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¿Debería haber gráficos de Ramachandran separados para un aminoácido en diferentes contextos?

¿Debería haber gráficos de Ramachandran separados para un aminoácido en diferentes contextos?


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Entiendo la nomenclatura de los ángulos phi y psi de los átomos de carbono alfa en la estructura de las proteínas, pero la trama de Ramachandran me confunde. Cada átomo de carbono alfa (magenta) forma dos enlaces peptídicos y tiene dos carbonos alfa vecinos (cian) y cadenas laterales correspondientes. Esperaría que los valores psi y phi dependan de las interacciones de estas cadenas laterales, por lo que esperaría que para un solo aminoácido se necesitara un gráfico separado para cada combinación posible de aminoácidos vecinos.

No tengo claro si este es el caso. El siguiente gráfico (1) de Harper, Biochemistry, es para “muchos residuos distintos de glicina de muchas proteínas”. Entonces, supongamos que se permite un conjunto de phi y psi para una hélice derecha (un valor o conjunto de datos tomado de la gráfica), ¿significa que está permitido para cualquier aminoácido con cualquier otro aminoácido? Esperaría que una alanina adacente a una alanina tuviera una interacción diferente con una alanina adyacente a un aminoácido voluminoso como la isoleucina.

También he visto gráficos para aminoácidos específicos y sus permitido ángulos, como el de la prolina (2), arriba. Esto sugiere que no se tiene en cuenta a los vecinos. Si es así, ¿por qué no?


Los diedros phi y psi describen el diedro en ambos lados del c-alfa de un solo aminoácido y no involucran ningún ángulo del aminoácido vecino.

La trama de Ramachandran es algo generado a partir de un conjunto de estructuras de proteínas, un conjunto de datos empíricos. El gráfico superior representa los diedros encontrados para todos los residuos distintos de glicina en un conjunto de estructuras. Puede filtrar esto solo para prolina y obtendrá el gráfico inferior. La nube superior de diedros representa los que se encuentran en las hojas beta y la nube inferior los de las hélices alfa. La secuencia (el aminoácido antes o después) realmente no importa mucho para lo que está permitido (aunque no podemos deducirlo directamente de los datos en esos gráficos).

Si observa un poco más la estructura de las hélices y las hojas, también descubrirá por qué ese es el caso. En las hojas beta, la cadena lateral del residuo +1 apunta completamente hacia el otro lado, y también en las hélices hay poca interacción entre las cadenas laterales de los residuos posteriores. Las estructuras secundarias se construyen utilizando amidas, no con cadenas laterales.


Algunas observaciones adicionales sobre las tramas de Ramachandran en respuesta a la pregunta:

  1. Fueron calculados originalmente. Esto se hizo considerando las distancias de contacto mínimas que se muestran en el diagrama (que es de Wikipedia, pero basado en eso en J. Mol. Biol. (1963) 7, 95-99). No se consideraron las cadenas laterales, excepto el Cβ del residuo central. En el caso de una cadena lateral de glicina que carece de Cβ, se permiten valores diferentes. La trama original tenía regiones "permitidas" encerradas por una línea continua, con un "límite exterior" indicado por una línea discontinua.

  2. El diagrama de la Fig. 1 en la pregunta, por el contrario, es un gráfico experimental para residuos de aminoácidos (distintos de la glicina) en varias proteínas. Cada punto representa los ángulos diedros para una sola instancia de un aminoácido. Estos gráficos basados ​​en muchos aminoácidos se utilizan a veces para comprobar posibles errores en los valores experimentales obtenidos para nuevas proteínas; véase la revisión de GJ Kleywegt.

  3. Al trazar valores experimentales para muchas proteínas, los puntos se superponían, haciendo imposible ver qué regiones estaban más densamente pobladas. Es por eso que en la Fig. 2 en la pregunta se usa un mapa de contorno de color para representar la densidad en regiones particulares. (Se pueden encontrar ejemplos más elaborados).

  4. En el gráfico general del tipo calculado originalmente (1), a menudo se ven áreas restringidas particulares marcadas para cadenas en las que los mismos ángulos Φ / Ψ se repiten en cada posición. Estos son para estructuras como hélices α, láminas β, etc. (vea la imagen a continuación, tomada de la entrada de Wikipedia en Ramachandran Plot).

  1. La razón por la que la Fig. 1 de la pregunta excluye la glicina es que su falta de Cβ significa que puede ocurrir en regiones como Lα, de las cuales se excluyen la mayoría (pero no todos) los aminoácidos más grandes. Asimismo, la trama para el imino ácido, prolina, es diferente de la otra aminado ácidos debido a las limitaciones impuestas por el anillo de prolina.

  2. Los motivos estructurales pequeños y no repetidos unidos por enlaces de hidrógeno en las proteínas también pueden imponer restricciones sobre los ángulos diedros permitidos en determinadas posiciones del motivo. Tales motivos pueden ejercer otras limitaciones que influyen en los aminoácidos en posiciones particulares. Posiblemente se podría considerar esto como una influencia de la cadena lateral de aminoácidos en los ángulos diedros permitidos, aunque quizás sea mejor considerarlo como una influencia de los aminoácidos en la aparición del motivo en su conjunto.


El acceso a la secuencia completa del genoma humano, así como a las secuencias completas de organismos patógenos, proporciona información que puede resultar en una avalancha de dianas terapéuticas. El diseño basado en estructuras es una de las primeras técnicas que se utilizará en el diseño de fármacos. El diseño basado en la estructura se refiere específicamente a encontrar y complementar la estructura 3D (sitio activo y / o de unión) de una molécula diana, como una proteína receptora. El objetivo de esta revisión es ofrecer un resumen de los estudios en el campo del diseño de fármacos basado en la estructura que ha ayudado en el proceso de descubrimiento de nuevos fármacos. El énfasis estará en el modelado comparativo / homológico.

