msgid "" msgstr "" "Project-Id-Version: \n" "POT-Creation-Date: \n" "PO-Revision-Date: 2007-01-19 05:21-0300\n" "Last-Translator: César Gil \n" "Language-Team: \n" "MIME-Version: 1.0\n" "Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n" "Content-Transfer-Encoding: 8bit\n" "X-Poedit-Language: Portuguese\n" "X-Poedit-Country: BRAZIL\n" "X-Poedit-SourceCharset: utf-8\n" # The charset used for the text in this file (please try to use UTF-8 if possible) msgid "CHARSET" msgstr "UTF-8" # The name of this language in this language msgid "LANG_NAME_NATIVE" msgstr "Português Brasileir" # The name of this language in an international language (English) msgid "LANG_NAME_INTERNATIONAL" msgstr "Brazilian Portuguese" ########################################## # Language: English (International) # FileID : # Author : Arnaud # Email : # Last update: 11.06.2006 ########################################## # For more information please see: # http://boinc.berkeley.edu/translate.html ########################################## ######################################### # Front page (index.php, header.php, footer.php) ######################################### # Note: Be careful with the Angstrom sign: Å. It's possible that you see – or Å, instead in this file # (problem between unicode utf8 and iso 8859-1 in Kate, the KDE Text Editor and the HTML of the Rosetta web site). # Try Unicode utf8 or iso 8859-15 if you have this problem. msgid "RAH_WHAT_IS" msgstr "O que é $PROJECT?" msgid "RAH_PROJ_DESC" msgstr "$PROJECT precisa de sua ajuda para determinar as formas tridimensionais de proteínas, em uma pesquisa que pode levar a encontrar curas para algumas doenças humanas importantes. Executando o programa Rosetta em seu computador quando não o estiver utilizando, você nos ajudará a acelerar e a expandir a nossa pesquisa de formas que não poderíamos conseguir sem sua ajuda. Você também estará nos ajudando em nossos esforços de projetar novas proteínas para combater doenças como Aids, Malária, Câncer e Mal de Alzheimer (Veja %sPesquisa Sobre Doenças%s para mais informações). Por favor %suna-se a nós%s em nossos esforços! $PROJECT não tem fins lucrativos." # Join Rosetta@home part msgid "RAH_JOIN_TITLE" msgstr "Una-se a $PROJECT" msgid "RULES_POLICIES" msgstr "Regras e políticas" msgid "SYS_REQ" msgstr "Requerimentos do sistema" msgid "DOWN_INST" msgstr "Baixe, instale e execute o BOINC" msgid "DOWN_INST_A" msgstr "entre o endereço do site do projeto" msgid "RAH_WELCOME" msgstr "Uma saudação de David Baker" # About part msgid "RAH_TEN_REASONS" msgstr "10 razões pelas quais os usuários resolvem problemas numéricos" msgid "RAH_GRAPHICS_GUIDE" msgstr "Breve guia de $PROJECT e seus gráficos" msgid "FAQ" msgstr "Perguntas Freqüentes" msgid "SCIENCE_FAQ" msgstr "Perguntas Freqüentes de Ciência" msgid "RAH_DISEASE" msgstr "Pesquisa Sobre Doenças" msgid "RAH_RESEARCH_OVERVIEW" msgstr "Descrição Sumária da Pesquisa" msgid "RAH_CYBERSCIENCE" msgstr "Perfil de David Baker - Enovelamento de Proteína (Artigo do UW Cyberscience Symposium)" msgid "RAH_NEWS_ART" msgstr "Notícias & Artigos sobre Rosetta" msgid "RAH_JOURNAL" msgstr "Diário de David Baker para o projeto $PROJECT" msgid "TECH_NEWS" msgstr "Notícias Tecnológicas" # Returning participants part msgid "RAH_RETURN_PART_TITLE" msgstr "Participantes de retorno" msgid "YOUR_ACCOUNT" msgstr "%sSua conta%s - visualizar estatísticas, modificar preferências" msgid "TEAMS" msgstr "%sEquipes%s - crie ou una-se a uma equipe" msgid "APPS" msgstr "Aplicações" msgid "SERVER_STATUS" msgstr "Situação do servidor" #, fuzzy msgid "ADD_ONS" msgstr "Add-ons" # Community part msgid "MSG_BOARDS" msgstr "Fóruns de discussão" msgid "Q_AND_A" msgstr "Perguntas e respostas" msgid "PART_PROF" msgstr "Perfis dos participantes" msgid "IMAGES" msgstr "Imagens" msgid "LANGUAGES" msgstr "Linguagens" # Statistics part