ProFeatPred: Sistema experto basado en modelos de rasgos de contacto bilineales para la predicción de propiedades biológicas en proteínas

Abstract

En la actualidad para caracterizar y predecir las propiedades de las biomoléculas se requiere de una investigación de varios años y cuantiosos recursos financieros. Por lo tanto, es de suma importancia la identificación de las dianas biológicas en el proceso de desarrollo de un determinado fármaco. En el presente trabajo se propone el uso de una herramienta informática que posibilita la disminución del tiempo de investigación y la de inversiones económicas. Primeramente se desarrolla un módulo para el cálculo de descriptores 3D-proteicos. Este módulo esta implementado en el software ToMoCoMD-CAMPS. El cual se basa en la aplicación de las formas algebraicas bilineales sobre la matriz de contacto. Esta matriz se utiliza para codificar información relativa a las interacciones no covalentes entre aminoácidos. Con este objetivo se aplican las matrices simple-estocástica y de probabilidad mutua para normalizar la matriz de contacto no estocástica. Además, se desarrolla un sistema experto basado en modelos para predecir la velocidad de plegamiento y la clase estructural de proteínas. La herramienta que se propone es un sistema experto que emplea las técnicas de Regresión Lineal Múltiple y Perceptrón Multicapa. Ambas técnicas permitieron obtener modelos robustos con buena capacidad predictiva. Esta herramienta informática posibilita el conocimiento del resultado de forma anticipatoria durante la investigación y permite la aplicación de los sistemas desarrollados como herramientas complementarias a los enfoques existentes en la modelación de propiedades biológicas y/o funciones de interés en proteínas

Nowdays to characterize and predict the properties of biomolecules it is requiered some years of investigation work and substantial financial resources. Because of this, it is very ,important the identification of biological targets in the development process of a given drug. In the present work is proposed the use of a informatics tool to decrease the time and econonical investments. First, it is developed a module to calculate 3D-protein descriptors. This tool es implemented in ToMoCoMD-CAMPS software. It is based on the application of bilinear algebraic forms on the contact matrix. With this objective it is used to encode information regarding non-covalent interactions between amino acids. The simple-stochastic and mutual-probability matrices were managed to normalize the non-stochastic contact matrix. In addition, a model-based expert system is developed to predict folding rate and structural class of proteins. The proposal tool is an expert system that uses Multiple Linear Regression and Multi-layer Perceptron techniques. Both tecniques may posible to obtain robust models with good predictive capacity were obtained. As a result, the proposed application alows to know ahead of time the result of biological targets and the use of the systems developed as complementary tools to the existing approaches in the modeling of biological properties and/or functions of interest in proteins.