Combinação de diferentes métodos de redução de dimensionalidade e de agrupamento para a detecção automática de conformações moleculares preferenciais

Molecular dynamics simulation (MD) is a technique used to study atoms and molecules' movements, allowing the analysis of recurring conformations and transition states. However, many conformations are necessary for studies of the prediction of physical-chemical and geometric properties of molecules. Due to the number of parameters considered in the description of movements molecular (e. g. intra and inter-atomic distances, dihedral angles), the sets of trajectories present a high-dimensionality, this being the main factor that makes the analysis of long simulations by DM difficult. Use of techniques such as machine learning has been used to find a reduced dimensional space representing the essential movements of molecules, allowing them to identify representative movements and facilitate extended simulation analysis. In general, the principal component analysis (PCA), a linear transformation method, has often been used to reduce the problem's dimensionality in essential DM studies. However, the literature proposes the use of non-linear methods to detect the phase space of protein molecules. Thus, the objective of this thesis is to develop an automated work ow was developed to obtain the preferential conformations of proteins, bringing to discussion the methods of reducing the dimensionality of data (RDD): Autoencoder, Isomap, t-SNE, MDS, and Spectral. Additionally, we propose to combine these methods with algorithms of grouping to discover representative conformations of the DM trajectory. And finally, structural analysis and enzymatic inhibition of target-therapeutic proteins in the treatment of schistosomiasis. To select representative structures, a free energy profile (FEL) is generated using the Weighted Histogram Analysis Method (WHAM) method to check the energy surface obtained by each RDD and thus find the conformation with greater convergence. The atomic uctuation of proteins was represented by Euclidean distances between the Cα intra-molecular atoms in each conformation. The characteristic matrix obtained was used as an input for dimensionality reducers combined with clustering algorithms (K-means, Ward, Meanshift, and Affinity Propagation). The parameter defines the number of K-means groups, and Ward was predicted using the BIC, elbow, GAP, and maximum silhouette. And the quality analysis of the detected groups was evaluated by internal cluster validation metrics (e.g., Calinski-Harabasz (CH), Davies-Bouldin index (DBI) and Silhouette). As a set of tests, we used the DMs of the mini protein Trp-cage (PDB1L2Y) and calmodulin (PDB1CLL) as simulations in temperatures of 310K and 510K. According to the results, the Spectral and Isomap methods were able to generate dimensional spaces that provide a good insight into the separation of conformations classes. As they are non-linear methods, the space generated better represents protein movements than PCA and, therefore, can be considered promising alternatives for the analysis of MD by essential dynamics. We applied the work ow to HIV-1 protease conformations obtained by essential and accelerated MD simulations to validate these results. The results obtained again presented the Spectral and Isomap methods as the best approaches for separating classes of conformations. Finally, we apply these techniques in a case study with proteins evaluated by our research group as molecular targets for the treatment of schistosomiasis, isoforms 1 (smNTPDase1) and 2 (smNTPDase2) from ATP-Diphosphohydrolase de Schistossoma mansoni. For the lower energy structures obtained by the Spectral method, molecular docking studies against the LS1 compound synthesized and provided by Núcleo de Identificação e Pesquisa em Princípios Ativos Naturais da UFJF, previously studied experimentally and presented as a smNTPDase1 inhibitor. The results obtained were better than those previously published with the smNTDase1 model and point out that the compound LS1 has great potential for inhibition for both smNTPDases enzymes.A simulação de dinâmica molecular (DM) é uma técnica usada