msgid "DISABLED" msgstr "desabilitado" msgid "RUNNING" msgstr "executando" msgid "TOP_PART" msgstr "Participantes mais ativos" msgid "TOP_COMP" msgstr "Computadores mais ativos" msgid "TOP_TEAMS" msgstr "Equipes mais ativas" msgid "TOP_PREDICTIONS" msgstr "Melhores Predições" msgid "UOTD" msgstr "Usuário do dia" # For down time msgid "RAH_MAINTENANCE" msgstr "$PROJECT está temporariamente fora do ar para manutenção." msgid "RAH_MAINTENANCE_TRY_AGAIN" msgstr "Por favor tente novamente mais tarde." ################################ # Often used ################################ msgid "PROTEINS" msgstr "Proteínas" msgid "PROTEIN_FOLDING" msgstr "Enovelamento de proteínas" msgid "PROTEIN_STRUCT_PRED" msgstr "Predição de estrutura da proteína" msgid "PROTEIN_DESIGN" msgstr "Projeto de proteínas" msgid "INTRODUCTION" msgstr "Introdução" msgid "NEWS" msgstr "Notícias" msgid "MORE" msgstr "mais" msgid "NEWS_AVAILABLE_RSS" msgstr "As notícias estão disponíveis como um %sRSS feed%s." msgid "HOME" msgstr "Página inicial" msgid "JOIN" msgstr "Una-se" msgid "ABOUT" msgstr "Sobre" msgid "PARTICIPANTS" msgstr "Participantes" msgid "COMMUNITY" msgstr "Comunidade" msgid "STATISTICS" msgstr "Estatísticas" msgid "RAH_HEAD_LOGIN" msgstr "conectar-se/desconectar-se" msgid "BACK_TO_TOP" msgstr "Voltar ao topo" ############################################ # rah_about.php page ########################################### msgid "RAH_ABOUT_A" msgstr "Acreditamos que estamos chegando mais perto de prever e projetar com precisão estruturas de proteínas e complexos de proteínas, um dos \"cálices sagrados\" da biologia computacional. Mas para podermos provar isso, precisamos de uma quantidade imensa de recursos computacionais, uma quantidade superior à dos maiores supercomputadores do mundo. Isto somente pode ser realizado através de um esforço coletivo de voluntários como você." msgid "RAH_ABOUT_MORE" msgstr "Para mais informações, clique nos seguintes links:" msgid "RAH_ABOUT_WHY" msgstr "Por que prever e projetar estruturas e complexos de proteínas?" msgid "RAH_ABOUT_B" msgstr "Proteínas são as máquinas moleculares e blocos de construção da vida. Suas funções e interações são críticas para o funcionamento químico e biológico e para os processos de todos os organismos vivos. A função de uma proteína, e como ela interage com outras moléculas, são largamente determinados por sua forma (estrutura tridimensional). Proteínas são inicialmente sintetizadas como longas cadeias de aminoácidos e, de forma geral, não podem funcionar corretamente até se dobrarem em intricadas estruturas globulares. Entender e prever as regras que governam este complexo processo de enovelamento - envolvendo o dobramento da cadeia principal e a compactação das cadeias laterais moleculares de aminoácidos - é um dos problemas centrais da biologia. Saber como as proteínas se dobram e interagem com outras moléculas, e determinar suas funções, pode levar a descobertas de medicamentos e curas para doenças humanas. Atualmente, milhões de dólares têm sido gastos em esforços de %sgenômica estrutural%s para determinar as estruturas das proteínas experimentalmente usando cristalografia de raios X e ressonância magnética nuclear (RMN). Se isto pudesse ser feito computacionalmente, reduziria significativamente o custo e revolucionaria a biologia estrutural. Projetar estruturas e complexos de proteínas também oferece benefícios científicos e práticos significativos. Se pudermos projetar estruturas completamente novas, poderemos projetar novas máquinas moleculares - proteínas para realizar novas funções como terapeutas, catalisadores, etc. E, finalmente, há a questão evolucionária -- saber se as dobras encontradas na natureza são o limite para o que é possível, ou se há dobras muito diferentes que também são possíveis. Entender as regras que governam o enovelamento e projeto pode