III Seminario Interdisciplinar
sobre el ADN
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III Seminario Interdisciplinar sobre el ADN |
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III Seminario Interdisciplinar sobre el ADN Facultad de Matemáticas, Universidad de Sevilla 28 - 30 de junio de 2006Conferenciantes
Jorge Arvesú (Universidad Carlos III de Madrid) |
Estudio funcional de proteínas |
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Francisco J. Esteban (Universidad de Jaén) |
Estructura del ADN y las proteínas |
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Angel Sánchez (Universidad Carlos III de Madrid) |
Biofísica del ADN |
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Alexander Shapovalov (Universidad de Tomks) |
Modelos no lineales del ADN |
Organizadores: Renato Álvarez Nodarse, Niurka Rodríguez Quintero y Elías Zamora SilleroBájate el poster
PROGRAMA
La biología molecular y las ciencias no lineales han supuesto uno de los mayores logros científicos de la segunda mitad del siglo XX. La primera de ellas trata de explicar la estructura y funcionalidad de las moléculas básicas que participan los procesos biológicos y la segunda estudia la emergencia y dinámica de estructuras coherentes en sistemas de muchos componentes con interacciones complejas. El ADN y las proteínas, base de la biología molecular, cumplen las características propias de un sistema complejo: sus componentes principales generan una estructura heterogénea donde se dan interacciones de distinta naturaleza fuera del límite lineal o armónico. Este hecho ha atraido la atención de numerosos científicos durante los últimos treinta años.
El 3º seminario Interdisciplinar sobre el ADN es la continuación de dos seminarios realizados el curso pasado en la Facultad de Matemáticas el 3 y 4 de noviembre de 2004 (1º seminario) y el 29 de abril de 2005 (2º seminario) y contaron con destacados científicos (Profs. Ludmila V. Yakushevich de la Academia de Ciencias de Rusia, Mariano Ruiz de Almodovar y José Oliver de la Universidad de Granada, Antonio Marín de la Universidad de Sevilla) y que se centraron en la física del ADN, implicaciones en el estudio del cáncer, y la bioinformática.
El presente encuentro pretende ser la continuación de los anteriores y se centrará en la aplicación de distintas técnicas matemáticas para el estudio tanto del ADN como de las proteínas.
Inscripción y asistencia
El seminario tendrá lugar los días 28, 29 y 30 de junio de 2006 en el aula 1.2 de la Facultad de Matemáticas. La asistencia es libre y se emitirán certificados de asistencia a aquellos que se inscriban. Los interesados en inscribirse y asistir a las Jornadas deben enviar un e-mail a Renato Alvarez ( ran(*)us.es ).
Presentación de Posters y Preprints
Además de las conferencias invitadas, los participantes que deseen pueden presentar posters (previa petición a los organizadores) y/o presentar sus preprints (se habilitará una mesa donde podrán depositar estos últimos). Los asistentes que estén interesados en presentar un poster deben ponerse en contacto con Renato Alvarez ( ran(*)us.es )
Sponsors
Universidad de Sevilla (III PLAN PROPIO) y Grupo FQM-262 Teoría de Aproximación.
Conferencias invitadas
Prof. Francisco J. Esteban de la Universidad de Jaén.
Introducción a la estructura y función de ADN y proteínas y a la modelización de procesos biomoleculares.
Resumen: Los organismos vivos se rigen por las mismas leyes físicas y químicas que se aplican a todos los procesos naturales de modo que dichas leyes, y los axiomas que de ellas se pueden derivar, constituyen la lógica molecular de la vida. En su conjunto, permiten definir de qué modo actúan las células para transformar energía en trabajo (ej. motores moleculares), catalizar las reacciones bioquímicas (ej. enzimas), construir moléculas de gran complejidad a partir de subunidades mucho más simples (ej. ADN, ARN y proteínas en general), formar las estructuras supramoleculares que constituyen a la materia de la vida (ej. orgánulos celulares), y almacenar y transferir las instrucciones que hagan posible la formación de todas las generaciones futuras de organismos a partir de precursores simples e inanimados (ej. genes) (Lodish et al., 2000).