La discusión sobre el uso de la biología estructural en el descubrimiento de fármacos comenzó hace más de 35 años, con el advenimiento del conocimiento de las estructuras tridimensionales de globinas, enzimas y hormonas polipeptídicas. Las primeras ideas en circulación fueron el uso de estructuras 3D para guiar la síntesis de ligandos de hemoglobina para disminuir la formación de hoz o mejorar el almacenamiento de sangre [1], la modificación química de insulinas para aumentar la vida media en circulación [2] y el diseño de inhibidores de serina proteasas para controlar la coagulación sanguínea. [3] Una empresa temprana y audaz fue el programa de la Fundación Wellcome del Reino Unido que se centró en las estructuras de hemoglobina establecido en 1975. [4] Sin embargo, la cristalografía de rayos X era costosa y consumía mucho tiempo. No fue factible llevar esta técnica & # x02018in-house & # x02019 a los laboratorios industriales, e inicialmente la industria farmacéutica no la adoptó con entusiasmo real. Con el tiempo, el conocimiento de las estructuras tridimensionales de las proteínas diana se abrió paso al pensar en el diseño de fármacos. Aunque, en los primeros días, las estructuras de los objetivos de los fármacos relevantes no solían estar disponibles directamente en la cristalografía de rayos X, los modelos comparativos basados ​​en homólogos comenzaron a explotarse en la optimización de prospectos en la década de 1980. [5] Un ejemplo fue el uso de estructuras de proteasa aspártica para modelar la renina, un objetivo de los antihipertensivos. [6] Se reconoció que las estructuras 3D eran útiles para definir las topografías de las superficies complementarias de los ligandos y sus proteínas objetivo, y podrían explotarse para optimizar la potencia y la selectividad. [7] Con el tiempo, las estructuras cristalinas de fármacos objetivos reales estuvieron disponibles. Los fármacos contra el SIDA, como Agenerase y Viracept, se desarrollaron utilizando la estructura cristalina de la proteasa del VIH [8] y el fármaco contra la gripe Relenza se diseñó utilizando la estructura cristalina de la neuraminidasa. [9] En la actualidad, hay varios medicamentos en el mercado que se originaron a partir de este enfoque de diseño basado en estructura. [10] enumeran & # x0003e40 compuestos que se han descubierto con la ayuda de métodos guiados por estructuras y que han entrado en ensayos clínicos. Los métodos de diseño basados ​​en la estructura que se utilizan para optimizar estas pistas en fármacos se aplican ahora a menudo mucho antes en el proceso de descubrimiento de fármacos. La estructura de la proteína se utiliza en la identificación y selección del objetivo (la evaluación de la & # x02018drogabilidad & # x02019 o manejabilidad de un objetivo), en la identificación de aciertos mediante cribado virtual y en el cribado de fragmentos. Además, el papel clave de la biología estructural durante la optimización de los prospectos para diseñar una mayor afinidad y selectividad en los prospectos sigue siendo tan importante como siempre.


Clasificación de la estructura de proteínas y modelado de bucles mediante múltiples distribuciones de Ramachandran *

Recientemente, el estudio de las estructuras de las proteínas utilizando representaciones angulares ha atraído mucha atención entre los biólogos estructurales. El principal desafío es cómo modelar de manera eficiente el espacio conformacional continuo de las estructuras de proteínas en función de las diferencias y similitudes entre las diferentes gráficas de Ramachandran. A pesar de la presencia de métodos estadísticos para modelar datos angulares de proteínas, todavía existe una necesidad sustancial de herramientas estadísticas más sofisticadas y más rápidas para modelar los conjuntos de datos circulares a gran escala. Para abordar esta necesidad, hemos desarrollado un método no paramétrico para la estimación colectiva de múltiples funciones de densidad bivariadas para una colección de poblaciones de ángulos de la columna vertebral de proteínas. El método propuesto tiene en cuenta la naturaleza circular de los datos angulares utilizando spline trigonométrico que es más eficiente en comparación con los métodos existentes. Este enfoque de estimación de densidad colectiva es ampliamente aplicable cuando existe la necesidad de estimar funciones de densidad múltiple de diferentes poblaciones con características comunes. Además, los coeficientes de expansión de la base adaptativa para las densidades ajustadas proporcionan una representación de baja dimensión que es útil para la visualización, agrupación y clasificación de las densidades. El método propuesto proporciona una perspectiva novedosa y única para dos problemas importantes y desafiantes en la investigación de la estructura de proteínas: la clasificación de proteínas basada en la estructura y la predicción de la estructura del bucle de proteínas basada en muestras angulares.


Módulo 1: Introducción a las moléculas de la vida y los aminoácidos

Tener una solución que contenga una mezcla de tres aminoácidos.

Glicina, alanina y ácido glutámico. Suponga que el punto isoeléctrico (estamos asumiendo, es

puede no ser correcto, no estamos tomando ningún valor de la literatura), de glicina es 8, el

El punto isoeléctrico de la alanina es 6.5 y el punto isoeléctrico del ácido glutámico es 3. Entonces, eso

este pI 3 es menor que pI 2 que a su vez es menor que pI 1. Ahora, quiero separar. Entonces,

¿que necesito hacer? Lo que tengo que hacer es básicamente seleccionar primero una matriz de matriz en la que

Puedo aplicar la solución del aminoácido.

¿Qué tipo de matriz? Podría ser un trozo de papel de filtro como el papel de filtro Whatman o

podría ser una sustancia similar a un gel compuesta de poliacrilamida o agarosa. Entonces, estos son los

diferentes matrices que puede utilizar y dependiendo de la matriz tenemos diferentes nombres de

el proceso. El proceso es que tenemos la matriz y en dos esquinas ponemos la

electrodo positivo y negativo y aplique el voltaje. El proceso se llama

electroforesis electroforesis es básicamente la movilidad o el movimiento de una molécula

bajo la influencia de un campo eléctrico.

Entonces, ¿qué tengo que hacer? Primero necesito aplicar la solución que contiene los aminoácidos en el

medio. Y, el que tiene el pI entre los otros dos, eso significa, el

el medio que es 6.5 (que es para alanina). Entonces, mantengo el pH del medio en

que se sumerge este papel o se sumerge el gel, yo lo pongo, mantengo el pH de ese

medio como el pI del aminoácido que está en el medio de los dos (entre 8 y

3). Entonces, 6.5 es el pH, lo mantuve aquí para el sistema tampón y luego aplico el voltaje.

¿Ahora que pasará? La alanina puede ser neutral en 6.5 y no se moverá, permanecerá

aquí. ¿Y luego qué pasará con los otros dos? Permanecerán como especies cargadas.

Ahora, la pregunta es ¿cuáles serán sus cargos? Ahora el punto isoeléctrico es neutral. En

En este caso, el pH mantenido es 6,5 y el punto isoeléctrico de la glicina es 8.

Entonces, si el pH es menor que el punto isoeléctrico, entonces estará presente como un positivo

especie cargada porque, no ha cruzado el punto isoeléctrico 8. Y, si el pH es

mayor que el punto isoeléctrico, la especie estará presente como forma aniónica. Entonces,

es decir, la regla es que si este es el pH y coincide con el pI, entonces si

mantener el pH en este lado, la especie se cargará positivamente. Y si mantienes

el pH de este lado, la especie estará cargada negativamente. Así que ahora tenemos que decidir

El ácido glutámico tiene un pI de 3, que es menor que el pH que se mantiene. Eso significa que es

¿De qué lado entonces? Migra al ánodo porque su pI es 3, pero el pH es mucho más

que eso. Entonces, estará presente como una forma negativa. Entonces, el ácido glutámico se moverá en este

dirección y la glicina se moverá en la dirección negativa (hacia el cátodo).