ajudar a responder esta pergunta. " msgid "RAH_ABOUT_WIKI" msgstr "Por favor visite os seguintes links da Wikipedia para mais informações gerais sobre:" msgid "RAH_ABOUT_ACCURACY" msgstr "Qual a precisão de nossas predições?" msgid "RAH_ABOUT_C" msgstr "Foi demonstrado repetidas vezes que Rosetta é um dos melhores métodos para predizer as estruturas tridimensionais de proteínas no Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (%sCASP%s), e também teve êxito no %sCAPRI%s (Critical Assessment of Prediction of Interactions). %sUm destaque%s do CASP6 foi a primeira predição cega nova a utilizar nossa metodologia de refinamento de alta resolução para atingir precisão próxima à alta resolução. A seqüência relativamente curta (76 resíduos) nos permitiu aplicar nossa metodologia de refinamento a todos os átomos, não somente na seqüência nativa, mas também na seqüência de muitos dos homólogos. O centro do grupo de estruturas de menor energia encontrava-se notavelmente perto da estrutura nativa (1.5 Å). O protocolo de refinamento de alta resolução diminuiu o RMSD de 2.2 Å para 1.5 Å, e as cadeias laterais se compactaram de uma maneira algo semelhante à nativa no núcleo da proteína. No CAPRI, os preditores recebem as estruturas de duas proteínas que sabemos formarem um complexo, e são desafiados a predizer a estrutura do complexo. %sNossas predições%s para alvos sem mudanças de conformação significativas na cadeia principal foram impressionantes. Não somente as orientações de corpo rígido das duas parceiras foram preditas de forma quase perfeita, como também quase todas as cadeias laterais de interface foram modeladas com muita precisão. Nossos métodos de projeto também demonstraram produzir resultados precisos. Particularmente empolgante, recentemente, foi a criação de novas proteínas com estruturas tridimensionais escolhidas arbitrariamente. Por exemplo, nossos métodos foram usados para projetar uma proteína de 93 resíduos chamada %sTOP7%s com uma seqüência e topologia novas. Observou-se que TOP7 era monomérica e enovelava-se, e a estrutura de cristal em raio X de TOP7 é espantosamente semelhante (RMSD of 1.2 Å) ao modelo de projeto." msgid "RAH_ABOUT_FUTURE" msgstr "Planos para o futuro" msgid "RAH_ABOUT_D" msgstr "Nossos métodos serão testados em experimentos futuros do CASP e CAPRI e implementados em nosso servidor de predição de estrutura de proteínas disponível para o público, %sRobetta%s, que é atualmente usado por centenas de cientistas acadêmicos de todo o mundo gratuitamente, e tem demonstrado ser um dos melhores servidores de predição de estrutura inteiramente automatizados nos experimentos CASP recentes. Se houver participantes suficientes em $PROJECT, nós também planejamos utilizar $PROJECT para oferecer recursos computacionais que irão reduzir o longo período de espera por predições de estrutura no servidor Robetta e nos permitirão acrescentar mais funcionalidades, como projeto e ancoramento, que não podemos oferecer no momento devido aos recursos computacionais limitados. Integrando Robetta e $PROJECT, voluntários como você irão não somente nos ajudar em nossos esforços, mas também irão ajudar diretamente nos esforços de cientistas do mundo todo que estão realizando pesquisa crítica em problemas biomédicos como câncer, SARS, HIV/AIDS, malária, e muito mais." msgid "RAH_ABOUT_FEEDBACK" msgstr "Feedback aos participantes" msgid "RAH_ABOUT_E" msgstr "Como participante, você não gostaria de saber os resultados das predições feitas em seu computador - quão preciso foi o seu melhor modelo, como ele se comparou com outros, qual a sua representação visual, a quem ele ajudou e de que forma? Nós planejamos oferecer esta informação no site $PROJECT e, quando possível, colocar um link para as predições requisitadas por cientistas por meio do servidor Robetta. Você já pode acompanhar a quantidade de trabalho