Combinação de diferentes métodos de redução de dimensionalidade e de agrupamento para a detecção automática de conformações moleculares preferenciais - Souza, Vinicius Carius de (2021)
A simulação de dinâmica molecular (DM) é uma técnica usada para estudar os movimentos de átomos e moléculas, permitindo a análise de conformações recorrentes e estados de transição. Por em, um grande número de conformações e necessário para estudos de predição de propriedades físico-químicas e geométricas de moléculas. Devido ao número de parâmetros considerados na descrição dos movimentos moleculares (e. g. distâncias intra e inter-atômicas, ângulos diedrais) os conjuntos de trajetórias apresentam uma alta-dimensionalidade, sendo este o principal fator que torna difícil a análise de longas simulações por DM. A utilização de técnicas como o aprendizado de máquina têm sido usadas para encontrar um espaço dimensional reduzido que representa os movimentos essenciais das moléculas, permitindo identicar movimentos representativo e facilitando a análise de longas simulações. Em geral, a análise das componentes principais (PCA), um método de transformação linear, tem sido frequentemente usado para reduzir a dimensionalidade do problema em estudos de DM essencial. Contudo, a literatura propõe o uso de métodos não-lineares para a detecção do espaço de fase de moléculas proteicas. Assim, o objetivo desta tese e desenvolver um fluxograma automatizado foi desenvolvido para a obtenção das conformações preferenciais de proteínas, trazendo para discussão os métodos de redução de dimensionalidade de dados (RDD): Autoencoder, Isomap, t-SNE, MDS e Spectral. Adicionalmente, nos propomos a combinação desses métodos com algoritmos de agrupamento para descobrir conformações representativas da trajetória de DM. Espectral. Adicionalmente uma análise estrutural e de inibição enzimática das proteínas alvo-terapêutico no tratamento da esquistossomose. Para seleção de estruturas representativas e gerado um per l de energia livre (FEL) usando o método Weighted Histogram Analysis Method (WHAM) para verificar a superfície de energia obtida por cada RDD e desta forma encontrar a conformação com maior convergência. A flutuação atômica das proteínas foi representada pelas distâncias euclidianas entre os átomos C α intra-moleculares em cada conformação. A matriz de características obtida foi usada como entrada para os redutores de dimensionalidade combinadas com algoritmos de agrupamento (K-means, Ward, Meanshift e A nity Propagation). O parâmetro de define o número de grupos do K-means e Ward foi predito usando os métodos BIC, elbow, GAP e m axima silhueta. E a análise de qualidade dos grupos detectados foi avaliado por métricas de validação interna de agrupamento (e.g., Calinski-Harabasz (CH), Davies-Bouldin index (DBI) e Silhueta). Como conjunto de testes, nós usamos como simulações as DM da miniproteína Trp-cage (PDB1L2Y) e da calmodulina (PDB1CLL) nas temperaturas de 310K e 510K. De acordo com os resultados, os métodos Spectral e Isomap foram capazes de gerar espaços de dimensionalidades reduzidas que fornecem um bom discernimento sobre a separação de classes de conformações. Por serem métodos não-lineares, o espaço gerado representa melhor os movimentos proteicos que o PCA, e ,portanto, podem ser considerados alternativas promissoras para a análise de DM por dinâmica essencial. Para a validação desses resultados, aplicamos o fluxograma em conformações da proteína HIV-1 protease obtidas por simulações de DM essencial e acelerada. Os resultados obtidos apresentaram novamente os métodos Spectral e Isomap como as melhores abordagens para a separação de classes de conformações. Por fim, aplicamos essas técnicas em estudo de caso com proteínas avaliadas por nosso grupo de pesquisa como alvos moleculares para o tratamento da esquistossomose, as isoformas 1 (smNTPDase1) e 2 (smNTPDase2) da ATP-Difosfohidrolase de Schistossoma mansoni. Para as estruturas de menor energia obtidas pelo m etodo Spectral, foram realizados estudos de docking molecular contra o composto LS1 sintetizado e cedidos pelo Núcleo de Identificação e Pesquisa em Princípios Ativos Naturais da UFJF, previamente estudado experimentalmente e apresentado como inibidor da smNTPDase1. Os resultados obtidos foram melhores do que os previamente publicados com o modelo de smNTDase1 e apontam que o composto LS1 possui grande potencial de inibição para ambas enzimas smNTPDases.