Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Herramienta integrada para la curación de proteínas repetidas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-07-20) Bezerra Brandao Corrales, Manuel Alberto; Hirsh Martinez, Layla
    A finales de los años 1990, se identificó un conjunto de proteínas caracterizadas por tener patrones repetidos en su secuencia, lo que produce una estructura tridimensional repetitiva (Marcotte et al., 1999). Se han clasificado al menos 14% de proteínas encontradas en la naturaleza como repetidas, y presentan un rol crítico en procesos biológicos como la comunicación celular y el reconocimiento molecular (Brunette et al., 2015; Marcotte et al., 1999). Existe un creciente interés en el estudio de las proteínas repetidas debido a sus pliegues estructurales estables, una alta conversación evolutiva y un amplio repertorio de funciones biológicas (Chakrabarty & Parekh, 2022). Además, se estima que una de cada tres proteínas humanas son consideradas repetidas (Jorda & Kajava, 2010). La identificación, clasificación y curación de regiones de repetición en proteínas es un proceso complejo que requiere del procesamiento manual de expertos, gran capacidad computacional y tiempo. Existen diversos avances recientes y relevantes que aplican modelos de aprendizaje automático para la predicción de estructura tridimensional de proteínas y la predicción de clasificación de proteínas repetidas. Este tipo de aplicaciones resultan útiles para este proceso de curación. No obstante, a pesar de que este tipo de software son de libre acceso y de código abierto, no se cuenta con un servicio integrado que contemple las herramientas y bases de datos que soporten la investigación en proteínas repetidas. Por estos motivos, en este proyecto de investigación de plantea, diseña y desarrolla un servicio web integrado para la curación de proteínas repetidas. Con este objetivo, se ha considerado la integración con la base de datos de estructuras terciarias del Protein Data Bank (PDB) y la base de datos de predicciones de estructuras tridimensionales AlphaFold. Asimismo, se ha utilizado un modelo de redes neuronales que permite predecir la probabilidad de clasificación en cada clase de proteína repetida. Finalmente, con esta predicción, se implementó una mejora al algoritmo ReUPred para volver más eficiente el proceso de identificación de regiones y unidades de repetición. Este servicio ha sido desplegado utilizando computación en la nube en la página bioinformática.org de la cual es parte el laboratorio de investigación en Bioinformática de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Este servicio permite que los investigadores no requieran contar con alta capacidad de procesamiento computacional para el proceso de curación de proteínas repetidas e integra los resultados totales obtenidos.
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    Identificación y clasificación automática de repeticiones en estructuras de proteínas repetidas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-26) Muroya Tokushima, Luis Fernando; Hirsh Martinez, Layla
    Las proteínas repetidas son proteínas no globulares caracterizadas por la presencia de repeticiones a nivel de secuencia y estructura. Pueden ser de 5 clases, cada una con un número variable de subclases. Estas proteínas son relevantes porque están relacionadas con una diversidad de enfermedades. Su correcta clasificación es parte fundamental para su estudio; sin embargo, la anotación manual de todas las estructuras de proteínas conocidas es una tarea que es logísticamente imposible completar. Por ello, la automatización de esta tarea es muy importante. En el presente trabajo, se desarrolló una herramienta para la identificación y clasificación de repeticiones de clase IV. Esta herramienta fue construida por el acoplamiento de dos módulos: uno de filtro y otro de clasificación. El primero fue construido reutilizando una red neuronal convolucional entrenada para la detección de simetrías rotacionales en la estructura de una proteína. Su uso estuvo fundamentado en el hecho que las repeticiones clase IV son de estructura cerrada, por lo que la presencia de simetrías rotacionales era altamente probable. Para el módulo de clasificación se transformó la información estructural en imágenes, por medio del cálculo y superposición de tres matrices. Estas imágenes fueron usadas para aplicar una técnica de transferencia de aprendizaje a una red Densenet, seleccionada luego de un análisis cualitativo y cuantitativo. Como resultado, el clasificador obtenido logró una exactitud de 89.8% sobre una muestra de 658 cadenas de proteínas. Los anteriores módulos fueron integrados en un servicio web construido sobre Flask. Se construyó una aplicación de una página (SPA) para hacer disponible dicho servicio en una forma amigable con el usuario. Dicha aplicación fue desplegada en la nube para su acceso.