para estudar os movimentos de átomos e moléculas, permitindo a análise de conformações recorrentes e estados de transição. Por em, um grande número de conformações e necessário para estudos de predição de propriedades físico-químicas e geométricas de moléculas. Devido ao número de parâmetros considerados na descrição dos movimentos moleculares (e. g. distâncias intra e inter-atômicas, ângulos diedrais) os conjuntos de trajetórias apresentam uma alta-dimensionalidade, sendo este o principal fator que torna difícil a análise de longas simulações por DM. A utilização de técnicas como o aprendizado de máquina têm sido usadas para encontrar um espaço dimensional reduzido que representa os movimentos essenciais das moléculas, permitindo identicar movimentos representativo e facilitando a análise de longas simulações. Em geral, a análise das componentes principais (PCA), um método de transformação linear, tem sido frequentemente usado para reduzir a dimensionalidade do problema em estudos de DM essencial. Contudo, a literatura propõe o uso de métodos não-lineares para a detecção do espaço de fase de moléculas proteicas. Assim, o objetivo desta tese e desenvolver um fluxograma automatizado foi desenvolvido para a obtenção das conformações preferenciais de proteínas, trazendo para discussão os métodos de redução de dimensionalidade de dados (RDD): Autoencoder, Isomap, t-SNE, MDS e Spectral. Adicionalmente, nos propomos a combinação desses métodos com algoritmos de agrupamento para descobrir conformações representativas da trajetória de DM. Espectral. Adicionalmente uma análise estrutural e de inibição enzimática das proteínas alvo-terapêutico no tratamento da esquistossomose. Para seleção de estruturas representativas e gerado um per l de energia livre (FEL) usando o método Weighted Histogram Analysis Method (WHAM) para verificar a superfície de energia obtida por cada RDD e desta forma encontrar a conformação com maior convergência. A flutuação atômica das proteínas foi representada pelas distâncias euclidianas entre os átomos C α intra-moleculares em cada conformação. A matriz de características obtida foi usada como entrada para os redutores de dimensionalidade combinadas com algoritmos de agrupamento (K-means, Ward, Meanshift e A nity Propagation). O parâmetro de define o número de grupos do K-means e Ward foi predito usando os métodos BIC, elbow, GAP e m axima silhueta. E a análise de qualidade dos grupos detectados foi avaliado por métricas de validação interna de agrupamento (e.g., Calinski-Harabasz (CH), Davies-Bouldin index (DBI) e Silhueta). Como conjunto de testes, nós usamos como simulações as DM da miniproteína Trp-cage (PDB1L2Y) e da calmodulina (PDB1CLL) nas temperaturas de 310K e 510K. De acordo com os resultados, os métodos Spectral e Isomap foram capazes de gerar espaços de dimensionalidades reduzidas que fornecem um bom discernimento sobre a separação de classes de conformações. Por serem métodos não-lineares, o espaço gerado representa melhor os movimentos proteicos que o PCA, e ,portanto, podem ser considerados alternativas promissoras para a análise de DM por dinâmica essencial. Para a validação desses resultados, aplicamos o fluxograma em conformações da proteína HIV-1 protease obtidas por simulações de DM essencial e acelerada. Os resultados obtidos apresentaram novamente os métodos Spectral e Isomap como as melhores abordagens para a separação de classes de conformações. Por fim, aplicamos essas técnicas em estudo de caso com proteínas avaliadas por nosso grupo de pesquisa como alvos moleculares para o tratamento da esquistossomose, as isoformas 1 (smNTPDase1) e 2 (smNTPDase2) da ATP-Difosfohidrolase de Schistossoma mansoni. Para as estruturas de menor energia obtidas pelo m etodo Spectral, foram realizados estudos de docking molecular contra o composto LS1 sintetizado e cedidos pelo Núcleo de Identificação e Pesquisa em Princípios Ativos Naturais da UFJF, previamente estudado experimentalmente e apresentado como inibidor da smNTPDase1. Os resultados obtidos foram melhores do que os previamente publicados com o modelo de smNTDase1 e apontam que o composto LS1 possui grande potencial de inibição para ambas enzimas smNTPDases

