Computação de alto desempenho na modelagem e predição de função enzimática com base em dados estruturais


A crescente disponibilidade de dados provenientes de projetos de sequenciamento e latente limitação das técnicas de anotação clássicas baseadas puramente na homologia de sequência, somadas a inúmeras iniciativas de genômica estrutural e ao aperfeiçoamento dos métodos de modelagem por homologia, tornam o desenvolvimento de técnicas baseadas em estrutura para predição funcional bastante promissor. Visamos reunir especialistas em Bioinformática Estrutural de Proteínas do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG com pesquisadores do Genoscope, em especial o Dr. François Artiguenave, na busca por soluções que possam contribuir para o avanço do estado-da-arte na anotação de enzimas. O objetivo desta colaboração é desenvolver modelos, algoritmos e ferramentas que permitam subsidiar o processo de predição de função de enzimas órfãs (de função desconhecida) em genomas e metagenomas. As metas do projeto para os três anos incluem a formação de recursos humanos qualificados no Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG, a produção de resultados de pesquisa inéditos que possam levar à criação de protótipos, os quais possam gerar tecnologias de ponta, e a disseminação de conhecimento para a comunidade científica. Este projeto é composto por três principais linhas de investigação. A primeira delas visa dar continuidade a uma iniciativa iniciada em 2009 em colaboração com o Genoscope para a modelagem de proteínas de função desconhecida de famílias de proteínas em larga escala com o uso do computação de alto desempenho. A segunda, visa utilizar informação de estruturas de sítios ativos na predição de função e a última, utilizar informações sobre a rede de contatos entre enzimas e seus ligantes em complexos de estrutura conhecida.

Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .

Integrantes: Raquel Cardoso de Melo Minardi – Integrante / Wagner Meira Jr. – Integrante / Marcelo Matos Santoro – Coordenador / Valdete Maria Gonçalves Almeida – Integrante / François Artiguenave – Integrante / Gisele Lobo Pappa – Integrante.