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.

Aqui, propomos aplicar técnicas modernas de simulação de dinâmica molecular (MD) para estudar enzimas de interesse para conversão de biomassa celulósica. O foco principal da pesquisa proposta está nos CBHs e EGs e outras enzimas de fungos e bactérias. Nosso interesse mais especificamente aqui é explorar a ligação do substrato de proteína-celulose no nível atomístico e entender os mecanismos de hidrólise catalítica dos polissacarídeos pelas enzimas. Para isso, propomos a aplicação dos métodos de mecânica quântica/mecânica molecular (QM/MM) aos polissacarídeos acoplados aos sítios ativos de enzimas correspondentes. Sistemas como uma cadeia de oligossacarídeos ancorados ao longo do túnel catalítico ativo de CBH I e/ou CBH II e em EGs são os principais alvos. Em um estágio posterior, também aplicaremos abordagens metagenômicas e metatranscriptômicas para nos ajudar a entender os melhores candidatos (celulases, hemicelulases e atividades auxiliares) para compor um coquetel. (AU)

O bolsista deverá aplicar técnicas modernas de simulações de DM para estudar proteínas de interesse para a conversão de biomassa celulósica em açúcares solúveis simples. O nosso interesse é o de explorar a ligação proteína-substrato em nível atomístico para compreender os mecanismos de hidrólise catalítica dos polissacarídeos. Para tal, propomos a aplicação de métodos DFT e QM/MM a polissacarídeos ancorados nos sítios ativos correspondentes das enzimas.Abordagens semelhantes poderão ser usadas para estudar reações de fosforilação e acetilação em outras proteínas, especialmente de receptores nucleares, que constituem uma importante classe de proteínas que o nosso grupo tem estudado durante quase uma década.Mapas de correlação generalizada em complexos de proteínas também são de interesse do nosso Centro de Cepid, em especial sobre NRs e outros reguladores do fator de transcrição. Recentemente, obtivemos resultados importantes relativos a mecanismos alostéricos em NRs usando correlações generalizadas e análise de conectividade para o complexo completo PPARg/RXR/DNA. Aqui propomos uma extensão natural e importante deste trabalho, investigando mapas de conectividade no complexo inovador CRISPR/Cas. (AU)

Propomos o estudo de enzimas para despolimerização de biomassa lignocelulósica por meio de técnica modernas de modelagem molecular, incluindo dinamica molecular clássica e métodos híbridos QM/MM, e outros. Pretendemos tambem estudar o comportamento de nanoestruturas de celulose nativa e funcionalizada, visando valorização de subprodutos da biomassa.

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)