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Estrategias

Estrategias. Reconocer fragmentos de secuencia asociados a características funcionales o estructurales concretas Agrupar la secuencia en una “ familia ” y “heredar” la información. Motivos.

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Presentation Transcript

  1. Estrategias • Reconocer fragmentos de secuencia asociados a características funcionales o estructurales concretas • Agrupar la secuencia en una “familia” y “heredar” la información

  2. Motivos • Motivo: fragmento “corto” de secuencia altamente conservado asociado a alguna característica funcional o estructural • Se conservan a grandes distancias evolutivas debido a restricciones funcionales o estructurales • Ayudan a la predicción y a la detección de homología remota

  3. X(12) H C X(3,5) X(2,4) H C C-x(2,4)-C-x(12)-H-x(3,5)-H

  4. Motivos • Modos de expresión: • Expresiones regulares (patrones) • Perfiles (expresión cuantitativa) • HMMs (Hidden Markov Models)

  5. Patrones ALRDFATHDDF SMTAEATHDSI ECDQAATHEAS A-T-H-[DE]

  6. Patrones Nunca E o D 1 aa [AC]-x-V-x(4)-{ED} A o C 4 aa Sólo V

  7. Patrones Uno o ningún aa. <A-x-[ST](2)-x(0,1)-V Dos aminoácidos S o T N-Terminal

  8. Construcción de patrones • Deducción “jerárquica” a partir de alineamientos múltiples • Manual • eMOTIF

  9. Construcción manual de patrones

  10. Grupos de aminoácidos (eMOTIF) AG Muy pequeños ST Hidroxilo PAGST Pequeños QN Glu/Asn QNED Ácidos/polares KR Básicos Fuertes KR Básicos Fuertes VLI Hidrofóbicos pequeños VLIM Hidrofóbicos FYW Aromáticos KRH Básicos DE Acidos

  11. Bases de datos de patrones • PROSITE • Recoge motivos ya reconocidos • Motivos habituales • Centros activos • Lugares de interacción con grupos prostéticos • Lugares de modificación (glicosilación, fosforilación, ...) • Puentes disulfuro

  12. [GA]-x(1,2)-[DE]-x-Y-x-[STAP]-x-C-[NKR]-x-[CH]-[LIVMFYWH] G GQ D L Y V P V C R L C Y

  13. Precauciones con PROSITE • Es necesario ser crítico con la validez del resultado: motivos cortos presentan una gran probabilidad y no son necesariamente significativos, (aunque pueden ser correctos en realidad). • PROSITE permite eliminar hits de baja significación estadística de manera automática

  14. Búsqueda inversa • Contesta a la pregunta: ¿qué proteínas contienen un motivo concreto? • Permite • Comprobar la validez estadística de un resultado • Comprobar nuevos motivos

  15. Otras bases de datos • BLOCKS • Bloques de alineamiento múltiple associadas con patrones conocidos • PRINTS • Conjuntos de patrones no necesariamente contiguos en la secuencia

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