Porque, el pI de la glicina todavía no se cruza (ya que el pH mantenido es 6.5), hasta que cruza el

pH 8 no estará presente como especie negativa. Entonces, debajo de 8 estará presente como un

especies cargadas positivamente.

Entonces, ¿qué pasará ahora? ¿Si aplica el voltaje durante un cierto período de tiempo? usted

Verá aquí que la alanina y la glicina pueden moverse a algún lugar aquí y todo depende

en el peso molecular, el ácido glutámico estará en algún lugar aquí. Así que ahora, estos tres

las manchas (tres aminoácidos) están separadas. Espero que el principio sea claro, el principio es que

si tiene 3 aminoácidos, toma el mismo pH que el pI del aminoácido que se encuentra en

entre los otros dos. Ahora, puedes preguntarme que si hay 4 aminoácidos, ¿qué

Ahora, en ese caso también hay otro punto que es la movilidad de estos aminoácidos.

Como dije, el peso molecular es un tema importante y también hay aminoácidos.

que tienen cadenas laterales que pueden formar enlaces de hidrógeno, que pueden formar más

interacciones con el gel. Vea cuando ha aplicado un campo eléctrico, hay un

movimiento de la especie debido a la carga.

Pero, algo también lo está arrastrando. ¿Y cuál es la fuerza de arrastre? El arrastre

fuerza es la interacción de la molécula que significa, en este caso aminoácidos, es la

interacción con la matriz. Si es una matriz a base de papel, será una celulosa (es una

carbohidrato que puede tener interacciones con enlaces de hidrógeno con el lado de los aminoácidos

cadenas). Entonces, podemos distinguir fácilmente que si existe un aminoácido de este tipo, si la elección es

entre glicina y serina, entonces la serina tendrá una movilidad menor que la glicina bajo el

influencia del mismo campo aplicado.

Entonces, incluso si tiene 4 aminoácidos, su movilidad es equivalente a la que se llama Rf en

química orgánica también tenemos Rf. Eso significa la cantidad de movimiento relacionado con

el frente del solvente en este caso es la movilidad diferencial de los aminoácidos que puede

le permite separar los aminoácidos. Podemos hacerlo aplicando este sencillo isoeléctrico

regla de puntos, ok. Para 3 aminoácidos, puede tomar el del medio, pero para 4 o 5, entonces

Hay que hacer electroforesis durante más tiempo para separarlos uno tras otro.

Entonces, ese es el uso del punto isoeléctrico. Ahora, ¿cómo sé, dónde están los aminoácidos en

esta hoja de papel porque los aminoácidos no están coloreados. Entonces, aunque he visto

el aminoácido aquí para empezar y se han separado en tres puntos, pero el

La pregunta es ¿cómo sé dónde están estos puntos? Entonces eso significa que debería haber

algo para visualizar estos aminoácidos.

Ahora, los aminoácidos lamentablemente no tienen fluorescencia, lo que significa que si brillas

luz, no emitirá fluorescencia. Pero existen otras pruebas químicas para las que pueden tener color para

el aminoácido y que mostrará la ubicación del aminoácido en un lugar determinado.

Entonces, ¿cuál es esa reacción? La reacción es una reacción bien conocida que podría estar ya

conocido por ti, prueba de ninhidrina. ¿Qué es esta prueba de ninhidrina? La ninhidrina es un reactivo en

que si le agregas un aminoácido y luego lo calientas, obtienes un color violeta azulado. usted

obtenga un color violeta azulado para todos los aminoácidos excepto la prolina. Te mostraré por qué prolina

no da positivo en la prueba de ninhidrina da algo de color, pero que es diferente de

otros aminoácidos. Pero, todos los otros aminoácidos dan un color violeta azulado con el

Así que ahora, después de la electroforesis, tengo bandas aquí. Estas son las manchas de los 3 amino

ácidos. ¿Cómo saber dónde están? Entonces, lo que hago es rociar este reactivo de ninhidrina,

es solo una solución de ninhidrina acetona. Lo rocío y luego caliento el papel con una pistola de aire caliente.

¿Y qué veré? No veré nada, pero estas manchas estarán en algún lugar azuladas,

mira, es una mezcla de algo como este violeta azulado. Si, creo que no puedes hacer esto

coloreado aquí, es porque es un solo color que muestra un color ligeramente violeta será

allí, algo como esto. Entonces, esta es la forma en que puede visualizar el aminoácido.

Ahora, hay dos preguntas que surgen de esto. En primer lugar, si trata esto con

ninhidrina, su aminoácido se pierde, básicamente los ha separado. Pero, todo el amino

los ácidos han reaccionado con la ninhidrina y no se pueden recuperar los aminoácidos. en segundo lugar

¿Por qué el aminoácido da color con la ninhidrina? ¿Qué es la ninhidrina básicamente? Que tipo

de reactivo es? Cual es la estructura?

Ahora, primero respondamos uno por uno. El primer problema es que si reacciono todos los puntos con

ninhidrina, el aminoácido se pierde. Esto solo demostrará que la mezcla tiene 3

aminoácidos, eso puedo decir, pero no puedo recuperar los aminoácidos de

esta. Entonces, para evitar eso, lo que se suele hacer es tomar la misma hoja de papel, pero

en lugar de dar una mancha, ahora aplica la solución como una banda (como esta) y luego hace el

Entonces, ¿qué pasará ahora? Alanina se quedará aquí estoy tomando el mismo ejemplo como

más temprano. Y habrá glicina en algún lugar aquí y ácido aspártico dependiendo de su

movilidad como dije. Una cosa más debo decir que la movilidad no solo depende de la

peso molecular, pero también depende de qué tan lejos esté su pH del isoeléctrico

punto. Este es tu punto de partida, esta es la alanina, esta es la glicina y esta es tu

Recuerde que si toma el símbolo de una sola letra, la glicina es G, la alanina es A, el ácido aspártico es

D aspardic acid (esa es la forma en que intenta pronunciarlo) entonces, D so DAG. Ahora, que tu

hacer para volver a aislar los aminoácidos, la mejor manera de hacerlo es cortar una tira

tira de este extremo y cortas una pequeña tira de este extremo. Así que ahora tengo dos tiras aquí.

desde estos dos extremos y luego rocío ninhidrina en ambos y luego nuevamente caliento con aire

pistola. Entonces, ¿qué veré? Veré una banda aquí, tal vez tome esto, veré una banda.

aquí veré una banda aquí veré una banda aquí y lo mismo veré aquí.