Prácticamente todos los compuestos orgánicos a partir de los que se construyen los organismos vivos, y que se denominan Biomoléculas, son productos de la actividad biológica. Estas moléculas fueron seleccionadas a lo largo del proceso de evolución en razón de su idoneidad para llevar a cabo funciones bioquímicas y celulares específicas. Las biomoléculas se caracterizan y se describen en los mismos términos que se aplican a las moléculas de la materia inanimada: los tipos de enlaces interatómicos, los factores que contribuyen a la formación y fortaleza de los enlaces, la estructura tridimensional de las moléculas y la reactividad química. La estructura tridimensional es de especial importancia para que las biomoléculas intervengan de modo adecuado en las funciones para las que fueron seleccionadas: el fundamento base de la organización molecular y celular es la correlación estructura-función para todas y cada una de ellas, pues es de esta correlación de la que depende la especificidad de las reacciones biológicas, como las que se producen entre ADN/ARN y proteínas, enzima y sustrato, antígeno y anticuerpo, o bien hormona y receptor, siendo el resultado de una sofisticada complementariedad estérica y electrostática entre moléculas (Lodish et al., 2000).
En su conjunto, trataremos de proporcionar un telón de fondo bioquímico que nos permita adentrarnos en posteriores discusiones sobre estructuras y reacciones biomoleculares objeto de aplicaciones biofísicas y matemáticas como los motores moleculares (Bar-Nahum et al., 2005), la formación de burbujas en el ADN (van Erp et al., 2005) y el plegamiento proteico (Oliveberg & Shakhnovich, 2006).
Referencias:
1. Bar-Nahum G, Epshtein V, Ruckenstein AE, Rafikov R, Mustaev A, Nudler E. A ratchet mechanism of transcription elongation and its control. Cell. 120:183-93. 2005.
2. Lodish H, Berk A, Zipursky SL, Matsudaira P, Baltimore D, Darnell J. Molecular Cell Biology (4th Ed.),W.H. Freeman and Company, New York, 2000.
3. Oliveberg M, Shakhnovich EI. Folding and binding: The conformational repertoire of proteins: folding, aggregation and structural recognition. Curr Opin Struct Biol. 16:68-70. 2006.
4. van Erp TS, Cuesta-Lopez S, Hagmann JG, Peyrard M. Can one predict DNA transcription start sites by studying bubbles? Phys Rev Lett. 95:218104. 2005.
Prof. Jorge Arvesú de la Universidad Carlos III de Madrid
Aproximación matemática al estudio funcional de proteínas: una herramienta útil
Resumen: El presente curso tiene como objeto introducir a sus destinatarios, a través de una aproximación matemática, en el fascinante mundo de las proteínas, más concretamente, en el estudio y determinación de su función. Para ello, en primer lugar, nos centraremos en familiarizar a los asistentes con los conceptos biológicos y matemáticos, así como en la terminología propia de cada disciplina, necesarios para abordar y comprender la clase de problemas que actualmente demandan una solución multidisciplinar, desde la perspectiva de la ciencia moderna. Posteriormente, nos centraremos en cómo plantear, con herramientas matemáticas, problemas concretos de la biología.
La mayoría de los científicos, al referirse a las enzimas, implícitamente asumen que éstas, son proteínas cuya exquisitez, especificidad y eficiencia, como entes catalíticos, resultan insustituible, esto es, a cada enzima se le asocia un único papel fisiológico. Sin embargo, muchas enzimas, además de su función primaria (principal) desempeñan otras funciones alternativas, aunque con menor eficacia. Estas enzimas se denominan promiscuas. Este término, referido a las proteínas, es de reciente aparición en la bibliografía científica [1, 4, 6 y 8] y se refiere a la promiscuidad funcional, o sea, se utiliza para destacar la capacidad que tienen algunas proteínas para desempeñar más de una función, en este caso, diferente, a la función principal, esto es, a aquélla que estuvo sujeta al curso de la evolución, factor responsable del diseño y selección. Estas funciones, bien diferenciadas de la principal, también heredan la terminología de promiscuas. La promiscuidad funcional de proteínas es un fenómeno cuya primera referencia hay que buscarla en [7], de hecho, con posterioridad se han estudiado y clasificado otros tipos de promiscuidad, por ejemplo, cross-reactivity, moonlighting, multi-specificity, poly-reactivity, y, además, se han estudiado diferentes propiedades que se postulan como responsables de la función promiscua. No obstante, los principios biológicos que gobiernan el mecanismo de la promiscuidad funcional están lejos de ser conocidos, y su estudio constituye un apasionante e importante problema abierto [1, 2, 3, 4, 5, 6 y 8]. Para intentar dar respuesta al fenómeno de promiscuidad funcional, aproximaremos las proteínas mediante grafos y probaremos, de este modo, dilucidar qué características o peculiaridades pueden estar vinculadas a dicho fenómeno.
