Guía docente de Ingeniería de Proteínas (26111B5)

Requisitos previos: Haber cursado Matemática General, y Estadística, Informática aplicada a la Bioquímica, Estructura de macromoléculas, Genética Molecular e Ingeniería Genética.

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

- Métodos de análisis estructural, predicción y diseño de proteínas. - Hidrofobicidad y predicción de la topología básica. - Predicción de la estructura secundaria y del plegamiento. - Alineamiento de proteínas. Identificación de motivos estructurales. Métodos matriciales. - Predicción mediante homología estructural. Mapas de distancia. - Mutagénesis dirigida y expresión de proteínas recombinantes. Diseño combinatorial de proteínas.

Parte I. Métodos de análisis estructural, predicción y diseño de proteínas.

• 1. Bases conceptuales y metodológicas del rediseño y modificación funcional de las proteínas: implementación y fases de un proyecto tipo de ingeniería de proteínas. El paradigma básico: predicción, diseño racional y determinación experimental de la estructura de las proteínas. Alcance y limitaciones de los diferentes métodos.
• 2. Plegamiento, estructura nativa y estabilidad de péptidos y proteínas: interacciones implicadas en la estabilización conformacional de las cadenas polipeptídicas. Modelos de plegamiento: criterios cinéticos y termodinámicos. Factores coadyuvantes del plegamiento.
• 3. Aplicación de métodos teóricos y computacionales a la modelización estructural y diseño racional de proteínas. Bases de datos secuenciales y estructurales y recursos “online”. Acceso y utilización de PIR, SwissProt y Protein Data Bank.
• 4. Estructura tridimensional de proteínas. Proyección de coordenadas atómicas. Cálculo de distancias, ángulos de enlace y ángulos de torsión. Transformaciones geométricas en el espacio tridimensional: matrices de traslación, rotación y escalamiento. Estereodiagramas.
• 5. Superficies geométrica y funcional de proteínas. Radios de Van der Waals, superficies accesibles y superficies de contacto. Descripciones numéricas y analíticas de superficies. Proyecciones en redes. Teselación. Mapas de distancias.

Parte II. Hidrofobicidad y predicción de la topología básica de proteínas.

• 6. Hidrofobicidad. Perfiles hidrofóbicos y métodos de predicción. Análisis topológico de proteínas integrales de membrana. Predicción y diseño de determinantes antigénicos. Análisis secuencial de flexibilidad.
• 7. Análisis de periodicidad estructural. Distribución axial de hidrofobicidad a lo largo de la secuencia y su significado topogénico: análisis predictivo de anfipatía axial. Momentos hidrofóbicos. Análisis espectrales de Fourier. Diagramas de Stroud. Momentos de variabilidad.

Parte III. Métodos de Predicción de la estructura tridimensional de proteínas mediante homología estructural e inteligencia artificial.

• 8. Modelización estructural mediante homología. Alineamiento estructural de proteínas. Métodos basados en medidas de desviación cuadrática media (RMSD).
• 9. Métodos basados en el uso de inteligencia artificial. Matrices de distancias y mapas de contacto (Alphafold 2 y 3).
• 10. Métodos de reconocimiento heurístico y clasificación asociados al diseño racional de proteínas. Métodos heurísticos basados en datos previos ("knowledge-based"). Memorias asociativas y redes neuronales. Algoritmos genéticos y métodos evolutivos. Métodos de clasificación ("clustering"). Los sistemas CATCH, SCOP y FSSP de clasificación estructural de proteínas.

Métodos computacionales.- A lo largo de la asignatura se propondrán y resolverán problemas y casos prácticos de predicción estructural y diseño. Se prevé, para ello el empleo tanto de software preexistente “online”, como de diversos programas y herramientas básicas que serán desarrolladas por los alumnos en el entorno o entornos de programación adecuados:

