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{"title":"Re-docking Molecular Utilizando o PyMOL e AutoDock VINA","authors":"Luana Luiza Bastos, Giovana Fiorini","doi":"10.51780/bioinfo-03-21","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-21","url":null,"abstract":"O tutorial a seguir aborda a técnica de re-docking utilizada como etapa inicial em simulações de docking molecular para validar a ferramenta utilizada, bem como suas funções de pontuação. O re-docking consiste em separar um complexo proteína-ligante resolvido experimentalmente e buscar encontrar uma conformação parecida através do docking. Neste tutorial utilizaremos o PyMOL como uma ferramenta visual auxiliar para o re-docking utilizando o Vina.","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130293","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Vírus endógenos humanos: como analisá-los in silico?","authors":"Juan Diego Cipriano Ramalho Sampaio, João Gonçalves da Costa Neto, Isaac Farias Cansanção","doi":"10.51780/bioinfo-03-17","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-17","url":null,"abstract":"Os retrovírus endógenos humanos (HERVs) são importantes constituintes do DNA humano e estão associados a diversas características genotípicas e fenotípicas, desde a prevenção de doenças até a ancestralidade entre espécies. Com o tempo, esses vírus tornaram-se alvo de várias pesquisas pelo mundo, fazendo-se uso de métodos laboratoriais e de análises in silico computacionais. Neste estudo, fez-se uma pesquisa focada na utilização de ferramentas virtuais voltadas para a avaliação de vírus endógenos. Após a pesquisa das bases de dados existentes, com ênfase nas metodologias usadas pelos artigos para análise genômica, percebeu-se a relevância destes mecanismos computacionais na análise de fragmentos de ácidos nucleicos (primers) previamente sequenciados e disponíveis em bancos de dados, como o NCBI/BLAST, para a identificação de HERVs e sua relação com infecções virais atuais, como a COVID-19. Notou-se também: a utilização do tBLASTn para screening de sequências base de cromossomos encontradas no NCBI e posterior comparação com endovírus Mavericks; o uso de programas para análise e visualização de polimorfismo no vírus HERV-K; o uso na prevenção de rotas metabólicas com maior eficiência, possibilitando sua adesão na virologia. Os testes in silico demonstram grande potencial para agilizar processos e permitir análises de extensas sequências de HERVs.","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130401","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"AlphaFold 2: revolucionando a modelagem de estruturas 3D de macromoléculas","authors":"Vivian Morais Paixão, Angie Atoche Puelles, Eduardo Utsch Madureira Moreira, Luana Luiza Bastos, Raquel Cardoso de Melo-Minardi","doi":"10.51780/bioinfo-03-23","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-23","url":null,"abstract":"Desenvolvido pela DeepMind em 2020, o AlphaFold é uma inovadora ferramenta de inteligência artificial que surgiu na CASP14, uma competição de predição de estruturas proteicas. À época, ele foi apresentado como uma solução para o desafiante problema do enovelamento de proteínas. Esse problema envolve a compreensão de como uma sequência de aminoácidos se converte em uma estrutura tridimensional. Uma proteína não enovelada vai mudando de conformação, diminuindo a entropia até chegar no estado de menor energia, em que ela estará em seu estado nativo. O “paradoxo de Levinthal” destaca a complexidade desse processo, sugerindo que, embora uma proteína possa se dobrar em milissegundos, o tempo necessário para calcular todas as estruturas possíveis é maior do que a idade do universo conhecido. Embora o AlphaFold não tenha resolvido completamente esse desafio, ele marcou um avanço significativo ao prever com precisão as estruturas proteicas a partir de sequências primárias, revolucionando a pesquisa em biologia. Neste artigo, nossa intenção será elucidar o processo pelo qual esse sistema constrói as estruturas tridimensionais, abordando também aulas práticas sobre modelagem molecular, utilizando o AlphaFold como ferramenta central em nossos experimentos. Com isso, esperamos proporcionar uma compreensão mais aprofundada das capacidades dessa tecnologia e seu potencial impacto no