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Prédiction computationnelle des préférences en acides aminés de domaines de liaison à des peptide...
Prédiction computationnelle des préférences en acides aminés de domaines de liaison à des peptide...
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Biochemistry
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JoVE Journal Biochemistry
Computational Prediction of Amino Acid Preferences of Potentially Multispecific Peptide-Binding Domains Involved in Protein-Protein Interactions

Prédiction computationnelle des préférences en acides aminés de domaines de liaison à des peptides potentiellement multispécifiques impliqués dans des interactions protéine-protéine

Full Text
2,618 Views
06:50 min
January 26, 2024

DOI: 10.3791/66314-v

Héctor Cruz1,2, Alejandro Llanes2,3, Patricia L. Fernández2,3

1Facultad de Ciencias y Tecnología,Universidad Tecnológica de Panamá (UTP), 2Centro de Biología Molecular y Celular de Enfermedades,Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología AIP (INDICASAT AIP), 3Sistema Nacional de Investigación de Panamá (SNI)

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Nous décrivons une méthodologie basée sur la diversification des séquences pour estimer les préférences en acides aminés des sites de liaison multispécifiques dans les interactions protéine-protéine (IPP). Dans cette stratégie, des milliers de ligands peptidiques potentiels sont générés et criblés in silico, surmontant ainsi certaines limites des méthodes expérimentales disponibles.

Nous proposons un protocole pour la prédiction computationnelle des préférences en acides aminés dans des interactions protéine-protéine plus spécifiques. Ce protocole peut être considéré comme une première étape dans la conception de médiateurs de ces interactions. Nous nous intéressons à l’utilisation de ces médiateurs comme inhibiteurs potentiels d’interactions spécifiques, en immunologie.

Notre outil de mise en œuvre utilisé pour caractériser les préférences en acides aminés entre les sites de liaison spécifiques est coûteux et fastidieux. Notre protocole est une technologie bio-soutenue basée sur l’efficacité et les opérations en série. Cette stratégie a le potentiel de traiter un grand nombre de séquences de lignes, fournissant une différence complète et cohérente des préférences en acides aminés.

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Mots-clés : Prédiction computationnelle Préférences en acides aminés Domaines de liaison aux peptides Interactions protéine-protéine Liaison multispécifique Facteur de régulation de l’interféron 5 (IRF5) Matrice position-poids (PWM) Amarrage peptidique du squelette flexible Modélisation moléculaire de Rosetta

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