Referencias:
1. Aharoni A, Gaidukov L, Khersonsky O, Gould SMQ, Roodveldt C, Tawfik, DS. The 'evolvability' of promiscuous protein functions. Nature Genetics 2004;37:73-76.
2. Copley SD. Enzymes with extra talents: moonlighting functions and catalytic promiscuity. Current Opinion in Chemical Biology 2003;7:265-272.
3. Fernández A, Tawfik DS, Berkhout B, Sanders R, Kloczkowski A, Sen T, Jernigan B. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics 2005;22:615-624.
4. James LC, Tawfik DS. Catalytic and binding poly-reactivities shared by two unrelated proteins: The potential role of promiscuity in enzyme evolution. Protein Sci. 2003;10:2600-2607.
5. James LC, Tawfik DS. The specificity of cross-reactivity: Promiscuous antibody binding involves specific hydrogen bonds rather than nonspecific hydrophobic stickiness. Protein Sci. 2003;12:2183-2193.
6. James LC, Tawfik DS. Conformational diversity and protein evolution. Trends in Biochemical Sciences 2003;28:361-368.
7. Jensen RA. Enzyme recruitment in evolution of new function. Annu. Rev. Microbiol. 1976;30,409-425.
8. O'Brien PJ, Herschlag D. Catalytic promiscuity and the evolution of new enzymatic activities. Chemestry & Biology 1999;6:91-105.
Prof. Sara Cuenda de la Universidad Carlos III de Madrid
Introducción a los modelos del ADN
Resumen: Se introducirán algunos modelos matemáticos sencillos del ADN (en particular el modelo de Englander), y se discutirán sus principales limitaciones.
Referencias básicas:
R. Alvarez-Nodarse, Modelos matemáticos en biología: un viaje de ida y vuelta. Bol. Soc. Esp. Mat. Apl. (2006) (en prensa)
S. Cuenda, A. Sanchez, and N.R. Quintero, Does the dynamics of sine-Gordon solitons predict active regions of DNA? Preprint (2006)
L. Yakushevich, "Nonlinear Physics of DNA (2nd edition)" (Wiley-VCH, 2004)
Prof. Angel Sánchez de la Universidad Carlos III de Madrid
Introducción a la Biofísica del ADN y sus modelos no lineales.
Resumen: El propósito de esta serie de conferencias es presentar las características y propiedades físicas más importantes del ADN, e introducir un modelo que permite entender la correspondiente fenomenología de manera sencilla. Comenzaremos por revisar la estructura, dinámica y funcionamiento de la molécula de ADN, así como los experimentos que se llevan a cabo para estudiarla. Con esta información, entraremos a discutir el modelo de Peyrard-Bishop-Dauxois: plantearemos el origen de sus distintos términos, analizaremos qué factores se dejan de tener en cuenta, y estudiaremos sus propiedades matemáticas básicas, en particular sus soluciones más importantes. Con este conocimiento, pasaremos a analizar el fenómeno de la desnaturalización térmica, con algunos ejemplos recientes de interés, y terminaremos centrándonos en la desnaturalización mecánica.
Referencias básicas:
C. R. Calladine y Horace R. Drew, "Understanding DNA" (Academic Press, 1997)
L. V. Yakushevich, "Nonlinear Physics of DNA (2nd edition)" (Wiley-VCH, 2004)
M. Peyrard, "Nonlinear dynamics and statistical physics of DNA" Nonlinearity, vol. 17, pp. R1-R40 (2004).
Prof. Elías Zamora de la Universidad de Sevilla
Modelando el ADN: Dinámica transversal y NLSE
Resumen:
Los modelos a escala atómica del ADN no son aplicables al estudio de procesos de carácter colectivo en la molécula y de escalas temporales superiores al nanosegundo dada la tremenda cantidad de tiempo de cálculo necesario. Para llenar este hueco se han propuestos modelos mesoscópicos donde la unidad fundamental es el nucleótido o la base. Uno de los principales problemas de dichos modelos es la imposibilidad de utilizar leyes básicas para construirlos. De manera que cabe preguntarse hasta que punto los resultados obtenidos por un modelo son dependientes de la forma concreta del mismo o si estos serán reproducidos al menos cualitativamente por otros distintos. Esta dificultad intrínseca aparece en los modelos de dinámica transversal del ADN a la hora de determinar la interacción entre bases complementarias. En esta charla probaremos como la ecuación de Shrödinger no lineal (NLSE) provee un marco para el estudio de la dinámica de pequeña amplitud común a todos los modelos independientemente de la forma funcional utilizada para describir la interacción entre bases complementarias.
