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Bioinformática estructural Baldomero Oliva

La modelización de proteínas es una de las principales habilidades de este grupo. Además de la caracterización estructural de una proteína que ha sido modelizada en 3D, estamos trabajando en el desarrollo de herramientas que puedan ayudar a los modeladores, como la clasificación de bucles de proteínas en diferentes conjuntos de datos sobre proteínas y la descripción de motivos de proteína implicados en firmas funcionales o plegabilidad. Asimismo, la estructura del gen resulta importante a la hora de describir los dominios y motivos proteicos.

En estos momentos estamos intentando desarrollar herramientas para relacionar los motivos estructurales y funcionales con la información genómica sobre sitios de splicing y splicing alternativo. La descripción de la función por medio de las relaciones secuenciales/estructurales es un reto para la era posgenómica en la que las iniciativas de la Genómica Estructural identifican la conformación de proteínas antes de que se haya logrado el conocimiento de la función.

La extracción de datos de las bases de datos estructurales y secuenciales permite que bioinformáticos y biólogos computacionales puedan desarrollar estrategias de predicción. El propósito de este grupo consiste en profundizar en la caracterización de las propiedades conformacionales con el fin de lograr estas predicciones. Empleamos muchas estrategias para obtener esta caracterización, la cual destinamos a una mejor comprensión de los principales problemas biológicos.

En la mayoría de procesos celulares, la formación de complejos de proteínas permite la organización del proteoma en unidades funcionales básicas para la función celular. Por ello, otro de los objetivos de nuestro grupo consiste en desarrollar herramientas bioinformáticas para predecir las interacciones de proteína-proteína así como analizar datos de proteínas a nivel genómico. Esto permitirá la identificación de los elementos involucrados en las redes complejas de proteínas funcionales dentro de las células. El desarrollo de los programas de predicción se basará en los conjuntos de datos experimentales obtenidos a partir de mecanismos de transducción de la señal intracelular. En las células eucarióticas, los estímulos extracelulares se transmiten a la célula mediante redes complejas de interacción de proteínas, denominadas cascadas de quinasas MAP, cuyos mecanismos de regulación y complejidad estructural se empiezan a comprender ahora. Sin embargo, todavía es necesario seguir investigando sobre las relaciones intrínsecas entre estos elementos, necesarios para la correcta funcionalidad celular. Estamos trabajando en el desarrollo de software para caracterizar y predecir redes de interacción de proteínas, especialmente aquellas involucradas en los mecanismos de transducción de señales de quinasa MAP.

Las metodologías que el grupo ha utilizado y desarrollado son las siguientes:

  • Modelización comparativa
  • Descripción estructural y clasificaciones topológicas
  • Enfoques de aprendizaje automático
  • Métodos de alineación de secuencia y estructura
  • Simulaciones de dinámica molecular

Se emplean estos métodos en las siguientes áreas:

  • Predicción del plegado
  • Acoplamiento de proteínas
  • Predicción y anotación funcional
  • Descripción de las propiedades dinámicas de las biomoléculas

Contacto

Coordinador:
Baldomero Oliva(ELIMINAR)

Tel:
93 316 05 09

Fax:
93 316 05 50

Doctor Aiguader, 88
08003 Barcelona

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