff, A. J. and Barton, J. G. (1999). Evaluation and improvement of multiple sequence methods for protein secondary structure prediction. Proteins: Structure, Function and Genetics, 34: Jeane Melo

20 O Preditor NNPSS Dados Método de avaliação RPROP Regras de combinação
Bancos CB396, RS126 Perfis PSI_Blast, Freqüência, PSI_Blast com filtro Banco de dados NR Método de avaliação Validação cruzada Q3 RPROP Regras de combinação Votação, Produto, Média, Máximo, Mínimo Jeane Melo

21 O Preditor NNPSS Jeane Melo

22 Resultados Guimarães, K. S., Melo, J. C. B., and Cavalcanti, G. D. C. (2003). Combining few neural nets for effective secondary structure prediction. In Proc. of the Third IEEE Symposium on Bioinformatics and Bioengineering, pages ,Maryland, USA. Jeane Melo

23 Resultados Jeane Melo

24 Extração de Características
Simplificar arquitetura Seleção de resíduos significativos Proteínas SSSD Métodos Análise de Componentes Principais (PCA) Análise de Componentes Independentes (ICA) Friedberg, I., Kaplan, T., and Margalit, H. Glimmers in the midnight zone: Characterization of aligned identical residues in sequence-dissimilar proteins sharing a common fold. In Proc. of the Eighth International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, pages , 2000. Jeane Melo

25 Extração de Características
Jeane Melo

26 Análise Comparativa Melo, J. C. B., Cavalcanti, G. D. C., and Guimarães, K. S. (2004). Protein secondary structure prediction: efficient neural network and feature extraction approaches. IEE Electronics Letters, 40(21): Jeane Melo