Diseño, modelamiento y evaluación in silico de péptidos que reconocen antígeno Tn
El antígeno Tn (GalNac α-Ser / Thr) fue descrito por primera vez en pacientes con una rara enfermedad hemolítica (síndrome Tn), y desde que se descubrió su presencia en el 90 % de los carcinomas a mediados de la década de 1980 ha sido objeto de muchos estudios ya que se ha encontrado que el mismo, y...
- Autores:
-
Romero Frenchy, Daniel Armando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/77291
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77291
http://bdigital.unal.edu.co/74927/
- Palabra clave:
- Diseño péptidos
Antígeno Tn
Lectinas
Legume lectins,
Tn. Antigen
Molecular Docking
Peptide design
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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Diseño péptidos Antígeno Tn Lectinas Legume lectins, Tn. Antigen Molecular Docking Peptide design |
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Diseño péptidos Antígeno Tn Lectinas Legume lectins, Tn. Antigen Molecular Docking Peptide design |
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El antígeno Tn (GalNac α-Ser / Thr) fue descrito por primera vez en pacientes con una rara enfermedad hemolítica (síndrome Tn), y desde que se descubrió su presencia en el 90 % de los carcinomas a mediados de la década de 1980 ha sido objeto de muchos estudios ya que se ha encontrado que el mismo, y el mismo se asocia con cánceres más agresivos, además se encuentra en estadios tempranos de la enfermedad en diferentes carcinomas siendo un marcador alternativo para el diagnóstico temprano de los mismos. En el presente estudio se utilizaron varias estructuras primarias de lectinas vegetales, así como las estructuras terciarias de la Isolectina B4 de Vicia villosa (PDB 1N47), las lectinas de Vatairea macrocarpa (PDB 4XTP), Psophocarpus tetragonolobus (PDB 2D3S), Glycine max (PDB 4D69) y Bauhinia fortificata (PDB 5T5J) para identificar los aminoácidos involucrados en el reconocimiento del antígeno Tn, luego con base en estos resultados se diseñaron y modelaron péptidos los cuales fueron analizados por medio de pruebas de docking molecular utilizando el algoritmo de AutoDock VINA, con el fin de identificar los péptidos más promisorios y ser utilizados en ensayos in vitro. |
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