avanço da pesquisa em bioinformática e biologia molecular.","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"76 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130950","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Lá e de volta outra vez: um pouco do passado, presente e futuro da evolução","authors":"Tiago Cabral Borelli","doi":"10.51780/bioinfo-03-15","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-15","url":null,"abstract":"E se pudéssemos rebobinar a fita da evolução? Se reiniciarmos a história da terra a partir de um certo instante no passado, a vida se desenvolveria da mesma forma? Se você, assim como eu, é biólogo, então sabe que essas questões propostas por Stephen Jay Gould causam longas discussões durante as aulas de evolução. Há quem diga que sim pois as condições seriam as mesmas, há aqueles cuja opinião é fruto de efeito borboleta (sim, o filme) e argumentam que existe um componente caótico na evolução. “Bastaria uma mutação diferente e as mudanças se acumulariam até resultar em formas de vidas desconhecidas por nós”, um aluno poderia argumentar. De qualquer forma, até pouco tempo atrás esse assunto pertencia à teoria ou seria usado como um recurso didático. Afinal, não é possível um experimento para acompanhar a evolução, certo? Errado! Bom, pelo menos em parte. O que Gould e outros biólogos do século XIX talvez nem puderam sonhar é que atualmente somos capazes de observar a evolução de uma forma tão íntima ao ponto de rastrearmos mutações genéticas no decorrer das gerações. Com experimentos chamados de ALE (Adaptive Laboratory Evolution ou Evolução Adaptativa em Laboratório) é possível expor bactérias à diversas condições e entender quais mutações foram vantajosas graças às análises bioinformáticas de sequenciamento genômico. Além disso, o mesmo experimento pode ser repetido várias e várias vezes. Ou seja, é possível rebobinar a fita da evolução! Os ALEs também são usados para evolução paralela, experimento no qual populações são desafiadas num mesmo tipo de condição em busca de padrões de seleção na evolução bacteriana. Até agora você já entendeu o que podemos fazer com experimentos em laboratório. Porém, e se eu te contar que a bioinformática e a computação voltada à biologia podem nos levar ainda mais longe? E se for possível enxergar o(s) futuro(s)? Eu sei! Essa pergunta deixa espantando até o biólogo menos ortodoxo. Contudo, essa ideia tem se fixado na cabeça de evolucionistas que se esforçam para entender como a Teoria de Darwin explica o mundo natural. A revisão de Michael Lässig chamada “Predicting Evolution” mostra os principais conceitos sobre esse tema de pesquisa [1]. Um dos alvos da predição evolutiva é a resistência antimicrobiana em bactérias. Em 2021, um artigo mostrou que a resistência antimicrobiana ou bacteriana matou mais pessoas que a AIDS e a Malária [2]. Então, entender como ela evolui e encontrar padrões nesse processo é uma questão fundamental. É onde eu e você entramos, jovem bioinformata! Modelos de inteligência artificial [3], modelos matemáticos e paisagens evolutivas são exemplos do que podemos usar para analisar a quantidade massiva de dados genômicos disponíveis. Apesar dos grandes avanços e das mudanças que fizemos ainda existe muito a ser estudado. E eu espero que isso não o desanime, pois precisamos de pessoas interessadas que consigam conectar os campos experimental e computacional. Então, conte com a Revista BIOINFO p","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136131071","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Perspectiva histórica de grandes eventos da ciência da computação e na biologia molecular: segunda guerra e guerra fria","authors":"Monique Cristina dos Santos, Aline de Paula Dias da Silva","doi":"10.51780/bioinfo-03-26","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-26","url":null,"abstract":"Muitas vezes quando falamos sobre a história da genética ou da computação, negligenciamos o contexto histórico em que os principais eventos ocorreram, concentramos apenas nas evoluções científicas e no progresso que ocorreram até o momento presente. Raramente lemos sobre a influência da conjuntura política nesses avanços. Essa abordagem pode nos levar a acreditar que as ciências naturais e matemáticas são objetivas, imparciais e desconectadas