Estudo do coeficiente de difusão no enovelamento de proteína

Abstract

A difusão desempenha um papel importante na cinética de eno-velamento de proteínas. Nessa tese, desenvolvemos métodos analíticos e computacionais para o estudo do coeficiente de difusão dependente da posi-ção e do tempo. Para estes estudos, utilizou-se sobretudo o modelo baseado na estrutura (modelo G¯o) via simulação computacional da representação em carbonos alfa. Investigou-se o efeito da difusão no enovelamento da proteína cold-shock (TmCSP). Encontrou-se que o efeito temporal da difusão leva a cinéticas não-exponenciais e a estatística não-poissônica da distribuição de tempos de enovelamento. Com relação a dependência com a posição, o coeficiente de difusão revelou ter um comportamento não-monotônico que foi compreendido pela análise dos valores- e da entropia residual no estado nativo. Para uma versão frustrada do modelo, encontrou-se que um baixo nível de frustração energética aumenta a difusão no estado nativo e torna o estado de transição mais homogêneo. Esses resultados corroboram com experimentos recentes de fluorescência de uma única molécula. Esse trabalho também propõe um método para a determinação da superfície de energia de enovelamento de proteína. A partir da caracterização da superfície de energia, definimos a quantidade (LD – Landscape Descriptor) que mostrou uma forte correlação entre a cinética e a termodinâmica de uma dezena de proteínas globulares, tornando-se um método útil para classificar proteínas

Diffusion plays an important role in protein folding kinetics. In this thesis we developed analytical and computational methods in order to study the diffusion coefficient dependent on position and time. For these studies we used mainly the structure-based model (G¯o model) via computer simulation of the alpha-carbon representation. We investigated the effect of diffusion in the folding of the cold-shock protein (TmCSP). We found that the time dependence on diffusion leads to non-exponential kinetics and non-Poisson statistics of folding time distribution. With respect to the position dependence, the diffusion coefficient reveled a non-monotonic behavior that was understood by analyzing the -values and the residual entropy in the native state. For a frustrated version of the model, we found that a low level of frustration energy stabilizes and increases the diffusion in the native state and the transition state becomes more homogeneous. These results are supported by recent single-molecule fluorescence experiments. This work also proposes a method to determine the protein folding energy landscape. With the energy landscape characterized, we defined the quantity (LD – Landscape Descriptor) which showed a strong correlation between kinetics and thermodynamics of a dozen globular proteins making it a useful method to classify proteins