Tese de mestrado. Biologia (Bioinformática e Biologia Computacional - Bioinformática). Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2010O reconhecimento molecular é um processo chave em sistemas biológicos. A replicação e transcrição do ADN, a adesão celular, as cascatas de sinalização e ciclos metabólicos são alguns dos processos que têm por base o reconhecimento molecular. A compreensão destes processos exige que se conheçam as interacções de proteínas que estão na base dos mesmos. O modo como duas proteínas interagem pode ser difícil de prever, sobretudo se estas estabelecerem interacções transientes. O Docking é um método computacional que permite prever o modo de ligação entre duas moléculas e que tem potencial na previsão da interacção de complexos transientes. Os métodos para prever interface de proteínas podem ser baseados unicamente nas propriedades geométricas, físico-químicas e estatísticas da superfície ou podem incorporar também informação evolucionária na forma de certas medidas de conservação derivadas de alinhamentos de múltiplas sequências (MSA). Ao longo do tempo ocorrem substituições de aminoácidos nas proteínas. Substituições que estabilizem a interface entre monómeros são favorecidas por selecção natural. Se uma mutação num monómero induz uma mutação noutro monómero do mesmo complexo, diz-se que as mutações estão correlacionadas. Estas mutações podem ser determinadas analisando as correlações entre alterações em pares de posições em MSA. Já foi demonstrado que pares de aminoácidos correlacionados estão significativamente mais perto uns dos outros do que pares não correlacionados e que estes podem ser usados para descriminar entre soluções correctas e incorrectas em métodos de docking. Neste trabalho desenvolveu-se um sistema automatizado constituído por ferramentas em Python que integraram software disponível online, tal como o BLAST, o ClustalW e algoritmos de determinação de covariações, com o objectivo de determinar dados de coevolução que permitissem filtrar soluções de docking de complexos transientes.Molecular recognition is a key process in biological systems. DNA replication and transcription, cellular adhesion, signaling cascades and metabolic cycles are some of the processes that underlie molecular recognition. In order to understand these processes it is of utmost importance to know the protein interactions that are on their origin. The way in which two proteins interact might be difficult to predict, especially if they establish transient interactions. Docking is a computational method that allows the prediction of the binding mode between two molecules and has potential in predicting transient complexes. Methods that predict protein interfaces can be based solely on geometric, statistical and physical-chemical properties of the surface or they can also incorporate evolutionary data related to amino acid conservation that is extracted from multiple sequence alignment (MSA). Throughout time amino acid substitutions occur. Substitutions that stabilize the interface between monomers are favored by natural selection. If a mutation within a monomer induces a mutation on another monomer of the same complex, it is considered that these mutations are correlated. These mutations can be determined by analysis of the correlations between a pair of amino acids in MSA. It has been demonstrated that pairs of amino acids that are correlated are significantly closer together in the structure when compared to pairs that are not correlated and correlated pairs can be used to distinguish right from wrong solutions in docking methods
