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PLOS ONE: Marco computacional para la predicción del péptido secuencias que pueden mediar en la interacción de múltiples proteínas asociadas al cáncer en el centro de proteínas


Extracto

Una proporción considerable de interacciones proteína-proteína (PPI) en la célula se estima que es mediado por segmentos peptídicos muy cortas que aproximadamente se ajustan a los patrones de secuencias específicas conocidas como motivos lineales (LMS), a menudo presentes en las regiones desordenadas en las proteínas eucarióticas. Estos péptidos se han encontrado para interactuar con baja afinidad y son capaces de se unen a múltiples interactores, jugando así un papel importante en el PPI redes que implican hubs de fecha. En este trabajo, se utilizaron datos de PPI y de novo motivo de identificación basado en el método (MEME) para identificar dichos péptidos en tres proteínas MYC-hub asociados al cáncer, APC y MDM2. Los péptidos correspondientes a los Ministerios de Área significativos identificados para cada proteína concentrador fueron alineadas, las zonas de solapamiento a través de estos péptidos que se denomina como la superposición de péptidos lineales (OLP). Estos OLPs fueron por lo tanto prevé que sea responsable de múltiples IBP de los correspondientes centro de proteínas y un sistema de puntuación fue desarrollado para clasificarlos. Hemos previsto seis OLPs en MYC y cinco OLPs en MDM2 que puntuaron más alto que las predicciones OLP de conjuntos de proteínas generadas al azar. Dos secuencias OLP de la C-terminal de MYC se predijo para enlazar con FBXW7, componente de un complejo de ubiquitina ligasa E3-proteína implicada en la degradación proteasomal de MYC. Del mismo modo, se identificaron péptidos en el C-terminal de MDM2 interactuar con FKBP3, que tiene un papel específico en la auto-ubiquitinylation de MDM2. Las secuencias de péptidos predichos en MYC y MDM2 parecen indicar que el diseño de inhibidores ortostérico contra posibles enfermedades asociadas a los IBP. Dado que estos OLPs pueden interactuar con otras proteínas, así, estos inhibidores deben ser específicas para la interactor dirigido a evitar los efectos secundarios no deseados. Este marco computacional ha sido diseñado para predecir y clasificar las regiones peptídicas que pueden mediar múltiples IBP y pueden ser aplicados a otras proteínas fecha de cubo asociadas a la enfermedad para la predicción de nuevas dianas terapéuticas de los moduladores de molécula pequeña PPI

Cita.: Sarkar D, P Patra, Ghosh a, Saha S (2016) Computacional Marco para la predicción del péptido secuencias que pueden mediar en la interacción de múltiples proteínas asociadas al cáncer en centro de proteínas. PLoS ONE 11 (5): e0155911. doi: 10.1371 /journal.pone.0155911

Editor: Julio Vera, Universidad de Erlangen-Nuremberg, Alemania

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