ISSN: 2090-4924
Fernando Limoeiro, María Fernanda Ribeiro Dias, Vinicius Santos de Pontes and Manuela Leal da Silva
En los últimos años, el desarrollo de tecnologías de alto rendimiento para obtener datos de secuencias aprovechó la posibilidad de análisis de datos de proteínas in silico. Sin embargo, cuando se trata de estudios de interacción de poliproteínas virales, existe una brecha en la representación de esas proteínas, dado su tamaño y longitud. Para prepararse para los estudios que utilizan técnicas de vanguardia, como el aprendizaje automático, es imprescindible una buena representación de dichas proteínas. Presentamos una alternativa a este problema, implementando un protocolo de fragmentación y modelado para preparar esas poliproteínas en forma de fragmentos peptídicos. Dicho procedimiento está compuesto por varios scripts, implementados juntos en el flujo de trabajo que llamamos PolyPRep.