da política e economia. Neste artigo, nosso objetivo é realizar uma revisão de alguns eventos importantes, com o propósito de refletir sobre como uma porção da ciência da computação e da biologia molecular interagiu com as demandas políticas e sociais do nosso planeta. Vamos explorar como esses avanços científicos foram moldados e influenciados pelo contexto político e social em que ocorreram. Dessa forma, poderemos entender melhor a interseção entre a ciência e as questões políticas do mundo.","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"79 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130303","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"A importância da docagem molecular no combate às bactérias multirresistentes","authors":"Aline Sampaio Cremonesi","doi":"10.51780/bioinfo-03-20","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-20","url":null,"abstract":"Que a resistência bacteriana é tida como um problema de saúde pública não é mais uma novidade! Bactérias das mais diversas espécies estão adquirindo resistência aos antibióticos mais potentes que existem. Isso interfere significativamente em diversos aspectos da prática clínica, como a diminuição da eficiência terapêutica de substâncias e a redução no controle de doenças infectocontagiosas, colocando em risco profissionais da área da saúde e pacientes. Caracteriza-se por resistência bacteriana os mecanismos desenvolvidos por diferentes espécies que buscam reduzir ou eliminar o efeito de agentes antimicrobianos como os antibióticos. Estes mecanismos podem ser a produção de enzimas que degradam ou alteram a molécula antimicrobiana, eliminando seus efeitos nas células, ou ainda, proteínas capazes de formar uma bomba de efluxo, que seria um transportador de membrana capaz de expulsar os antimicrobianos da célula [1]. Além dos mecanismos de resistência, as bactérias têm adquirido cada vez mais habilidades de colonizarem e proliferarem em seus hospedeiros, por meio de melhora na captação de nutrientes e a utilização destes para a produção de biofilme e fatores de virulência [2]. Atualmente, diversas espécies bacterianas têm ampliado a lista de resistência, o que tem gerado o aumento na preocupação por parte dos sistemas de saúde de como controlar e contornar tal problema. Espécies como Acinetobacter baumanii, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus aureus e Clostridium defficile encabeçam esta lista por possuírem cepas capazes de resistir a antibióticos de segunda linha, ou seja, antibióticos específicos utilizados em infecções graves e que geralmente são mais tóxicos ou apresentam efeitos colaterais mais pronunciados do que os de primeira linha [3] . A infectividade e patogênese dessas bactérias têm sido relacionadas com um grupo de transportadores conhecidos como transportadores do tipo ABC (ATP-Binding Cassete – Conjunto de proteínas ligadoras de ATP) envolvidos principalmente com mecanismos de evasão, resistência ao hospedeiro, fatores de superfície celular e excreção, auxílio na captação de nutrientes, entre outros [4; 5]. Transportadores do tipo ABC utilizam a energia liberada pela hidrólise de adenosina trifosfato (ATP) para translocar diferentes compostos através das membranas celulares. Isso ocorre devido a estrutura complexa destes transportadores (Figura 1) que é formada por duas proteínas ligadoras de nucleotídeos (Nucleotide Binding Domain – NBD), também conhecidas como ATPases e duas proteínas transmembranas (Transmembrane Domain – TMD) que formam um canal de passagem através da membrana celular, também conhecidas como permeases. Os transportadores do tipo importadores, ainda contam com uma proteína a mais: a proteína ligadora de substrato (Substrate Binding Protein – SBP), que é responsável por identificar e se ligar de forma específica a molécula a ser internalizada. Por se encontrar no periplasma (espaço entre a membran","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130675","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Visão Integrativa da Biologia de Sistemas","authors":"Vitor Lima Coelho","doi":"10.51780/bioinfo-03-19","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-19","url":null,"abstract":"Tecnologias de alto rendimento são técnicas ou equipamentos que permitem o processamento, geração e análise de