Desarrollan un método para predecir de forma rápida la localización de sub-secuencias de las proteínas
UN-MANIZALES/DICYT Un nuevo método computacional desarrollado en la Universidad Nacional Manizales permitirá a diferencia de los procesos que se usan actualmente, predecir de forma rápida la localización de sub-secuencias de las proteínas. Por consiguiente con este estudio denominado motifs identification es posible analizar las proteínas, biomoléculas fundamentales para la vida pues intervienen en el crecimiento del organismo (plantas, animales y humanos) y relacionarlas según sus funciones pues éstas son variadas, y van desde la inmunológica hasta la homeostática, que refiere al mantenimiento del pH.
Estas son altamente estudiadas ya que sirven de apoyo para el desarrollo de nuevas medicinas en el tratamiento de enfermedades y descubrimiento de patologías.
En este caso el organismo que se eligió para realizar el proyecto es la Arabidopsis Thaliana, planta que tiene un gran estudio en el ámbito mundial pues de 25.000 proteínas que posee, en la literatura están registradas aproximadamente la mitad.
“Hasta ahora estamos trabajando sobre proteínas con evidencia experimental para observar si el método desarrollado es efectivo y competitivo. Una vez realizada esta etapa haremos un estudio sobre proteínas cuya funcionalidad y localización no han sido definidas”, expresó Gustavo Arango Argoty, estudiante de la maestría en Ingeniería, Línea en Automatización Industrial de la UN en Manizales.
Para llevar a cabo este proceso de caracterización y que para un conjunto de biomoléculas tarda dos días en realizarse, se llevan a cabo varias etapas conocidas como pre-procesamiento, caracterización, identificación de sub-secuencias y clasificación con la cual se evalúa el rendimiento del método.
A partir de ello se da la transformación de la secuencia de aminoácidos a una secuencia numérica, y que tras aplicarle un proceso conocido como transformada wavelet, es posible hallar concentraciones de energía a lo largo del conjunto de biomoléculas.
Asimismo se identifican subregiones importantes de la proteína, para finalmente agruparlas y tomar aquellas que son similares y representarlas a través de un prototipo que identifica un grupo específico.
“Por lo general las representaciones de las proteínas se hacen mediante características globales como la composición de aminoácidos y propiedades físico químicas, en las cuales se pierde la información que se encuentra distribuida a lo largo de la secuencia. En cambio mediante este método es posible identificar características localizadas en posiciones específicas de las proteínas”, aseveró Arango Argoty.
Hasta el momento con el estudio realizado se tiene una base con evidencia experimental de 6000 secuencias y que presentan una identidad en las subregiones de la proteína del 40%, las primeras conocidas en este campo, pues hasta el momento las biomoléculas no habían sido inferidas a través de métodos computacionales.
De esta forma es posible que mediante la ontología genética (estudio del ser) puedan ser generados los conjuntos de secuencias relacionadas, como por ejemplo el componente celular del que se tienen diversas clases de conjuntos como citoplasma, pared celular y núcleo.
Tras los análisis realizados los resultados que se han obtenido demuestran que el método tiene un nivel de precisión que se encuentra en el rango del 65 al 96%, comparados con otros métodos en el estado del arte.