Alzate Vargas, Sebastian

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    Modelo multivariado oculto de Markov expandido para capturar dinámicas de enzimas durante smFRET de libre difusión
    (2023-12-08) Alzate Vargas, Sebastian; Rivera Santiago, Roberto; College of Arts and Sciences - Sciences; Lorenzo González, Edgardo; Rolke, Wolfgang A.; Department of Mathematics; Ortiz Rodríguez, Rosario de los A.
    Las enzimas cumplen una función muy importante como catalizadores, acelerando las reacciones químicas. Por ello, son fundamentales en los procesos bioquímicos. Los experimentos de transferencia de energía de resonancia de Forster de molécula única (smFRET) brindan la capacidad de modelar la dinámica fluxional en conformaciones enzimáticas. El smFRET de difusión libre registra las veces que los canales de fluoróforo aceptor y donante detectan los fotones mientras la difusión se produce a través de un sustrato con un láser confocal. Este tipo de experimento smFRET no limita el comportamiento dinámico de la molécula como lo hace el experimento smFRET inmovilizado en la superficie, pero los fotones registrados durante el experimento a menudo provienen del trasfondo y otros aspectos no relacionados con el comportamiento fluxional de la enzima. Proponemos un modelo de Markov oculto multivariante aumentado (AMHMM) para modelar simultáneamente los recuentos de fotones de los canales aceptor y donante mientras se agrega un estado markoviano auxiliar que representa que la enzima no está frente al láser. Las estimaciones iniciales de los parámetros se ajustan para extraer información del comportamiento dinámico de la molécula. Usando datos simulados, mostramos cómo nuestro modelo es capaz de capturar la realidad del terreno. Finalmente, aplicamos nuestro AMHMM para modelar el comportamiento dinámico de una enzima Alb3.