Memorias conformacionales en la predicción de estructura terciaria de polipéptidos



Título del documento: Memorias conformacionales en la predicción de estructura terciaria de polipéptidos
Revista: Revista de la Sociedad Química de México
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000207348
ISSN: 0583-7693
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias Físicas, Cuernavaca, Morelos. México
2Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, México, Distrito Federal. México
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 47
Número: 1
Paginación: 6-21
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Descriptivo
Resumen en español Para reducir el espacio conformacional presente en la predicción de la estructura terciaria de polipéptidos, el cual crece exponencialmente con el número de residuos, hemos diseñado un algoritmo de búsqueda heurística que es robusto y que puede proporcionar estructuras cercanas a la nativa con relativa facilidad. Específicamente, hemos desarrollado un algoritmo genético híbrido (AGH) que usa números reales en lugar de bits para describir a los genes de cualquier cromosoma, y que incluye un operador de perfeccionamiento cuya función es reorientar la búsqueda hacia los individuos mejor adaptados. Al final de cada ciclo del AGH, un análisis de la población resultante indica la presencia de cúmulos bien definidos en los valores de ángulos de torsión para cada cromosoma. Estos segmentos corresponden a diferentes conformaciones de baja energía, y son relativamente constantes cada vez que se practica un nuevo experimento de AGH sobre la misma molécula. A estos segmentos les hemos llamado "memorias conformacionales", y son usados como los límites de un espacio conformacional reducido dentro del cual se realiza la siguiente ronda del AGH. El empleo de las memorias conformacionales acelera y afina la localización de la estructura correspondiente al Mínimo Global de Energía (MGE). Este algoritmo ha sido empleado para localizar con éxito el MGE de la Met- y la Leu-encefalina
Resumen en inglés To reduce the conformational space existing in the process of searching for the tertiary structure of polypeptides, which grows exponentially with the number of residues, we have designed a heuristic search algorithm that is robust and that can provide with structures near the native with ease. Specifically, we have developed a hybrid genetic algorithm (HGA) that uses real numbers instead of bits in order to describe the genes of any given chromosome, and that includes an improvement operator which function is to reorient the search towards the best fitted individuals. At the end of each HGA cycle, an analysis of the resulting population shows the presence of well defined dihedral angle clusters for each chromosome. These segments correspond to different low energy conformations, and are relatively constant each time a new HGA experiment is performed on the same molecule. We have called "conformational memories" to these segments, which are used as a reduced conformational space in which the new round of the HGA is performed. Use of conformational memories speeds up and refines the localization of the structure at the Global Energy Minimum (GEM). This algorithm has been used to predict successfully the GEM for Met- and Leu-enkephalin
Disciplinas: Química,
Matemáticas
Palabras clave: Bioquímica,
Matemáticas aplicadas,
Estructura,
Algoritmos genéticos,
Proteínas,
Plegamientos
Keyword: Chemistry,
Mathematics,
Biochemistry,
Applied mathematics,
Structures,
Genetic algorithms,
Proteins,
Folding
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