1. Acceso, búsqueda y adquisición de datos secuenciales y estructurales de proteínas. Localización de herramientas y recursos relativos a bioinformática estructural de proteínas. Adquisición y manejo de software específico sobre temas definidos.
2. Desarrollo de algoritmos de reconocimiento y análisis de formatos estándares de datos: formato EMBL, PIR, Swiss-Prot y PDB. Formatos de alineamientos de secuencias. Desarrollo de un conjunto de funciones y estructuras de datos que permita el “parsing” y la representación interna de ficheros PDB.
3. Software estándar de visualización de proteínas. Lenguajes de comandos y generación de scripts. Visualización de ficheros generados mediante herramientas propias desarrolladas por el alumno.
4. Determinación de parámetros geométricos en estructuras nativas de proteínas: cálculo de distancias, ángulos de enlaces y ángulos de torsión mediante hojas de cálculo y programas “ad hoc”.
5. Transformaciones espaciales de las representaciones 3D de las proteínas. Cálculo de traslaciones, escalamientos y giros mediante hojas de cálculo y otras herramientas informáticas. Obtención de estéreo-diagramas y proyecciones en el plano. Técnicas de “clipping”.
6. Estudio predictivo de la estructura secundaria y la topología básica de proteínas de membrana mediante perfiles hidrofóbicos. Aplicación a la predicción de determinantes antigénicos y al análisis de flexibilidad.
7. Cálculo de potenciales hidrofóbicos y análisis de anfipatía axial de proteínas. Desarrollo de una herramienta informática para el cálculo del espectro de potencias de Fourier de un perfil hidrofóbico.
8. Desarrollo de algoritmos de alineamiento estructural de péptidos y proteínas basados en cálculo de RMSD y otros estimadores.
9. Predicción de la estructura tridimensional de proteínas mediante inteligencia artificial. Matrices de distancias y mapas de contacto. Alphafold.
10. Desarrollo de una herramienta informática para el cálculo de desviaciones estructurales mediante cálculo del diagrama de Ramachandran.
11. Desarrollo de una herramienta de predicción estructural de enlaces disulfuro y evaluación estadística de los resultados obtenidos.
12. Desarrollo de funciones que permitan el empleo de recursos bioinformáticos compartidos por otros entornos de programación como Python o R.

Gáspári, Z. (Ed.). (2020). "Structural Bioinformatics: Methods and Protocols". Methods in Molecular Biology, vol. 2112. Springer US. doi: 10.1007/978-1-0716-0273-7

“Protein Engineering and Design”. Sheldon Park and Jennifer Cochran. CRC Press. 1ª edición (2009)

“Structural Bioinformatics: An Algorithmic Approach”. Forbes J. Burkowski. Chapman and Hall/CRC Eds.; 1ª edición (2008).

“Protein Bioinformatics: An Algorithmic Approach to Sequence and Structure Analysis”. Inqvar Eidhammer, Inge Jonassen and William R. Taylor. Wiley. 1ª edición (2004)

“Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Second Edition”. David. W. Mount. Cold Spring Harbor Laboratory Press; 2ª edición (2004).

“Structural Bioinformatics”. Jenny Gu (Editor), Philip E. Bourne (Editor) 2ª Ed. Wiley-Blackwell (2009)

“Protein Structure: A Practical Approach”. T. E. Creighton. 2nd edition. Oxford University Press. 2ª ed. (1997)

“Computational Structural Biology: Methods and Applications”. Torsten Schwede and Manuel C. Peitsch. World Scientific Publishing Company. 1ª edición (2008).

“An Introduction to Bioinformatics Algorithms (Computational Molecular Biology)”.Neil C. Jones and Pavel A. Pevzner. The MIT Press (2004).

“Bioinformatics”. Andrzei Polanski and Marek Kimmel. Springer. 1ª edición (2007).

“Protein families and their evolution. A structural perspective”. Christine A. Orengo and Janet M. Thornton Annu. Rev. Biochem. 2005. 74:867–900.

“Protein Geometry: Volumes, Areas, and Distances”. M Gerstein, F M Richards (2001) International Tables for Crystallography (Volume F, Chapter 22.1.1, pages 531-539; M Rossmann & E Arnold, editors).

“Visual software tools for bioinformatics”. Timothy Arndt. Journal of Visual Languages and Computing & Computing, 19 (2008) 291–301

“Recognizing the fold of a protein structure”. Andrew Harrison1, Frances Pearl, Ian Sillitoe, Tim Slidel, Richard Mott, Janet Thornton, and Christine Orengo. Bioinformatics, 19:14 (2003), 1748–1759.

“Quantifying the Similarities within Fold Space”. Andrew Harrison, Frances Pearl, Richard Mott, Janet Thornton, and Christine Orengo. J. Mol. Biol. (2002) 323, 909–926.

Protein families and their evolution: A structural perspective. Christine A. Orengo and Janet M. Thornton. Annu. Rev. Biochem. 2005. 74:867–900.