Online learning of physics during a pandemic: A report from an academic experience in Italy

The arrival of the Sars-Cov II has opened a new window on teaching physics in academia. Frontal lectures have left space for online teaching, teachers have been faced with a new way of spreading knowledge, adapting contents and modalities of their courses. Students have faced up with a new way of learning physics, which relies on free access to materials and their informatics knowledge. We decided to investigate how online didactics has influenced students’ assessments, motivation, and satisfaction in learning physics during the pandemic in 2020. The research has involved bachelor (n = 53) and master (n = 27) students of the Physics Department at the University of Cagliari (N = 80, 47 male; 33 female). The MANOVA supported significant mean differences about gender and university level with higher values for girls and master students in almost all variables investigated. The path analysis showed that student-student, student-teacher interaction, and the organization of the courses significantly influenced satisfaction and motivation in learning physics. The results of this study can be used to improve the standards of teaching in physics at the University of Cagliar

Caracterización del genoma completo del virus Influenza A (H1N1) pdm09 que circuló en el Perú durante 2015-2016

La gripe es un problema grave de salud pública, es asociada a muertes y enfermedades graves en poblaciones de alto riesgo. Entre los años 2015-2016, se detectaron 788 casos de infecciónes con virus de influenza A(H1N1)pdm09 en el Perú según el Laboratorio de Referencia Nacional de Virus Respiratorios del INS. Las epidemias pueden tener impacto en los servicios de salud y generar repercusiones económicas debido a la reducción de la productividad laboral. Aunque existe la vacuna, la posibilidad que se generen nuevas mutaciones del virus hace necesario la constante vigilancia epidemiológica; por lo que existe la necesidad de evaluar técnicas moleculares que permitan caracterizar genotipos de influenza A(H1N1)pdm09, y de esa forma vigilar genotipos que podrían ser más virulentos o resistentes a antivirales. El presente estudio caracterizó aislamientos virales del virus influenza A(H1N1)pdm09 circulantes en el Perú durante los años 2015 a 2016 usando la técnica High Resolution Melting (HRM) para la identificación de genotipos en base al gen de la Hemaglutinina y al gen de la Matriz. Se detectaron 10 perfiles de HRM de Influenza A(H1N1)pdm09 entre los aislamientos analizados. La secuenciación del genoma completo de dos representantes de cada perfil de HRM reveló mediante el análisis filogenético que los aislados peruanos se encuentran agrupadas en el clado 6B, pudiendo observar diferentes nodos dentro del clado que indicaría la presencia de una variedad de genotipos. Se identificó variación nucleotídica y cambios de aminoácidos en todos los segmentos del genoma en comparación con la cepa A/California/07/2009. El gen de la hemaglutinina muestra las variaciones D114N, K180Q, K202T y S220T dentro de los sitios antigénicos del dominio HA1. El gen de la neuraminidasa presenta las variaciones V241I, N369K, N386K y K432E que han sido asociadas anteriormente con una menor interacción de NA con oseltamivir. Nuestros resultados filogenéticos concuerdan con estudios previos en sudamérica. Sin embargo, se requiere evaluar la significancia de las mutaciones observadas en HA y NA mediante métodos biológicos y bionformáticos.Perú. Instituto Nacional de Salud (INS

Biomarcadores diagnósticos y de deterioro cognitivo en la enfermedad de Parkinson