grandes quantidades de dados de origem biológica com alto desempenho. Por exemplo, sequenciadores de nova geração de DNA e RNA permite em poucos dias a análise de genomas e transcriptomas completos de organismos procariotos e eucariotos [1]. Espectrômetros de massa de larga escala permitem a identificação e quantificação de proteínas e metabólitos [2]. Técnicas de screening de alto rendimento permitem a testagem de múltiplos alvos e compostos farmacêuticos [3]. Por outro lado, representa também um desafio para processar, integrar e analisar de forma detalhada criando conexões, informações e hipóteses a partir de grandes bases de dados. O estudo dos componentes ou fenômenos biológicos de forma individualizada permite uma compreensão valiosa, porém isolada, dos componentes celulares, funções moleculares e processos biológicos. Técnicas de análise e mineração de dados, aprendizado de máquina e bioinformática podem ser aplicadas para criar ligações entre essas informações isoladas [4]. Dessa forma, os dados produzidos por tecnologias genômicas, transcriptômicas, proteômicas, lipidômicas e metabolômicas podem ser processados e compilados de modo a construir bases de dados que permitem seus usuários consultar informações biológicas numa visão integrada do sistema complexo que o compõe. Por exemplo, o UniProt (Universal Protein Resource) é uma base de dados de anotações funcionais e sequências de proteínas que integra informações moleculares e estruturais, além de informações genômicas, transcriptômicas, interações com outras moléculas, informações evolutivas e a relação da proteína em questão com doenças humanas [5]. Então com a utilização de técnicas de modelagem e simulação computacional pode-se testar hipóteses e prever comportamentos do sistema usando como parâmetros ou variáveis essas diferentes fontes de informação biológica, incluindo diversas condições celulares ou ambientais, níveis de expressão de genes em diferentes estados biológicos ou estágio de desenvolvimento, entre outras [6]. Essa abordagem permite testar hipóteses antes de realizar experimentos reais e pode levar a novas descobertas que não seriam possíveis com abordagens mais tradicionais [7]. Além dos evidentes benefícios da visão integrativa da biologia de sistema na pesquisa básica para a compreensão das interações biológicas em sistemas complexos, essa abordagem tem consequências diretas em outros segmentos importantes da sociedade [8-10]. Na medicina, por exemplo, o surgimento da biologia de sistemas como um campo de pesquisa mudou a forma como olhamos para a função fisiológica normal humana e ajudou a descobrir a complexidade de fisiopatologias [11]. Agora os cientistas usam abordagens de biologia de sistemas para entender o quadro geral de como todas as peças interagem em um organismo [12]. Uma compilação com curadoria de fontes de alta qualidade de interações é cons","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130907","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"A Bioinformática e a Compreensão da Vida","authors":"Thiago Miguelito Navarro de Camargo","doi":"10.51780/bioinfo-03-18","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-18","url":null,"abstract":"A Bioinformática é um campo interdisciplinar que combina a Ciência da Biologia com a Ciência da Computação, a Estatística e outras disciplinas relacionadas [2, 3]. Através da análise de grandes quantidades de dados genômicos, a Bioinformática tem sido fundamental para entender a origem e evolução da vida na Terra [14]. Estudos têm mostrado que as moléculas de RNA podem ter desempenhado um papel crucial nos estágios iniciais da evolução [6], levando à hipótese do Mundo de RNA [4]. Utiliza-se a Bioinformática para diversos fins dentre eles analisar e interpretar informações biológicas, como genomas, proteomas, vias metabólicas e redes regulatórias [7], até simulações de evolução molecular cujo fim pode ser ampliar nossa compreensão das origens e evolução da vida [11, 14]. Considerando a Bioinformática uma ciência e não apenas um conjunto de técnicas, metodologias e afins, sua história recente é marcada não apenas pela descoberta da estrutura do DNA, mas também pelo desenvolvimento de tecnologias de sequenciamento molecular [6], o que possibilitou o seu uso para a leitura de sequências de nucleotídeos