Referencias
básicas:
[1] M. Peyrard, "Nonlinear dynamics and statistical physics of DNA" Nonlinearity, vol. 17, pp. R1-R40 (2004).
[2] M. Remoissent, Physical Review B vol.33, pp. 2386-2392 (1986)
Prof. Alexander V. Shapovalov de la Universidad de Tomks (Rusia).
Integrabilidad clásica y semiclásica de la NLSE
Resumen:
La ecuación no lineal de Schrödinger (NLSE) es uno de
los pilares básicos de la física matemática
desarrollada en la segunda mitad del siglo XX alrededor del concepto
de onda solitaria o solitón. La NLSE posee soluciones tipo
solitón, aquellas donde la energía del sistema se
encuentra localizada en el espacio de manera muy robusta. Desde el
punto de vista biológico estas soluciones se han asociado a
fenómenos de respiración en el ADN, es decir la
aparición de fragmentos localizados en la molécula en
donde las bases se encuentran separadas de sus complementarias
permitiendo la explicación del fenómeno de
desnaturalización de la molécula por encima de una
temperatura crítica. El estudio de este tipo de soluciones es
indispensable desde el punto de vista biológico, para ello se
expondrá el esquema básico de la técnica de
scattering inverso (IST) el cual obtiene de manera general soluciones
solitónicas y se estudiará el método de
construcción semiclásico de soluciones asintóticas
(NSENN) desarrollado en los últimos años donde se
obtienen nuevas soluciones para la NLSE.
La conferencia será en inglés con el siguiente plan:
Referencias:
V.V. Belov et al, Theoretical and Mathematical Physics,130,391-418, 2002
M. Peyrard , A. R. Bishop , Phys. Rev. Lett 62, 2755-2758, 1989.
M. Remoissent, Phy. Rev. B, 33, 2386-2392 , 1986.
A. V. Shapovalov et al, Journal of Nonlinear Mathematical Physics, 6, 2. 1-12 ,1999.
A.V. Shapovalov et al, Russian Physics Journal 35, 6, 508-513 1992.
A.V. Shapovalov et al, Russian Physics Journal 36, 5, 431-437 ,1993.
16:00 — 16:30 Apertura
16:30 — 17:30 Francisco J. Esteban: Estructura y función del ADN
17:30 — 18:30 Francisco J. Esteban: Estructura y función de las proteínas
18:30 — 19:00 Sesión de posters
19:00 — 20:00 Sara Cuenda. Introducción a los modelos del ADN y sus limitaciones
Día 29
10:00 — 11:00 Jorge Arvesú: Aproximación matemática al estudio funcional de proteínas
11:00 — 12:00 Ángel Sánchez: Introducción a la Biofísica del ADN y sus modelos no lineales
12:00 — 12:30 Sesión de posters
12:30 — 13:30 Ángel Sánchez: Introducción a la Biofísica del ADN y sus modelos no lineales
13:30 — 16:30 Descanso y Comida
16:30 — 17:30 Francisco J. Esteban: Modelización de procesos biomoleculares
17:30 — 18:30 Jorge Arvesú: Aproximación matemática al estudio funcional de proteínas
18:30 — 19:00 Sesión de posters
19:00 — 20:00 Jorge Arvesú: Aproximación matemática al estudio funcional de proteínas
Día 30
09:30 — 10:30 Elías Zamora: Modelando el ADN: Dinámica transversal y NLSE
10:30 — 11:30 Alexander Shapovalov: Integrabilidad clásica y semiclásica de la NLSE
11:30 — 12:00 Sesión de posters
12:00 — 13:00 Alexander Shapovalov: Integrabilidad clásica y semiclásica de la NLSE
13:00 — 14:00 Alexander Shapovalov: Integrabilidad clásica y semiclásica de la NLSE
14:00 — Sesión de discusión y Clausura
Para cualquier información contactar con Renato Alvarez ( ran(*)us.es ) (*) = @
Facultad de Matemáticas. Universidad de Sevilla. Ave. Reina Mercedes s/n. 41012, Sevilla