“An Integrated Approach to the Analysis and Modeling of Protein Sequences and Structures. I. Protein Structural Alignment and a Quantitative Measure for Protein Structural Distance”. An-Suei Yang and Barry Honig. J. Mol. Biol. (2000) 301, 665-678.

• http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do (Protein Data Bank)

• http://www.ebi.ac.uk/Tools/ (European Bioinformatics Institute –EBI)

• http://www.embl.de/services/index.html (European Molecular Biology Laboratory – EMBL)

• http://us.expasy.org/tools/ (ExPASY Proteomics Server)

• MD01. Lección magistral/expositiva 
• MD02. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD03. Prácticas de laboratorio y/o informática 
• MD07. Actividad no presencial de aprendizaje mediante el estudio de la materia, el análisis de documentos, la elaboración de memorias... 

La evaluación de la materia se realizará sobre la base de la calidad de los resultados individuales obtenidos por el alumno para la proteína asignada. Para ello, el alumno elaborará un cuaderno electrónico de actividades (preferentemente en formatos html o pdf) en el que consignará sus resultados.

Para la realización de este cuaderno, la participación en los talleres presenciales tendrá una importancia crucial, convirtiéndose así estos últimos en mecanismos auto-evaluativos del progreso alcanzado: las tareas que se resuelven en clase son análogas a las propuestas para la elaboración del cuaderno y, por tanto, indicativas del grado de maduración del alumno.

Al final del curso el alumno habrá consultado bibliografía especializada, resuelto problemas numéricos, interpretado resultados experimentales, empleado programas de ordenador y recursos Web, elaborado estrategias de diseño estructural de proteínas, implementado algoritmos predictivos y redactado informes breves o revisiones bibliográficas sobre aspectos puntuales de la asignatura. La elaboración, con todo ello, del correspondiente cuaderno de actividades y su preceptiva presentación, al final del curso, constituirá la base de la evaluación de la asignatura.

El cuaderno de actividades personales de cada alumno englobará: los informes de prácticas (25%), la resolución de ejercicios (25%) y los trabajos individuales de cada alumno (50%), constituyendo el 100% de la calificación de la asignatura. La tabla siguiente recoge las competencias evaluadas por cada uno de estos instrumentos de evaluación:

En Convocatoria Extraordinaria la evaluación de la materia se realizará de manera idéntica a la Convocatoria Ordinaria, dentro de los plazos y límites establecidos a tal efecto.

De acuerdo con la Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la UGR, se contempla la realización de una evaluación única final a la que podrán acogerse aquellos estudiantes que no puedan cumplir con el método de evaluación continua por algunos de los motivos recogidos en el Artículo 8.

Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura, en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad, o más tarde si hay causa sobrevenida, lo solicitará a través de la sede electrónica, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación única final se realizará en un solo acto académico el día de la convocatoria oficial de examen para la asignatura y el alumno podrá elegir entre dos opciones: una de las opciones consistirá en una prueba escrita, que se evaluará entre 0 y 10 e incluirá preguntas relativas al contenido de los temarios teórico y práctico. Como segunda opción, el alumno podrá presentar un cuaderno de actividades análogas a las trabajadas en clase (cuya relación se hará accesible a todos los alumnos inscritos en la asignatura al comienzo del curso).

El sistema de calificaciones se expresará mediante calificación numérica de acuerdo con lo establecido en el art. 5 del R. D 1125/2003, de 5 de septiembre, por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y validez en el territorio nacional y siguiendo la “Normativa de Evaluación y de Calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada”.

• Podrán solicitar evaluación por incidencias, los estudiantes que no puedan concurrir a las pruebas finales de evaluación o a las programadas en la Guía Docente con fecha oficial, por alguna de las circunstancias recogidas en el artículo 9 de la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada, siguiendo el procedimiento indicado en dicha normativa.

• Siguiendo las recomendaciones de la CRUE y del Secretariado de Inclusión y Diversidad de la UGR, los sistemas de adquisición y de evaluación de competencias recogidos en esta guía docente se aplicarán conforme al principio de diseño para todas las personas, facilitando el aprendizaje y la demostración de conocimientos de acuerdo a las necesidades y la diversidad funcional del alumnado. La metodología docente y la evaluación serán adaptadas al alumnado con NEAE, conforme al Artículo 11 de la Normativa de Evaluación y de Calificación de estudiantes de la UGR, publicada en el Boletín Oficial de la UGR nº 112, de 9 de noviembre de 2016.