que formam o material genético de um organismo, mas também para a própria modelagem de complexos químicos fundamentais, como as proteínas [11]. As tecnologias de sequenciamento de nova geração (NGS) têm gerado uma grande quantidade de dados, sendo necessário que bioinformatas desenvolvam ferramentas e métodos computacionais que lidem de maneira cada vez mais eficiente com esses dados [8]. A Bioinformática também é empregada em pesquisas médicas, contribuindo para a identificação de mutações genéticas em doenças hereditárias [8], descoberta de novos medicamentos ou, ainda, para melhor entender a biologia de doenças como Câncer, Parkinson e Alzheimer [2]. Pode ser também empregada em estudos metagenômicos de ambientes especiais, como cavernas [1] e objetos artificiais, como Minas subterrâneas, abrindo, assim, um campo de possibilidades não apenas para a descoberta de novos fármacos e compostos de interesse industrial, mas a própria compreensão da vida uma vez que esses ambientes possuem baixa concentração de matéria orgânica sendo classificados como oligotróficos. [1, 10] A partir da análise de grandes quantidades de dados genômicos e da identificação de novos microrganismos e compostos com atividade biotecnológica relevante, essas informações podem ser utilizadas para o desenvolvimento de novos produtos químicos, medicamentos e processos biotecnológicos [2], além de contribuir para a compreensão da ecologia dos microrganismos nesses ambientes [1]. A Bioinformática está em contínuo desenvolvimento, exercendo um importante papel na pesquisa biológica nos setores de economia, biotecnologia e indústria. Com o avanço das tecnologias de sequenciamento e a crescente disponibilidade de dados biológicos, a Bioinformática continuará a ser crucial para a compreensão da biologia dos organismos, a origem e evolução da vida e no desenvolvimento de novas terapias e me","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136131119","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"Extração de Informações de Sequências e Estruturas de Proteínas","authors":"Rafael Lemos, Paulo Henrique dos Santos, Aline Rocha","doi":"10.51780/bioinfo-03-12","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-12","url":null,"abstract":"Este manuscrito apresenta uma simulação do processo computacional para obtenção de informações estruturais e físico-químicas de proteínas, partindo apenas de uma sequência proteica. Todas as ferramentas utilizadas neste roteiro estão disponíveis de forma online e gratuita (com a exceção do programa ChimeraX, que deve ser baixado, mas possui licença acadêmica), necessitando assim apenas de conexão com a internet para serem utilizadas. Uma sequência modelo é apresentada ao longo do roteiro, e todas as análises são realizadas a partir dela. No entanto, os participantes são encorajados a testar e realizar o roteiro com seus próprios objetos de estudo ou interesse, além de explorar os demais parâmetros e funcionalidades disponíveis nas ferramentas que não são mencionados aqui. Em alguns momentos, também são apresentados materiais suplementares (tutoriais ou artigos de documentação) para auxiliar os alunos. Neste artigo, abordaremos como métodos computacionais podem ser utilizados para a obtenção de informações sobre a identidade, sequência, estrutura e propriedades das proteínas.","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130150","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

{"title":"De onde vêm as proteínas?","authors":"Alisson Clementino da Silva, Bruno Rafael Pereira Nunes, Joicymara Xavier","doi":"10.51780/bioinfo-03-16","DOIUrl":"https://doi.org/10.51780/bioinfo-03-16","url":null,"abstract":"Proteínas são as mais abundantes moléculas dos seres vivos. Correspondem a 50% da massa seca das células e são um dos componentes básicos da dieta dos organismos, juntamente com os lipídeos e carboidratos. Elas podem apresentar formas e tamanhos diferentes, enquanto algumas são longas e fibrosas, outras são finas e fibrosas ou globulares. Uma célula pode conter centenas de diversas proteínas trabalhando ao mesmo tempo em funções completamente distintas [1-2].","PeriodicalId":497303,"journal":{"name":"BIOINFO","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"136130397","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}