¿Ahora qué haces? Vuelves a poner esas cosas en el lugar desde donde las tienes.

los tomé. Así que ahora, veré una banda aquí, una banda allá, una banda allí, en realidad, esto es

una especie de violeta azulado, no hay un color bien definido, no puedo decir que esto es rosa o esto es

magenta. Pero algunos libros dicen que es de color violeta azulado o rosa azulado, por lo que es

¿Ahora qué haces? Una vez que lo reconstruyas, ahora toma un trozo de tijera y ¿qué haces?

¿hacer? Corta este trozo de papel de aquí, corte este trozo de papel de aquí, tomando el

ancho de aquí (el ancho de su banda). Y luego corta este trozo de papel, solo para hacer

asegúrese de que está tomando todos los aminoácidos, toma un ancho extra allí un poco

porción extra que debes cortar. Ahora, es muy fácil, toma este trozo de papel, córtalo en

piezas pequeñas y ponerlo en un matraz agregue agua, estos aminoácidos son en su mayoría solubles en

agua y luego filtrar y luego del filtrado si se evapora el filtrado se obtiene el

Entonces, así es como se realiza la separación por electroforesis en papel. No puedes hacerlo si

Tenga gel aquí recuerde que no es aplicable para gel. Para el gel es muy difícil de cortar.

esto y luego reconstruirlo de nuevo. Para el papel, esto es muy útil, puede usar un tamaño muy grande.

papel de filtro para hacerlo, incluso puede aislar cantidades de miligramos de aminoácidos utilizando

técnica de separación mediante electroforesis en papel. Entonces, ves la importancia de isoelectric

Entonces, la primera pregunta que se resuelve es cómo detectar el aminoácido y cómo se puede

aislarlo de nuevo? Entonces, lo que se hace a continuación es ¿cuál es la reacción involucrada? ¿Qué es la ninhidrina?

¿Por qué le da ese color violeta azulado?

Ahora, la ninhidrina tiene una estructura que es así: es un triona, es un benceno y un 5

anillo de miembros con trione. Sin embargo, desde el punto de vista de la química orgánica, sabemos

que si un carbonilo está flanqueado entre 2 grupos sustractores de electrones, entonces esto puede existir en

una forma que es un diol geminal. Entonces, puede existir como una forma de diol geminal (como cloral

hidratar hay varios otros ejemplos como este). Entonces, están en equilibrio, diol con

esta ninhidrina. Ahora, estás tomando un aminoácido. Entonces, escribe el aminoácido NH2 CO2H

Ahora, de estos 3 carbonilos, el carbonilo más reactivo tiene que ser este del medio, ya que

Este es el carbono carbonilo más electrófilo ya que este carbonilo está flanqueado entre dos

carbonilos extractores de electrones. Entonces, el NH2 va a reaccionar con este carbonilo. Así que si

que reacciona entonces, ¿cuál es la reacción entre un carbonilo y una amina primaria? Forma

la imina. Un par de electrones de NH2 atacan primero el carbonilo, que va allí, el oxígeno.

toma el hidrógeno. Y luego, en el siguiente paso, el par solitario de nitrógeno vuelve a volar a

eliminar el agua y da esta forma que se llama imina.

Solo me estoy saltando ese paso. Sin embargo, esto no es muy estable, es un concepto muy básico.

de la química orgánica, que si tienes un grupo carboxi COOH, entonces un carbono y luego

un grupo sustractor de electrones como un carbonilo, entonces, ¿qué sucede? Pierde carbono

dióxido muy fácilmente, que se llama la descarboxilación del β cetoácido. Entonces, los cetoácidos β son

muy inestable, pierden dióxido de carbono. Es por eso que cuando compramos ácido acetoacético,

cómprelo en forma de éster (como CO2Et), para bloquear la liberación del dióxido de carbono.

Ahora, si miras esta estructura, es muy similar, esto es carboxi, luego un carbono, aquí

hay un carbono, luego nitrógeno, luego un doble enlace y luego otro electrón

grupo de retirada. Entonces, esto es aún más fácil para la descarboxilación, esta estructura es tal

que facilitará la liberación de dióxido de carbono, como la flecha que estoy mostrando. Por lo que

pierde dióxido de carbono y a medida que pierde dióxido de carbono, se forma este O menos y luego

tienen este N. Entonces, esta es una muy buena forma de descarboxilar aminoácidos.

Porque, la carboxilación no es muy fácil, por lo general se necesita mucha energía para

descarboxilar un ácido carboxílico. Pero, aquí la ninhidrina actúa como un sumidero de electrones.

¿Qué está pasando? ¿Qué es un sumidero de electrones? Cuando los electrones se dirigen hacia el

dirección, esa dirección significa que debe haber algo como un agujero negro que está intentando

para absorber lo que sea que esté saliendo. Aquí están los electrones, los electrones van a esto.

dirección que significa que se trata de un sumidero de electrones. Entonces, lo que se está formando es una imina, así,

está bien. Entonces hay una hidrólisis de esta imina, si hay hidrólisis, ¿qué pasará entonces?

Las iminas no son muy estables a menos que sean aromáticas (debes saberlo). Vos tambien

tiene este doble enlace C O, esto es O menos y luego se convertirá en NH2 y tiene

generó un aldehído. ¿Qué es el aldehído R? El aldehído R es el mismo R del

aminoácido, pero ahora que no tiene función.

Ahora, ¿qué pasará? Esta amina que se ha generado reacciona con otra

molécula de ninhidrina, porque esta amina es ahora un nuevo nucleófilo que se forma. Entonces,

esta nueva amina nucleofílica atacará este carbono seguido de la expulsión de agua

para formar estas moléculas altamente conjugadas.

Entonces, eso se perderá y esto formará un doble enlace N, eso significa que el agua se ha ido y luego

doble enlace N y luego tienes el otro sistema de ninhidrina bien. Este es el otro

sistema de ninhidrina ahora tienes O menos aquí, tienes este doble enlace.

Entonces, este es el producto que es el compuesto coloreado. ¿Por qué está coloreado? Porque tú

mira la conjugación extensa aquí, esto viene aquí, eso va allí, eso puede ir allí,

que puede venir allí o puede ir allí, que puede ir allí. Por lo tanto, es una extensa

Entonces, es por eso que ves el color, ¿por qué ves el mismo color para todos los aminoácidos?

Porque, en última instancia, el color no se debe al grupo R, el color se debe básicamente al

compuesto generado entre las 2 moléculas de ninhidrina que tiene un contenido de nitrógeno

Entre. Este nitrógeno en realidad es el nitrógeno del alfa aminoácido.

Entonces, es por eso que todos los aminoácidos dan el mismo color excepto la prolina. Ahora que pasa

con prolina? Veamos qué sucede durante la reacción de ninhidrina de la prolina. Ahora,

la prolina es una amina secundaria, por lo que esperamos alguna diferencia y esa es la única

amina secundaria. Y, de hecho, da un color amarillo parduzco con ninhidrina. Ahora,

¿porqué es eso? Debido a que la reacción se detiene en un paso intermedio, escribiré el

reacción junto con el mecanismo.

