Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Teses
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Tipo: Tese
Título: Protcool: um gerador de protocolos para ancoragens e simulações de dinâmica molecular em complexos proteína-ligante
Autor(es): GUEDES, Fabiana Costa
Primeiro Orientador: SILVEIRA, Carlos Henrique da
metadata.dc.contributor.advisor-co1: ARAÚJO, Aletéia Patrícia Favacho de
Resumo: Nos últimos anos percebe-se uma grande evolução nas simulações em dinâmica molecular (DM), seja em precisão dos resultados quando comparado ao mundo real, seja na capacidade de representar sistemas biológicos complexos com milhares ou milhões de átomos. Apesar de todos os avanços nas teorias, algoritmos e infraestrutura computacional que dão suporte e confiança às simulações atuais, uma questão prática séria ainda persiste: a reprodutibilidade dos experimentos. Contribuem para isso tanto a falta de protocolos mais padronizados, bem como a falta de documentação abrangente do que foi realmente realizado. No sentido de tentar contribuir na solução a esses desafios, esta tese objetivou desenvolver, configurar, estruturar e verificar uma ferramenta que busca a automação de protocolos e workflows (chamada ProtCool) que possibilite o controle, a análise e a reprodução de experimentos em dinâmica molecular de proteínas e docking molecular com múltiplos ligantes. Para a realização desse objetivo principal, foi necessário percorrer pelos seguintes objetivos específicos: Modelar e implementar o workflow para preparação da simulação de dinâmica molecular; Modelar e implementar o workflow para realização de dockings com múltiplas moléculas; Realizar a implementação de script de gestão do workflow; Implementar a ferramenta de proveniência de dados, possibilitando que o pesquisador tenha todos os arquivos e dados gerados durante a preparação da simulação; Realizar a automatização de preparação de dinâmicas moleculares; Executar apenas parte do workflow; Realizar a reprodutibilidade de experimentos e de metodologias de pesquisa; Integrar tudo isso numa ferramenta chamada ProtCool; Verificar a ferramenta com estudos de casos envolvendo docking de ligantes com acetilcolinesterase humana e protease principal (Mpro) do SARS-Cov-2. Como estudo de casos para a validação e demonstração de uso da ferramenta, foram usados como alvos a acetilcolinesterase humana, implicada em doenças como mal Alzheimer, e a protease principal (Mpro) do SARS-CoV-2, o vírus responsável pela atual pandemia da COVID19. Para a acetilcolinesterase foram usados os mesmos 4 ligantes (galantamina, licoramina, sanguinina e um ligante híbrido) e alvo (4EY6) estudados por Rocha (2017) como forma de verificar a implementação do ProtCool, em que se produziu resultados equivalentes. Como forma de indicar o potencial uso do ProtCool na triagem virtual de ligantes em larga escala, num problema relevante e atual, foi realizado o docking molecular de múltiplos ligantes (19637 do ZINC, 8752 do Drugbank e 8520 do SistematX, totalizando 36909 ligantes) em múltiplos alvos (6 conformações diferentes amostradas por Metadinâmica) envolvendo a Mpro do SARS-CoV-2, tendo como resultado a geração de 4427839 poses (usando sistemas de docking Vina e Smina). Com isso, foi possível mostrar uma nova estratégia in silico de indicar ligantes inéditos como candidatos a antivirais contra COVID19.
Abstract: In recent years, a significant evolution in the simulations in molecular dynamics (DM) has been noticed either in the precision of results compared to the real world or in the capacity to represent complex biological systems with thousands or millions of atoms. Despite all the advances in theories, algorithms, and computational infrastructure that give support and confidence to the current simulations, a serious practical issue persists: the reproducibility of experiments. Other concerning aspects are the lack of more standardized protocols, the lack of comprehensive documentation of what has been accomplished. In order to try to contribute to the solution to these challenges, this thesis aimed to develop, configure, structure and verify a tool that seeks the automation of protocols and workflows (called ProtCool) that enables the control, analysis and reproduction of experiments in molecular dynamics of proteins and molecular docking with multiple ligands. To achieve this main objective, it was necessary to go through the following specific objectives: Model and implement the workflow for preparing the molecular dynamics simulation; Model and implement the workflow for performing multi-molecule dockings; Perform workflow management script implementation; Implement the data source tool, allowing the researcher to have all the files and data generated during the simulation preparation; Automate the preparation of molecular dynamics; Run only part of the workflow; Perform the reproducibility of experiments and research methodologies; Integrate all this into a tool called ProtCool; Check the tool with case studies involving docking of ligands with human acetylcholinesterase and major protease (Mpro) from SARS-Cov-2. Human acetylcholinesterase, implicated in diseases such as Alzheimer's disease, and the main protease (Mpro) of SARS-CoV-2, the virus responsible for the current pandemic of the disease COVID-19, were used as targets in case studies for validating and demonstrating the use of the tool. For acetylcholinesterase, the same 4 ligands (galantamine, lycoramine, sanguinine and a hybrid ligand) and target (4EY6) studied by Rocha (2017) were used as a way to validate the implementation of ProtCool, producing equivalent results. As a way of indicating the potential use of ProtCool in the virtual screening of ligands on a large scale, in a relevant and current problem, the molecular docking of multiple ligands (19637 from ZINC, 8752 form Drugbank, and 8520 from SistematX, totaling 36909 ligands) on multiple targets (6 different conformations sampled by Metadynamics) involving the Mpro of SARS-CoV-2 was carried out, resulting in the generation 4427839 poses (using Vina and Smina docking systems). It was possible to show a new in silico strategy to indicate new ligands as candidates for antivirals against COVID19.
Palavras-chave: Dinâmica molecular
Docking molecular
E-Science
ProtCool
CNPq: CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::QUÍMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Itajubá
Sigla da Instituição: UNIFEI
metadata.dc.publisher.department: IRN - Instituto de Recursos Naturais
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Multicêntrico em Química de Minas Gerais
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2479
Data do documento: 11-Jun-2021
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