Projecte matriculat

Títol: Aproximación computacional basada en métodos de inteligencia artificial para la predicción de complejos proteína-proteína

---

Tutor/a o Cotutor/a: SEPULCRE SANCHEZ, FRANCISCO LUIS

Departament: DEAB

Títol: Aproximación computacional basada en métodos de inteligencia artificial para la predicción de complejos proteína-proteína

Data inici oferta: 22-01-2024      Data finalització oferta: 22-09-2024

---

Estudis d'assignació del projecte:

GR ENG SIS BIOLÒGICS
GR ENG SIS BIOLÒG 23

Lloc de realització:


En empresa (cal signar un conveni de cooperació)

        Tutor/a Extern: ENRIQUE MARCOS BENTEO
        Institució/Empresa: CSIC

Paraules clau:
Diseño computacional de proteínas; Dianas terapéuticas; Linux; Python

Descripció del contingut i pla d'activitats:
La estudiante se integrará dentro de nuestra línea de investigación sobre diseño computacional de proteínas para
interactuar contra dianas terapéuticas de interés. Durante este trabajo exploraremos cómo los métodos recientes
de inteligencia artificial para predicción de estructura de proteínas nos pueden ayudar a predecir mejor qué
proteínas tienen mayor probabilidad de unirse exitosamente a la diana. Nos centraremos en proteínas de diseño
contra el dominio RBD de SARS-CoV-2, para el cuál disponemos de datos (computacionales y experimentales)
tanto de proteínas diseñadas por otros laboratorios como en el nuestro; y por lo tanto proporciona un marco ideal
para trabajar en la optimización de las metodologías computacionales. Concretamente las actividades a desarrollar
son las siguientes:
- Realizar cálculos de predicción de estructura de complejos proteína-proteína con AlphaFold2.
- Analizar distintos parámetros de las predicciones, como la fiabilidad o similitud estructural al modelo.
- Calcular propiedades físico-químicas de las superficies de interacción teniendo en cuenta la estructura de
los modelos de diseño y los modelos de predicción estructural.
- Realizar cálculos de predicción de estructura de complejos con pares de ligandos compitiendo por el
receptor. Análisis posterior de las estructuras y predicción de ranking de afinidades.

Orientació a l'estudiant: Biologia Molecular, Química de proteïnes, coneixement i programació (Linux i Python).

---