Entonces, la ninhidrina está aquí, es un compuesto de tricarbonilo. Y sabemos que también existe en

equilibrio con la forma dihidroxi geminal porque está flanqueada entre los 2

carbonilos. Ahora, la prolina tiene una estructura que está representada por esto en el correcto

estereoquímica que tiene CO2H en enlace β. Pero esta reaccin no depende de la

estereoquímica, da el mismo color independientemente de si usa L aminoácido o

D aminoácido que es un punto importante.

Pero aquí mostramos el D amino o el L aminoácido. Este es 1, es decir 2 y

es decir 3, siendo el hidrógeno α entonces, esta es la configuración S. Ahora, la primera reacción es la misma

como los casos anteriores en los que se utiliza amina primaria. Entonces, eso se convierte en OH y el nitrógeno

pierde el hidrógeno. Entonces, tienes un intermedio que es así: un carbonilo y

entonces tienes OH, tienes este carbonilo y eso está ligado al núcleo de prolina. Ahora,

¿lo que sucederá? Este nitrógeno utilizará su par solitario y eliminará el OH como agua.

mientras que el OH menos absorbe hidrógeno del agua.

Y, en el proceso, a diferencia de los casos anteriores, aquí el nitrógeno permanece como

especies cargadas positivamente. Entonces, tienes un doble enlace con el nitrógeno y es un

ion iminio, ahora OH y esto es más. Pero, todavía hay dos electrones que retiran

grupos carbonilo y este está presente en la posición β. Entonces, este doble enlace está bajo

tremenda tensión vinculada al nitrógeno cargado positivamente y también a los electrones

retirar grupos carbonilo.

Entonces, ahora hay margen para la descarboxilación como en los casos anteriores y tiene este

proceso de relé de desplazamiento de electrones. Y eso te da la descarboxilación de prolina. Entonces

ahora, la prolina se acaba de convertir en una pirrolidina (un nitrógeno heterocíclico de 5 miembros

que contiene un anillo es lo que se llama pirrolidina).

Entonces, se convierte en pirrolidina y tienes un intermedio como este, O menos y este es

N y esa es la pirrolidina. Entonces, ves que la estereoquímica no importa porque todos

Estas reacciones de ninhidrina están asociadas con la liberación de dióxido de carbono, destruyendo el

estereoquímica de este centro estereogénico.

Así que ahora, hay un doble enlace aquí y este es el indicado. Entonces, eso se convierte en un pirrolidinio.

ion y este es de color amarillo pardusco del que estaba hablando porque tiene un

estructura de resonancia como esta. Entonces, debido a esta resonancia, obtienes un color porque

La conjugación extendida es la principal causa de dar coloración y este es el hidrógeno.

Pero, el nitrógeno permanece cargado positivamente y este es de color amarillo parduzco.

Entonces, la prolina se comporta un poco diferente porque no puede producir el NH2

unido a la ninhidrina. La amina primaria anterior reemplaza el carbonilo con NH2 y eso

reacciona con otra ninhidrina. Pero, en este caso, solo 1 ninhidrina está asociada con la

ion pirrolidinio y este ion pirrolidinio proviene de la descarboxilación del

anillo de prolina, por lo que es de color amarillo parduzco. Entonces, esa es la situación con la reacción de ninhidrina.

recuerde que todos los aminoácidos excepto la prolina dan un color azul violeta.

El color es el mismo para todos los aminoácidos excepto la prolina, esto se debe a que el grupo R no es

allí en el producto conjugado final ya que la descarboxilación conduce a la liberación de

amina junto con la liberación de R como aldehído. Y entonces, es la amina en última instancia la que

forma el color mientras reacciona con otra ninhidrina.

Entonces, el color es independiente de la naturaleza de la cadena lateral. En caso de prolina, tenemos un

leve diferencia porque, no puede liberar la amina primaria y, por lo tanto, permanece en estos

dos formas resonantes, de modo que se convierte en el amarillo pardusco. Entonces, eso termina siendo el

problemas de detección de aminoácidos. A continuación, pasaremos a la síntesis de péptidos, cómo estos

los bloques de construcción se agregan uno tras otro.

Sabemos que los aminoácidos (AA1 y AA2) se combinan, lo que significa que 2 aminoácidos son

combinando y eso da lo que se conoce como péptido, ok. Demos un ejemplo

suponga glicina y diga alanina (NH2, CO2H y hay un CH3). Ahora reaccionan con

entre sí y forman un nuevo enlace que se encuentra entre el carboxi de la glicina y el NH2

(amina) de la alanina y obtiene lo que se llama un dipéptido. Ahora, el punto a notar

aquí que esta es una reacción muy fácil es así porque hay eliminación de agua. A

molécula estable de agua que se está eliminando, lo que significa que su ΔG es altamente

Entonces, debe ser un proceso espontáneo, sin embargo, no es una reacción espontánea.

La termodinámica dice que esta reacción debería desaparecer, pero como saben, ΔG negativo

no dice inmediatamente que la reacción tendrá lugar en condiciones normales. Para

Si esta reacción tiene lugar en un tubo de ensayo, debe proporcionar lo que se llama

energía de activación. Tenemos que hacer algo para asegurarnos de que la energía de activación sea

bajado y la reacción tiene lugar. Entonces, este enlace amida es muy estable y esta reacción

es muy favorecido termodinámicamente debido a la pérdida de agua.

Sin embargo, la reacción no se produce si mezcla una amina y un ácido debido a

alta barrera de activación. El otro punto a tener en cuenta es que esto es alanine y esto es

glicina pueden reaccionar de dos formas. Uno que pueden formar un péptido que es G A, ahora

deberíamos empezar a escribir el símbolo G A glicil alanina o podría ser al revés

alrededor, es decir, la alanina carboxi que reacciona con la glicina amina. Entonces obtienes lo que es

llamada alanil glicina, esto es glicil alanina, esto es alanil glicina.

Entonces, 2 aminoácidos pueden reaccionar para producir dos péptidos diferentes, no son iguales. En esto

caso existe esta funcionalidad amina que es libre y el carboxi que es libre en este

fin. Y, en este caso, la glicina carboxi está libre y la amina está libre en este otro lado.

Ahora, cuando escribes un péptido, la forma tradicional de escribir es la del lado izquierdo.

(que es el aminoácido), la amina está libre y en el lado derecho (el extremo derecho)

Eso significa que si tengo un aminoácido, suponga que X, Y, Z, P, Q (lo que sea que sea un

secuencia), si escribo esto, suponga que todos estos son aminoácidos, entonces inmediatamente dice que

este R tiene carboxi libre y este tiene NH2 libre. Y esto se llamará N terminal

aminoácido y el otro se llamará el extremo C terminal del aminoácido C terminal o el

término carboxi. Y, el otro punto importante (aunque esto es muy simple), es que un

dipeptide has a notion, sometimes the students get confused.

