CASTpFold: Una Nueva Herramienta para el Análisis de Proteínas
CASTpFold ayuda a los investigadores a analizar las formas de las proteínas y sus funciones para obtener mejores conocimientos.
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Tabla de contenidos
Las estructuras de proteínas son complicadas y tienen muchas formas y tamaños diferentes. Estas características únicas son clave para cómo funcionan las proteínas, como unirse a otras moléculas, interactuar con el ADN y ayudar en reacciones químicas. Entender la forma de las proteínas ayuda a los científicos a descubrir cómo funcionan y puede incluso guiar el desarrollo de nuevos medicamentos.
El papel de CASTp en el análisis de estructuras de proteínas
El servidor CASTp es una herramienta popular que analiza las formas y características de las proteínas. Ayuda a los investigadores de muchas maneras, incluyendo la búsqueda de nuevos tratamientos para problemas de salud mental, la identificación de objetivos difíciles para drogas y el estudio de cómo trabajan juntas las proteínas.
Con el auge de nuevas herramientas de IA como AlphaFold2, los científicos ahora tienen acceso a muchas estructuras de proteínas predichas. La base de datos de estructuras de proteínas AlphaFold tiene más de 214 millones de estructuras predichas, facilitando a los investigadores el estudio de las proteínas. El servidor CASTpFold se basa en esto ofreciendo un análisis de estas estructuras predichas, ayudando a los investigadores a comprender mejor sus formas y funciones.
Características del servidor CASTpFold
El servidor CASTpFold utiliza un método especial para identificar características en las estructuras de proteínas, incluyendo bolsillos en la superficie y cavidades internas. Estas características son importantes porque pueden indicar dónde y cómo interactúan las proteínas con otras moléculas.
Tipos de características de proteínas
- Bolsillos en la superficie: Estas son aberturas en la proteína que permiten que entren pequeñas moléculas, como el agua.
- Cavidades: A diferencia de los bolsillos, las cavidades son espacios cerrados dentro de la proteína que no tienen una abertura.
- Canales: Estos son tipos especiales de bolsillos que tienen aberturas en ambos extremos, permitiendo que las cosas pasen a través de ellos.
Al identificar y medir estas características, el servidor CASTpFold ayuda a los investigadores a entender cómo interactúan las proteínas en diferentes condiciones.
Información adicional proporcionada por CASTpFold
El servidor no solo identifica estas características, sino que también proporciona otra información esencial sobre las proteínas. Utiliza un método respetado para categorizar las estructuras, asegurando datos precisos y detallados para los científicos. Reúne datos sobre residuos de proteínas de varias bases de datos y los vincula a funciones específicas.
Recientemente, el servidor amplió su base de datos para incluir todas las estructuras únicas predichas por AlphaFold2. Esto da a los investigadores acceso a una mayor variedad de formas y tamaños de proteínas.
Encontrando bolsillos funcionales
Los bolsillos funcionales son áreas esenciales de las proteínas que les permiten hacer su trabajo. Estos bolsillos pueden involucrar características estructurales que afectan cómo las proteínas realizan funciones específicas. El servidor CASTpFold combina métodos para identificar estos bolsillos en nuevas estructuras predichas por AlphaFold2, vinculándolos a funciones potenciales.
Al identificar estas características significativas, los investigadores pueden obtener información sobre cómo funcionan las proteínas y pueden encontrar formas de influir en sus funciones. Este enfoque puede llevar al descubrimiento de cómo las proteínas contribuyen a varios procesos biológicos.
Búsqueda de similitud de bolsillos
Otra herramienta útil en el servidor CASTpFold es la búsqueda de similitud de bolsillos. Esta función permite a los usuarios encontrar bolsillos en otras proteínas que son similares a los que están estudiando. Al agrupar bolsillos similares, los investigadores pueden explorar las relaciones entre diferentes proteínas, lo que puede mejorar nuestra comprensión de sus roles en los sistemas biológicos.
Usando el servidor CASTpFold
Para usar el servidor CASTpFold, los investigadores pueden ingresar estructuras de proteínas en formatos específicos y elegir el tamaño de la sonda utilizada para el análisis. Esta flexibilidad permite investigaciones detalladas adaptadas a sus necesidades. El servidor puede analizar tanto estructuras preexistentes como nuevas enviadas por los usuarios, convirtiéndolo en una herramienta versátil para muchos proyectos de investigación diferentes.
Cuando los investigadores solicitan un análisis, el servidor proporciona información detallada sobre todos los bolsillos, cavidades y canales identificados. Ofrece mediciones de sus volúmenes y áreas superficiales, ayudando a los científicos a visualizar estas características críticas de manera efectiva.
Estudios de caso
Los estudios de caso demuestran cómo el servidor puede ayudar a los investigadores a diagnosticar actividades específicas de proteínas. Por ejemplo, un bolsillo en una estructura de proteína predicha puede estar relacionado con la actividad de cinasas, un papel vital en muchas funciones celulares. Al identificar y analizar este bolsillo, los científicos pueden investigar más sobre su importancia en varios procesos biológicos.
Mejoras en la interfaz de usuario
El servidor CASTpFold tiene una interfaz amigable que permite una fácil navegación y exploración de estructuras de proteínas. Los usuarios pueden ver datos sobre áreas y volúmenes de bolsillos y ver detalles atómicos que contribuyen a la formación de bolsillos.
La interfaz incluye paneles que muestran funciones predichas basadas en las características identificadas y permite fácil acceso a información adicional. Este diseño ayuda a los investigadores a interactuar con los datos y encontrar resultados relevantes rápidamente.
Conclusión y futuras direcciones
Las actualizaciones del servidor CASTpFold marcan un avance significativo en el análisis de estructuras de proteínas. Al expandir su base de datos, proporcionar información detallada sobre bolsillos funcionales y permitir búsquedas de similitud de bolsillos, el servidor mejora la capacidad de los investigadores para estudiar las proteínas y sus funciones.
Estos avances probablemente conducirán a descubrimientos fructíferos en la ciencia de proteínas, abriendo puertas a nuevas opciones terapéuticas y a una comprensión más profunda de los roles biológicos de las proteínas. El servidor CASTpFold está accesible para todos los usuarios sin necesidad de iniciar sesión, fomentando el uso generalizado y la colaboración en la comunidad científica.
Título: CASTpFold: Computed Atlas of Surface Topography of the universe of protein Folds
Resumen: Geometric and topological properties of protein structures, including surface pockets, interior cavities, and cross channels, are of fundamental importance for proteins to carry out their functions. Computed Atlas of Surface Topography of proteins (CASTp) is a widely used web server for locating, delineating, and measuring these geometric and topological properties of protein structures. Recent developments in AI-based protein structure prediction such as AlphaFold2 (AF2) have significantly expanded our knowledge on protein structures. Here we present CASTpFold, a continuation of CASTp that provides accurate and comprehensive identifications and quantifications of protein topography. It now provides (i) results on an expanded database of proteins, including the Protein Data Bank (PDB) and non-singleton representative structures of AlphaFold2 structures, covering 183 million AF2 structures; (ii) functional pockets prediction with corresponding Gene Ontology (GO) terms or Enzyme Commission (EC) numbers for AF2-predicted structures; and (iii) pocket similarity search function for surface and protein-protein interface pockets. The CASTpFold web server is freely accessible at https://cfold.bme.uic.edu/castpfold/.
Autores: Jie Liang, B. Ye, W. Tian, B. Wang
Última actualización: 2024-05-06 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.04.592496
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.05.04.592496.full.pdf
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