262 p.La enfermedad de Parkinson es una enfermedad neurodegenerativa en la que, como en otras, el proceso fisiopatológico que conduce a la muerte de neuronas está presente desde tiempo antes del diagnóstico. Las manifestaciones clínicas cardinales son temblor, bradicinesia, rigidez y pérdida de reflejos posturales, denominadas síntomas motores. Aun hoy, doscientos años después de la detallada descripción que hizo James Parkinson en "An essay on the shaking palsy", el diagnóstico de la enfermedad se basa en criterios clínicos. Esto hace que, incluso entre expertos, puedan existan errores diagnósticos, dado que otras enfermedades cursan con manifestaciones similares.Por otro lado, además de los síntomas motores, existe otro grupo de manifestaciones clínicas conocidas como "síntomas no motores" que contribuyen de manera sustancial al empeoramiento de la calidad de vida de los pacientes. Ente ellas se encuentran las alteraciones del sueño, las alteraciones del sistema nervioso autónomo, los trastornos psiquiátricos o las alteraciones del tracto digestivo. El deterioro cognitivo es una manifestación no motora frecuente en la enfermedad de Parkinson. De hecho, con el curso de la enfermedad, una proporción importante de pacientes termina desarrollando demencia, con consecuencias muy del etéreas sobre el individuo y su entorno. El deterioro cognitivo leve en la enfermedad de Parkinson es un constructo definido para etiquetar a aquellos pacientes que, teniendo déficit cognitivo, no presentan alteraciones de su funcionalidad en el día a día. Aunque se sabe que éste es un factor de riesgo para desarrollar demencia, no todos los pacientes con deterioro cognitivo leve acaban desarrollándola.Por tanto, el disponer de biomarcadores capaces de ayudar en el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson o de detectar pacientes con mayor riesgo de desarrollar demencia, es una necesidad crucial aún sin resolver. La investigación de biomarcadores ha de ser paralela al desarrollo de tratamientos neuroprotectores que, según las corrientes de evidencia actuales, sólo serían útiles en las fases más tempranas de la enfermedad. El presente trabajo de Tesis Doctoral se centra en la investigación de biomarcadores, tanto para el diagnóstico como para la detección de pacientes con más riesgo de desarrollar demencia asociada a la enfermedad de Parkinson. El trabajo se ha basado en el estudio exhaustivo desde el punto de vista clínico y neuropsicológico de una cohorte de pacientes con enfermedad de Parkinson sin demencia y una cohorte de controles. La búsqueda de biomarcadores se ha realizado en líquido cefalorraquídeo y sangre (plasma). Como aproximación se han tenido en cuenta tres de los procesos fisiopatológicos implicados en la enfermedad de Parkinson: agregación de proteínas, inflamación, y autofagia. Por ello, se han evaluado en líquido cefalorraquídeo las proteínas que se encuentran en los agregados patológicos cerebrales (ß-amiloide, tau, tau fosforilada y -sinucleína) y diversas citoquinas en líquido cefalorraquídeo y en sangre. Además, se ha medido la actividad de diversos enzimas lisosomales en líquido cefalorraquídeo. Como forma de validar y ampliar parte de nuestros resultados, se ha explorado una base de datos internacional disponible de forma pública del estudio Parkinson's Progression Markers Initiative.Con los resultados de la presente Tesis Doctoral se ha demostrado que la combinación en forma de ratios de los niveles de diversas proteínas en líquido cefalorraquídeo tiene un mayor valor como herramienta diagnóstica para diferenciar pacientes de controles que los niveles de las proteínas por separado. Así, por ejemplo, la ratio formada por tau fosforilada/¿-sinucleína diferencia a pacientes de controles con un área bajo la curva de 0,85. Por otro lado, el factor de necrosis tumoral se ha encontrado elevado en líquido cefalorraquídeo de pacientes, y en conjunción con la ratio anterior presenta unos valores de precisión diagnóstica mejores, por lo que podría servir como biomarcador diagnóstico de la enfermedad. Además, niveles crecientes de interleuquina 6 en plasma se asocian a mayor gravedad de la enfermedad, por lo que podría tener utilidad como biomarcador pronóstico de la misma. En relación al deterioro cognitivo, algunas de las ratios formadas por las proteínas de agregación, presentan correlación con la integridad de algunos dominios cognitivos, como memoria o función visuoespacial, por lo que podrían servir como biomarcador para diferenciar subtipos de deterioro cognitivo leve. Además, explorando la base de datos del estudio Parkinson¿s Progression Markers Initiative, que dispone de datos de seguimiento, se ha comprobado que la elevación de algunas de esas ratios (tau total/ß-amiloide, tau total/¿-sinucleína y tau total/ß-amiloide+-sinucleína) predicen el desarrollo de demencia a los tres años de evolución. Por último, en relación a los enzimas lisosomales, la actividad de la catepsina D, se ha encontrado elevada en pacientes con deterioro cognitivo leve al compararlos con los cognitivamente normales. Por otro lado, la actividad de la ß-hexosaminidasa se asocia con los niveles en líquido cefalorraquídeo de las proteínas de agregación, por lo que la actividad de este enzima podría estar implicada en el depósito de dichas proteínas. Con todo, los resultados de esta tesis sugieren varios candidatos como biomarcadores para el diagnóstico y para la detección de la progresión del deterioro cognitivo. Queda patente a lo largo del trabajo la idea de que, dado que el sustrato fisiopatológico de la enfermedad es complejo y en el intervienen diferentes mecanismos, parece poco probable, que un único biomarcador sea capaz de alcanzar una precisión suficiente. Los resultados encontrados, aportan evidencia sobre la utilidad de diversos biomarcadores que pueden guiar las líneas a seguir en futuros estudios

Dipterocarps protected by Jering local wisdom in Jering Menduyung Nature Recreational Park, Bangka Island, Indonesia

Apart of the oil palm plantation expansion, the Jering Menduyung Nature Recreational Park has relatively diverse plants. The 3,538 ha park is located at the north west of Bangka Island, Indonesia. The minimum species-area curve was 0.82 ha which is just below Dalil conservation forest that is 1.2 ha, but it is much higher than measurements of several secondary forests in the Island that are 0.2 ha. The plot is inhabited by more than 50 plant species. Of 22 tree species, there are 40 individual poles with the average diameter of 15.3 cm, and 64 individual trees with the average diameter of 48.9 cm. The density of Dipterocarpus grandiflorus (Blanco) Blanco or kruing, is 20.7 individual/ha with the diameter ranges of 12.1 – 212.7 cm or with the average diameter of 69.0 cm. The relatively intact park is supported by the local wisdom of Jering tribe, one of indigenous tribes in the island. People has regulated in cutting trees especially in the cape. The conservation agency designates the park as one of the kruing propagules sources in the province. The growing oil palm plantation and the less adoption of local wisdom among the youth is a challenge to forest conservation in the province where tin mining activities have been the economic driver for decades. More socialization from the conservation agency and the involvement of university students in raising environmental awareness is important to be done

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

CACIC 2015 : XXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación. Libro de actas

Actas del XXI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC 2015), realizado en Sede UNNOBA Junín, del 5 al 9 de octubre de 2015.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo y utilización de métodos computacionales en la mejora del proceso de obtención de nuevos fármacos

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Biología Molecular. Fecha de lectura: 19-02-201