Dipeptide means there should be 2 peptide bonds, tripeptide there should be 3 peptides

bonds that is not the case. Dipeptide means a peptide containing 2 amino acids, it is not

the number of peptide bonds. The number of peptide bonds is always less by 1 than the

number of amino acids that are reacting. Of course, there is one intricate point here that

we are only talking about linear peptides, we are not talking about any cyclic systems.

Because, the whole scenario will change, if I start making cyclic peptides which are also

We are only talking about linear peptides so, if there are linear peptides then what

happens? The number of peptide bonds will be one less than the number of amino acids

that are reacting. So now, there are two things which are very important one is how to

synthesize peptides, how do I do this reaction? I said this is thermodynamically favored

but kinetically disfavored. This has got very high activation barrier. So, one issue is the

synthesis, and we are talking about chemical synthesis. No estamos hablando de

biosynthesis because if you think of the biosynthesis that means, how proteins are made

At that time activation comes from somewhere else because, in the body you cannot

provide high energy, high temperature, high thermal condition that is not possible. Entonces,

by synthesis, we mean chemical synthesis. The other point is that if I have a peptide, then

how do I know the sequence of the different amino acids. So, these are the two

challenges, that the protein chemist faced firstly how to know the sequence of amino

acids? By the way that is what is called the primary structure of proteins and the other

point is how to synthesize proteins as per a design?. The next lecture we will tell about


Discusión

In this study, we generated temporal and spatial genome-wide single-base resolution DNA methylome maps and transcriptome profiles of pineapple leaf tissues, which greatly enhance and complement previous knowledge of CAM pathway studies. Comparing the methylation levels in photosynthetic green tip and non-photosynthetic white base leaf tissues revealed no significant global differences in CG and CHG methylation, but CHH methylation was significantly reduced in white base leaf tissue compared with green tip leaf tissue across different diel time course. In addition to the large number of DMRs located in the intergenic regions, we found that many DMRs were overlapped with gene body and flanking regions. Previous studies have shown that promoter methylation is often associated with downstream gene repression, but the role of gene body DNA methylation is still controversy. However, recent study have shown that gene body DNA methylation can alter gene expression [40]. There are obvious dynamic local DNA methylation changes during diel time course of green tip or white base of pineapple leaf. We hypothesized that dynamic DNA methylation changes in green tip or white base leaf tissue should be related to the CAM-related pathway. Through sampling diel DNA methylation patterns in both green and white pineapple at different diel time course, we were able to identified differential methylation changes related to the CAM photosynthetic pathway. By combining DNA methylation data and transcriptome data, we could identified a large number of DMR-associated DEGs, which are often enriched in several important biological pathways of CAM cycle, such as photosynthesis, lighting harvest, carbohydrate metabolism, transporter and protein phosphorylation. There are three CA gene families annotated in pineapple genome (alpha-CA, beta-CA, and gamma-CA), but only beta-CAs were expressed highly in green tip, and showed diel expression patterns [6]. We found all three beta-CAs in pineapple genome showed different expression between green tip and white base tissues, and were associated with many DMRs, especially CHH contexts.

Many of the presently available research on CAM pathways has focused on evolutionary and transcriptome analyses of CAM pathway-related genes [7, 11]. En Guzmania monostachia, people found that the up-regulated genes of the leaf tip are mainly enriched in the regulation of stomatal movement, tryptophan metabolic process, chlorophyll biosynthetic process, and aspartate metabolic process. However, the up-regulated genes of leaf base are mainly related to response to water deprivation, starch, and sucrose metabolic processes [41]. These results are consistent with our findings, indicating that core CAM-related genes and steps between inducible and constitutive CAM plants are similar.

Bromeliad leaves are described as showing a morpho-physiological gradient from the apex to the base [42,43,44]. In addition, previous studies of leaf segment RNA-seq data in pineapple, rice, and maize all suggest that fructose transporter (SWEET17) plays an essential role in exporting fructose from leaf sheath. They proposed that leaf tip and base within the same pineapple leaf play the role of sink and source cycle [11]. In our transcriptome data, we found that many genes involved in sucrose transporter, hexose transporter, glycolysis and gluconeogenesis were also associated with different methylation divergence, such as Aco005379.1, Aco023036.1, Aco005368.1 and Aco024987.1. We believed that DNA methylation plays a critical role of sink and source cycles daily between leaf tip and base by regulating the expression level of these transporters encoding genes. Gene duplication and expansion was initially proposed to be the driven force for the evolution of the CAM pathway [45]. However, it is still controversial, many studies have shown that CAM pathway should be evolved by differential expression of CAM-related genes or neofunctionalization rather than gene dosage [7, 10, 11].


Biochem Final Review

Correct the size difference indicates that there are four monomers of the same size, making this protein a tetramer.

Protein Molecular Weight (Daltons) Isoelectric point (pI)
YPOI 35,000 7.9
Contaminant 1 32,000 6.0
Contaminant 2 89,500 5.9
Contaminant 3 110,000 8.9

You have three types of column chromatography resins available to separate YPOI from the three contaminants.
- G100: Gel filtration resin (with a fractionation range of 20,000 to 100,000 daltons)
- DEAE cellulose: a positively charged ion exchange resin
- CMC cellulose: a negatively charged ion exchange resin

Your proteins must be in a buffered solution at pH 7.0 to ensure that YPOI remains stable.

All three of these statements are true:

Saquinavir and indinavir do both have a component that mimics the natural Phe-Pro dipeptide substrate of aspartate protease. This dipeptide mimic component is essential to the function of these inhibitors as competitive inhibitors to the enzyme aspartate protease.

Very high local concentrations of proteins with Phe-Pro or Tyr-Pro peptide bonds would reduce the effectiveness of saquinavir and indinavir in limiting HIV's infectivity of new cells because increasing high substrate concentration (proteins with Phe-Pro or Tyr-Pro peptide bonds) can outcompete a competitive inhibitor for binding at an enzyme's active site. Saquinavir and indinavir are competitive inhibitors.


Resultados

To study the thermodynamic behavior of the chains described in the previous section, we use the method of simulated tempering. This means that we first select a set of allowed temperatures and then perform simulations in which the temperature is a dynamical variable. This is done to speed up low-temperature simulations. In addition, it provides a convenient method for calculating free energies.

