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4.3: Sítio de Ligação Conservados
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Molecular Biology

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TRANSCRIÇÃO

4.3: Sítio de Ligação Conservados

O papel biológico de muitas proteínas depende das suas interações com os seus ligandos, pequenas moléculas que se ligam a locais específicos da proteína conhecidos como locais de ligação ao ligando. Os locais de ligação ao ligando são muitas vezes conservados entre proteínas homólogas, uma vez que estes locais são críticos para a função proteica.

Os locais de ligação estão muitas vezes localizados em grandes bolsas e, se a sua localização à superfície de uma proteína for desconhecida, pode-se prevê-la através de várias abordagens. O método energético analisa computacionalmente a energia de interação de diferentes resíduos de aminoácidos com o ligando e prevê aqueles em que a energia de ligação é a mínima para poderem ser potenciais locais de ligação. No entanto, a examinação de sequências conservadas é frequentemente utilizada em conjunto com outras metodologias para melhorar ainda mais esta previsão. Os resíduos estruturalmente conservados podem ser utilizados para distinguir entre locais de ligação e superfícies expostas de proteínas. Os aminoácidos Trp, Phe, e Met, são altamente conservados em locais de ligação, não sendo observada tal conservação no caso de superfícies expostas de proteínas.

Várias ferramentas computacionais podem prever locais de ligação usando uma combinação de metodologias de locais de ligação estruturais, energéticos, e conservados.  ConCavity é uma ferramenta que pode ser usada para prever em 3D bolsas de ligação a ligandos e resíduos individuais de ligação a ligandos. O algoritmo usado integra diretamente as estimativas de conservação da sequência evolutiva com a previsão baseada em estrutura. Outra ferramenta, MONKEY, é usada para identificar locais de ligação de factores de transcrição conservados em alinhamentos multiespécies. Emprega modelos de especificidade de factores e de evolução de locais de ligação para calcular a probabilidade de os locais putativos serem conservados e atribuir significância estatística a cada previsão.


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