Propomos a aplicação de extensas técnicas clássicas de simulação MD e QM/MM para projetar mutações que possam aumentar a estabilidade térmica e a eficiência catalítica de enzimas para aplicações industriais. O foco principal do projeto será em xilanases e outras hidrolases glicosídicas (GHs) para sacarificação de polissacarídeos lineares de biomassa lignocelulósica, mas outras enzimas de interesse industrial, incluindo esterases, fitases e possivelmente outras, também podem ser consideradas à medida que o projeto evolui . A análise da paisagem conformacional, afinidade de ligação do ligante e itinerário catalítico serão realizados em mutantes putativos e comparados entre eles e com o tipo selvagem. As estratégias de prospecção de mutações candidatas para avaliação molecular in silico contarão com as varreduras Rosetta para alinhamento de sequências e varreduras de dissulfidização, além de nossa própria pesquisa automatizada. (AU)

O tema desta pesquisa de pós-doutorado é o estudo de mecanismos de reação e eficiência catalítica de enzimas ativas em substratos lignocelulósicos usando técnicas avançadas de modelagem molecular. As enzimas de interesse são principalmente Esterases (por exemplo, Glucuronil Esterases - GEs, Feruloil Esterases - FAEs) e ²-glicosidases Glicosídeo Hidrolases (GHs). GEs/FAEs e GHs estão envolvidos no pré-tratamento da biomassa lignocelulósica e na etapa de sacarificação, respectivamente. O melhoramento catalítico dessas enzimas tem um impacto potencial na redução dos custos de produção de biocombustíveis de nova geração. Propomos usar métodos híbridos de Mecânica Quântica/Mecânica Molecular (QM/MM) para descrever o mecanismo de reação dessas enzimas contra substratos lignocelulósicos e, posteriormente, aplicar abordagens de aprendizado de máquina para propor mutações que possam resultar em uma eficiência catalítica aprimorada das enzimas. As estruturas de estado de transição obtidas do QM/MM serão utilizadas como pontos de partida para o projeto com o protocolo enzimático Rosetta e estratégias de machine learning. Os modelos propostos serão posteriormente analisados usando redes neurais. Primeiro, vamos nos concentrar na obtenção de uma descrição molecular detalhada do mecanismo de reação e do rendimento catalítico estimado das enzimas usando QM/MM. Em seguida, combinaremos os dados obtidos para os campos eletrostáticos criados pelos resíduos-chave responsáveis pela estabilização dos estados de transição (TS) em algoritmos de aprendizado de máquina para propor novos modelos catalíticos. (AU)

Técnicas de metagenômica e de modelagem de proteínas por dinâmica molecular serão combinadas para identificar e estudar novas enzimas candidatas para a degradação de biomassa lignocelulósica com vistas à produção de etanol de segunda geração.

O uso de biocatalisadores é considerado a melhor estratégia para sacarificação da biomassa para produção de bioetanol de uma forma ecologicamente positiva. Por isso, grandes esforços têm sido direcionados à otimização destes processos biotecnológicos. Métodos computacionais representam ferramentas valiosas para o avanço nesta área. Neste projeto, propõe-se o estudo através de simulações multi-escala de dois tópicos de grande relevância na área, descritos brevemente a seguir: i) Biodegradação de lignina. A complexa matrix de lignina que cerca as microfibrilas de celulose e as cadeias de hemicelulose representa uma barreira crítica ao processo de digestão do material lignocelulósico. A degradação enzimática surge como uma alternativa promissora a pré-tratamentos termo-químicos, permitindo a geração seletiva de compostos de valor agregado a partir da lignina. Nesta parte do projeto, propõe-se conduzir simulações de dinâmica molecular e de mecânica quântica/mecânica molecular (QM/MM) para estudar as bases estruturais da afinidade pelo substrato e os mecanismos de reação na degradação enzimática de lignina por bactérias. ii) Celulossomos como uma alternativa aos coquetéis enzimáticos. Algumas evidências mostram que a proximidade dos módulos catalíticos das múltiplas enzimas que formam os celulossomos favorece a sinergia entre suas atividades, resultando em um desempenho superior destes complexos em comparação com misturas de enzimas independentes. Apesar do volume considerável de estudos experimentais, a caracterização dos mecanismos de ação de celulossomos continua elusiva. Nesta parte do projeto, propõe-se o emprego de abordagens computacionais multi-escala no estudo dos movimentos relativos dos módulos que compõem o celulossomo de Clostridium Thermocellum que possivelmente influenciam seu desempenho catalítico. Este projeto foi elaborado para ser realizado durante um estágio de 12 meses no National Renewable Energy Laboratory (NREL, Golden, CO, E.U.A), sob a supervisão do Prof. Dr. Gregg Beckham, um dos líderes dos trabalhos computacionais do centro. O Prof. Beckham e sua equipe compõem um dos centros mais proeminentes da pesquisa computacional em bioenergia. Nós acreditamos que este estágio adicionará grande valor ao projeto em andamento no Brasil.