An example of a simulated-tempering run is given in Fig. 3, which shows the Monte Carlo evolution of the energy mi and radius of gyration Rgramo (calculated over all backbone atoms) in a simulation of the three-helix sequence. Also shown (Fig. 3 Fondo) is how the system jumps between the different temperatures. Two distinct types of behavior can be seen. In one case, mi is high, fluctuations in size are large, and the temperatures visited are high. In the other case, mi is low, the size is small and almost frozen, and the temperatures visited are low. Interesting to note is that there is one temperature, the next-lowest one, which is visited in both cases. Apparently, both types of behavior are possible at this temperature.

Monte Carlo evolution of the energy and radius of gyration in a typical simulation of the three-helix sequence. Fondo shows how the system jumps between the allowed temperatures Tj, which are given by Tj = Tmin (Tmax/Tmin) (j−1)/(J−1) (34) with kTmin = 0.625, kTmax = 0.9, and J = 8. The temperature Tmin is chosen to lie just below the collapse transition, whereas Tmax is well into the coil phase (see Fig. 4).

In Fig. 4a, we show the specific heat as a function of temperature for the one-, two-, and three-helix sequences. A pronounced peak can be seen that gets stronger with increasing chain length. In fact, the increase in height is not inconsistent with a linear dependence on chain length, which is what one would have expected if it had been a conventional first-order phase transition with a latent heat.

Thermodynamic functions against temperature for the sequences 1H (◊), 2H (×), and 3H (+) in Table 3. (a) Specific heat Cv = (〈mi 2 〉 − 〈mi〉 2 )/NkT 2 , norte being the number of amino acids. (B) Hydrogen-bond energy per amino acid, mihb/norte. (C) Chain entropy per amino acid, δS/norte = [SS(kT = 0.9)]/norte. The full lines in a represent single-histogram extrapolations (35). Dotted lines are drawn to guide the eye.

Our results for the radius of gyration (not displayed) show that the specific heat maximum can be viewed as the collapse temperature. The specific heat maximum is also where hydrogen-bond formation occurs, as can be seen from Fig. 4B. Important to note in this figure is that the decrease in hydrogen-bond energy per amino acid with decreasing temperature is most rapid for the three-helix sequence, which implies that, compared to the shorter ones, this sequence forms more stable secondary structure. The results for the chain entropy shown in Fig. 4C provide further support for this the entropy loss per amino acid with decreasing temperature is largest for the three-helix sequence.

It should be stressed that the character of the collapse transition depends strongly on the relative strength of the hydrogen-bond and hydrophobicity terms. Fig. 4 shows that the transition is very abrupt or “first-order-like” for our choice (ɛhb, ɛAutomóvil club británico) = (2.8, 2.2). A fairly small decrease of ɛhbAutomóvil club británico is sufficient to get a very different behavior with, for example, a much weaker peak in the specific heat. In this case, the chain collapses to a molten globule without specific structure rather than to a three-helix bundle. A substantially weakened transition was observed for ɛhb = ɛAutomóvil club británico = 2.5. If, on the other hand, ɛhbAutomóvil club británico is too large, then it is evident that the chain will form one long helix instead of a helical bundle.

We now turn to the three-dimensional structure of the three-helix sequence in the collapsed phase. It turns out that it does form a three-helix bundle. This bundle can have two distinct topologies: if we let the first two helices form a U, then the third helix can be either in front of or behind that U. The model is, not unexpectedly, unable to discriminate between these two possibilities. To characterize low-temperature conformations, we therefore determined two representative structures, one for each topology, which, following ref. 18, are referred to as FU and BU, respectively. These structures are shown in Fig. 5. They were generated by quenching a large number of low-T structures to zero temperature, and we feel convinced that they provide good approximations of the energy minima for the respective topologies. Given an arbitrary conformation, we then measure the root-mean-square distances δI (I = FU, BU) to these two structures (calculated over all backbone atoms). These distances are converted into similarity parameters QI by using 8 At temperatures above the specific heat maximum, both QI tend to be small. At temperatures below this point, the system is found to spend most of its time close to one or the other of the representative structures either QFU o QBU is close to 1. Finally, at the peak, all three of these regions in the QFU, QBU plane are populated, as can be seen from Fig. 6a. In particular, this implies that the folding transition coincides with the specific heat maximum.

Representative low-temperature structures, FU and BU, respectively. Drawn with rasmol (36).

(a) QFU, QBU (see Eq. 8) scatter plot at the specific heat maximum (kT = 0.658). (B) Free energy F(Q) as a function of Q = max(QFU, QBU) at the same temperature.

The folding transition can be described in terms of a single “order parameter” by taking Q = max(QFU, QBU) as a measure of nativeness. Correspondingly, we put δ = min(δFU, δBU). In Fig. 6B, we show the free-energy profile F(Q) at the folding temperature. The free energy has a relatively sharp minimum at Q ≈ 0.9, corresponding to δ ≈ 3 Å. This is followed by a weak barrier around Q = 0.7, corresponding to δ ≈ 6 Å. Finally, there is a broad minimum at small Q, dónde Q = 0.2 corresponds to δ ≈ 13 Å.

What does the nonnative population at the folding temperature correspond to in terms of Rgramo y mihb? This can be seen from the Q, Rgramo, y Q, mihb scatter plots in Fig. 7. These plots show that the low-Q minimum of F(Q) corresponds to expanded structures with a varying but not high secondary-structure content. Although a detailed kinetic study is beyond the scope of this paper, we furthermore note that the free-energy surfaces corresponding to the distributions in Fig. 7 are relatively smooth. Consistent with that, we found that standard fixed-temperature Monte Carlo simulations were able to reach the native state, starting from random coils.

Let us finally mention that we also performed simulations of some random sequences with the same length and composition as the three-helix sequence. The random sequences did not form stable structures and collapsed more slowly with decreasing temperature than the designed three-helix sequence.


Introducción

Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2), responsible for the ongoing global pandemic, causes a respiratory infection found potentially fatal among elderly and immune-compromised patients 1 , 2 . SARS-CoV-2 is a double-stranded, positive-sense RNA virus that belongs to the Coronaviridae family. The Coronavirus (CoV) genome frequently undergoes recombination and can produce novel strains with variations in virulence 3 . There are seven strains of human coronaviruses (HCoV), namely, HCoV-229E, HCoV-NL63, HCoV-OC43, HCoV-HKU1, Middle East respiratory syndrome (MERS)-CoV, severe acute respiratory syndrome (SARS-CoV), and the 2019 novel coronavirus (nCoV) or SARS-CoV-2 4 – 6 . The SARS-CoV and the MERS-CoV have been responsible for large-scale epidemics in 2003 and 2012, respectively 3 . As the SARS-CoV-2 pandemic engulfs millions around the world, there is a struggle to find an effective vaccine or drug against the virus. While several drugs, including oseltamivir, lopinavir, ritonavir, arbidol, and chloroquine, have been tried with limited success, the search for effective therapy is still underway 7 – 11 .

