Characterizing viruses mimicry mechanisms with protein-protein interactions and short linear motifs

Los virus son parásitos intracelulares obligados que predominan en todos los dominios de la vida. Las infecciones virales causan enfermedades y muertes a seres humanos y a organismos que sirven de alimento como plantas y ganado. Los cortos genomas virales codifican mecanismos de subversión de las células hospederas. Estos mecanismos están basados en interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero. La disminución de los costos de la secuenciación de nueva generación ha impulsado un crecimiento exponencial del número de genomas virales en las bases de datos bioinformáticas. En contraste, el costo de las técnicas experimentales para la determinación de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero no está descendiendo a la misma velocidad. Aunque el número de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero ha crecido en las bases de datos, todavía es bajo para analizar los mecanismos de subversión viral con enfoques de biología de sistemas. Hay una necesidad de métodos computacionales de predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero. Sin embargo, el número de estructuras 3D de proteínas virales y de hospederos es muy pequeño para realizar la predicción con métodos estructurales. La predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero ha sido realizada principalmente con clasificadores basados en aprendizaje automático. No obstante, los clasificadores desarrollados no revelan en alto nivel por qué se infirieron las interacciones y son sensitivos a la calidad del conjunto de datos de aprendizaje. Para interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero todavía no hay un conjunto de datos de validación de alta calidad. Esta tesis trata sobre la predicción de interacciones proteína-proteína entre virus y hospedero mediadas por motivos lineales cortos. Estas interacciones predominan más que las interacciones dominio-dominio entre virus y hospedero; además son usadas por varios virus. La inferencia de este tipo de interacciones se sustenta en hipótesis biológicas como la conservación de los motivos y su localización en regiones proteínicas desordenadas. El resultado de ésta tesis es un método y una plataforma computacional para predecir interacciones proteína-proteína entre virus y hospederos mediadas por motivos lineales. Las interacciones candidatas obtenidas son usadas para estudiar un subsistema particular humano, las proteínas que hacen síntesis de proteínas. Sin embargo, los métodos desarrollados pueden ser usados con cualquier otro subsistema como el interferon y el de apoptosis.

• Autores: Becerra Sandoval, Andrés
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/15353
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/15353
• Palabra clave: Virus; Relacion huesped - Parasito; Enfermedades infecciosas; Proteínas; Modelos computacionales; Bioinformática
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2