Neste projeto nós propomos aplicar técnicas modernas de simulação por dinâmica molecular clássica e híbridas quântico-clássicas para estudar proteínas de interesse envolvidas na conversão de biomassa lignocelulósica em açúcares solúveis. O foco primário desta pesquisa são as CBHs e EGs e outras celulases de fungos e bactérias. Nosso interesse específico é explorar a ligação subtrato-proteína em nível atomístico a fim de compreender a hidrólise de polissacarídeos catalizada por tais enzimas. Para tal, nós iremos usar métodos QM/MM (baseados em abordagens ab initio ou DFT). Métodos similares serão empregados no estudo de reações de fosforilação (e possivelmente de acetilação) em receptores nucleares, os quais formam uma importante família de proteínas que se ligam a hormônios e que são responsáveis pela regulação da transcrição de genes específicos envolvidos no desenvolvimento celular e em funções metabólicas. (AU)

A biomassa lignocelulósica proveniente do bagaço da cana-de-açúcar e de outras matérias-primas é um material altamente promissor para a geração de biocombustíveis renováveis e ambientalmente positivos. A melhor opção para a conversão dessa biomassa em açúcares solúveis fermentáveis a etanol, em termos de rendimento e de vantagens ambientais, é a catálise enzimática. Mas esta também é a etapa mais cara do processo de obtenção de etanol de segunda geração devido à baixa eficiência e alto custo dos coquetéis enzimáticos atualmente disponíveis para este fim. Para tornar estes processos mais eficientes e economicamente viáveis, é preciso aprofundar nossa compreensão sobre a estrutura do material lignocelulósico e dos mecanismos de hidrólise celulolítica. Grande investimento em pesquisa tem sido empregado com esta finalidade e, como parte disso, este trabalho consiste na aplicação de ferramentas modernas de dinâmica molecular para o estudo da atuação de glicosídeo hidrolases da família GH5 em uma matriz celulósica. Serão utilizados modelos atomísticos e modelos com nível reduzido de detalhes (coarse-grained) de complexos enzima-celulose, buscando maior compreensão do papel de elementos estruturais globais comumente encontrados em celulases. O modelo coarse-grained, particularmente, permitirá que sejam feitas grandes modificações estruturais, como a retirada de um domínio de ligação de celulose, modificações no comprimento do linker polipeptídico ou no formato da fenda catalítica, para posterior análise de seus efeitos na ancoragem enzimática à matriz polimérica. Motivados em parte pelo Projeto Temático Fapesp/BIOEN (Proc. 2008/56255-9), do qual nosso grupo participa, bem como do Centro de Pesquisa CEPID em implantação no IQ/Unicamp sob a direção do Prof. Munir Skaf (Proc. 2013/08293-7), propomos o estudo computacional destas enzimas em estreita colaboração com grupos de biofísicos e biólogos moleculares que também participam do Projeto Temático, sendo a escolha das enzimas embasada em resultados experimentais e de dinâmica molecular já disponíveis neste grupo. (AU)

A biomassa lignocelulósica proveniente do bagaço da cana-de-açúcar é um material altamente promissor para a geração de biocombustíveis renováveis e ambientalmente positivos. A melhor opção para a conversão dessa biomassa em açúcares solúveis fermentáveis a etanol é a catálise enzimática. Esta é também a etapa mais cara do processo de obtenção de etanol de segunda geração devido à baixa eficiência e alto custo dos coquetéis enzimáticos atualmente disponíveis para este fim. Para tornar estes processos mais ficientes e economicamente viáveis é preciso aprofundar nossa compreensão da hidrólise enzimática de celulose. Como parte destes esforços, nosso grupo vem desenvolvendo pesquisas na área de simulação computacional de substratos celulósicos e enzimas celulolíticas, coordenando os trabalhos de modelagem molecular do Projeto Temático BioEn (Proc. 08/56255-9) e do INCT do Bioetanol, recém aprovados. Neste projeto de Doutorado propomos empregar técnicas modernas de simulação computacional por dinâmica molecular para investigar propriedades de estrutura, dinâmica e função de proteínas relevantes para a sacarificação de biomassa celulósica. O principal foco são as celulases de Trichoderma reesei e proteínas auxiliares, tais como as suoleninas (doinglês, swollenins), as quais desempenham papel importante na degradação da celulose cristalina. Visamos explorar as interações entre as proteínas e o substrato celulósico em nível atomístico e investigar os mecanismos moleculares da hidrólise enzimática da celulose. Os estudos computacionais serão realizados em estreita colaboração com demais grupos de biofísicos estruturais e biólogos moleculares participantes do Projeto Temático BioEn e do INCT do Bioetanol. (AU)

A biomassa lignocelulósica proveniente do bagaço da cana-de-açúcar é um material altamente promissor para a geração de biocombustíveis renováveis e ambientalmente positivos. A melhor opção para a conversão dessa biomassa em açúcares solúveis fermentáveis a etanol é a catálise enzimática. Esta é também a etapa mais cara do processo de obtenção de etanol de segunda geração devido à baixa eficiência e alto custo dos coquetéis enzimáticos atualmente disponíveis para este fim. Para tornar estes processos mais eficientes e economicamente viáveis é preciso aprofundar nossa compreensão da hidrólise enzimática de celulose. Como parte destes esforços, nosso grupo vem desenvolvendo pesquisas na área de simulação computacional desubstratos celulósicos e enzimas celulolíticas, coordenando os trabalhos de modelagem molecular do Projeto Temático BioEn (Proc. 08/56255-9) e do INCT do Bioetanol, recém aprovados. Neste projeto de Doutorado propomos empregar técnicas modernas de simulação computacional por dinâmica molecular para investigar propriedades de estrutura, dinâmica e função de proteínas relevantes para a sacarificação de biomassa celulósica. O principal foco são as celulases de Trichoderma e eventualmente proteínas auxiliares, tais como as suoleninas (do inglês, swollenins), as quais desempenham papel importante na degradação da celulose cristalina. Visamos explorar as interações entre as proteínas e o substrato celulósico em nívelatomístico e investigar os mecanismos moleculares da hidrólise enzimática da celulose. Os estudos computacionais serão realizados em estreita colaboração com demais grupos de biofísicos estruturais e biólogos moleculares participantes do Projeto Temático BioEn e do INCT do Bioetanol.