Due to the pivotal role that helicases play in the viral life cycle, they represent an attractive target for antiviral therapy. To separate nucleic acid strands, energy derived from ATP hydrolysis is utilized by helicases, nucleic acid unwinding motor proteins. This process is crucial for genome replication 12 , transcription of viral mRNAs, translation, disruption of RNA–protein complexes, and packaging of nucleic acids into virions 12 . Depending on whether they can bind single-stranded (ss) nucleic acid, unwind double-stranded (ds) RNA or dsDNA or both, the polarity of the unwinding (5′ to 3′ or 3′ to 5′), and whether specific signature motifs are present in their primary sequence, helicases are classified into six superfamilies (SF1–SF6) 13 . Helicases belonging to SF1 and SF2 generally act as monomers or dimers on DNA or RNA substrates, whereas most of the SF3–SF6 helicases form ring-shaped hexameric structures that encircle the nucleic acid and have roles mainly in DNA replication 14 , 15 . SARS-CoV-2 helicase enzyme is a member of the SF1 that prefers ATP, dATP, and dCTP as substrates, while hydrolyzing other NTPs as well 12 , 16 .

Several viral helicases have been used as targets in animal models of herpes simplex (HSV) and hepatitis C (HCV) viruses 17 , 18 . The importance of helicase validity as antiviral drug targets was recently corroborated when compounds that inhibit an HSV helicase were shown to block viral replication and disease progression in animal models 19 . Similarly, much effort has been directed towards developing small-molecule inhibitors and chemicals as drug candidates to inhibit the function of SARS-CoV-1 helicase nsP13 (SCV nsP13) 17 , 20 . Unlike the Spike protein that is the key target for antibody-based therapeutics, the nsp13 helicase protein of SARS-CoV-2, perhaps owing to its pivotal role in the virus life cycle, is quite conserved among the human coronavirus family 21 . The conservation and functional importance of helicase makes it an ideal target for antiviral drugs.

Here, using in silico approaches, including homology modeling, molecular docking, and molecular dynamic simulations, we found a panel of 12 drugs that show strong interactions/affinity with SARS-CoV-2 helicase amino acids. The amino acids targeted by the drugs are highly conserved and appear to be crucial for helicase function, indicating that the drugs will be potent against SARS-CoV-2 and that the virus is unlikely to develop resistance mutations against these drugs. Since these drugs are currently used for antiviral and chemotherapeutic purposes, they can be repurposed to treat SARS-CoV-2 without an extensive drug safety profiling process. This will especially benefit regions without high-level biosafety facilities for testing viral drugs, will and provide a timely solution for SARS-CoV-2 therapy 22 .


Resumen del autor

In these early stages of the COVID-19 pandemic it is urgent to understand all features determining the new virus expansion. Two significant factors conditioning infection are ACE2-mediated SARS-CoV-2 cellular entry and viral proteome translation efficiency. Genomic variability across species, including humans, results in ACE2 variants that destabilize its fold, modify ACE2/SARS-CoV-2 recognition, or both. We also point out the importance of considering waters at the interface of protein-protein interactions when performing en silico mutagenesis.

Citación: Delgado Blanco J, Hernandez-Alias X, Cianferoni D, Serrano L (2020) In silico mutagenesis of human ACE2 with S protein and translational efficiency explain SARS-CoV-2 infectivity in different species. PLoS Comput Biol 16(12): e1008450. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008450

Editor: Rachel Kolodny, University of Haifa, ISRAEL

Recibió: April 23, 2020 Aceptado: October 19, 2020 Publicado: December 7, 2020

Derechos de autor: © 2020 Delgado Blanco et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia de Atribución Creative Commons, que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se acredite el autor y la fuente originales.

Disponibilidad de datos: The software used in this study is available at http://foldxsuite.crg.es and https://github.com/hexavier/SARSCoV2_species. The authors declare that the data supporting the findings of this study are available within the paper and its Supporting Information files.

Fondos: We acknowledge the support of the Centre for Genomic Regulation (CRG) Technology & Business Development Office (TBDO) for support with licensing information, the CRG Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) for assistance with web hosting, and the Scientific Information Technologies (SIT) for distributed computing, the Spanish Ministry of Science and Innovation (MICINN), ‘Centro de Excelencia Severo Ochoa’, the CERCA Programme/Generalitat de Catalunya, the Spanish Ministry of Science and Innovation (MICINN) to the EMBL partnership. The project that gave rise to these results was supported by a fellowship from “la Caixa” Foundation (ID 100010434 fellowship code LCF/BQ/DI19/11730061). The work of X.H. has been supported by a PhD fellowship from the Fundación Ramón Areces.

Conflicto de intereses: Los autores han declarado que no existen intereses en competencia.


Should there be separate Ramachandran plots for an amino acid in different contexts? - biología

a Department of Inorganic & Physical Chemistry, Indian Institute of Science, Bangalore, India-560012
Correo electrónico: [email protected]

b Defence Bioengineering & Electromedical Laboratory, DRDO, C V Raman Nagar, Bangalore, India-560093

c Centre for Biosystems Science and Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, India-560012

d Department of Instrumentation & Applied Physics, Indian Institute of Science, Bangalore, India-560012

Abstracto

Raman spectroscopy has become an essential tool for chemists, physicists, biologists and materials scientists. In this article, we present the challenges in unravelling the molecule-specific Raman spectral signatures of different biomolecules like proteins, nucleic acids, lipids and carbohydrates based on the review of our work and the current trends in these areas. We also show how Raman spectroscopy can be used to probe the secondary and tertiary structural changes occurring during thermal denaturation of protein and lysozyme as well as more complex biological systems like bacteria. Complex biological systems like tissues, cells, blood serum etc. are also made up of such biomolecules. Using mice liver and blood serum, it is shown that different tissues yield their unique signature Raman spectra, owing to a difference in the relative composition of the biomolecules. Additionally, recent progress in Raman spectroscopy for diagnosing a multitude of diseases ranging from cancer to infection is also presented. The second part of this article focuses on applications of Raman spectroscopy to materials. As a first example, Raman spectroscopy of a melt cast explosives formulation was carried out to monitor the changes in the peaks which indicates the potential of this technique for remote process monitoring. The second example presents various modern methods of Raman spectroscopy such as spatially offset Raman spectroscopy (SORS), reflection, transmission and universal multiple angle Raman spectroscopy (UMARS) to study layered materials. Studies on chemicals/layered materials hidden in non-metallic containers using the above variants are presented. Using suitable examples, it is shown how a specific excitation or collection geometry can yield different information about the location of materials. Additionally, it is shown that UMARS imaging can also be used as an effective tool to obtain layer specific information of materials located at depths beyond a few centimeters.