realizado (\"créditos\") que você doou e comparar com outros na %spágina de estatíticas%s." msgid "RAH_ABOUT_MOVIES" msgstr "Veja vídeos Windows Media de previsões feitas pelo Rosetta" msgid "RAH_ABOUT_F" msgstr "%senovelamento da Ubiquitina%s (tamanho do arquivo 4M), %srecompactando cadeias laterais da TOP7%s (tamanho do arquivo 2.4M), %se %sselecionando rotâmeros de cadeia lateral ótima para a TOP7 (projeto)%s (tamanho do arquivo 4.7M)." msgid "RAH_ABOUT_MOVIES_CREDIT" msgstr "Nota: É necessário ter o Windows Media Player. Os vídeos foram criados por Jens Meiler." ############################################ # rah_welcome.php page ########################################### msgid "RAH_WELC_TITLE" msgstr "Uma saudação de David Baker" msgid "RAH_WELC_A" msgstr "Bem-vindo ao projeto de computação distribuída $PROJECT e obrigado por unir-se a nós!" msgid "RAH_WELC_B" msgstr "Você estará nos ajudando a resolver um dos problemas mais duradouros da biologia molecular: o problema do \"enovelamento da proteína\"." msgid "RAH_WELC_C" msgstr "Proteínas são as máquinas miniaturizadas que executam quase todas as funções importantes em seu corpo. Como qualquer máquina, entender como as proteínas funcionam requer entender quais são suas estruturas. Sabemos há mais de 40 anos que as estruturas das proteínas são completamente determinadas por suas seqüências de aminoácidos, e conhecemos as seqüências de aminoácidos de todas as proteínas do genoma humano graças ao projeto do genoma humano, recentemente concluído. Entretanto, até muito pouco tempo atrás, parecia quase impossível computar as estruturas das proteínas a partir de suas seqüências de aminoácidos, e solucionar este problema tem sido algo como um \"Cálice Sagrado\" científico." msgid "RAH_WELC_D" msgstr "Como você pode ler nas notícias e na revista Science, fizemos progressos significativos nos últimos seis meses e pela primeira vez parece possível computar estruturas de proteínas a partir de suas seqüências. Conseguir isto teria um enorme impacto na nossa compreensão do funcionamento da biologia; e o que é ainda mais importante: poderia levar a novas terapias e vacinas para ajudar na cura de doenças. O maior obstáculo é o tempo de computação, muito grande, necessário para solucionar o problema." msgid "RAH_WELC_E" msgstr "Eu posso explicar o problema computacional fazendo uma analogia. Suponha que você é um explorador espacial e encontrou um novo planeta, e foi informado que o que sempre procurou está no fundo do vale mais profundo da superfície do planeta. Como você encontra este ponto mais baixo? Uma possibilidade seria pousar em algum lugar do planeta e começar sua busca ali. Entretanto, se o planeta for muito grande, é pouco provável que você tenha pousado perto o suficiente deste vale profundo para poder encontrá-lo. Por exemplo, se você pousasse na terra, é pouco provável que você pousasse perto o bastante das margens do Mar Morto para encontrá-lo durante sua exploração - é mais provável que estivesse num continente diferente, talvez explorando os Himalaias ou o deserto do Saara. Mas e se você tivesse 10.000 exploradores dedicados, que desceriam de pára-quedas em posições aleatórias no planeta, buscariam pelo ponto de menor elevação na região onde pousaram, e voltariam a você informando a elevação do ponto mais baixo que encontraram? Suas chances de encontrar o que está procurando seriam muito maiores, e quanto mais exploradores pudesse enviar, maiores as chances de sucesso." msgid "RAH_WELC_F" msgstr "Em nosso caso, o espaço sendo examinado não é a superfície de um planeta, mas o conjunto de todas as estruturas possíveis que uma proteína pode ter. Há um número muito grande de estruturas possíveis, porque há mais de cem lugares diferentes onde a proteína pode dobrar-se ou torcer-se de formas diferentes. Notavelmente, apesar do número muito grande de possibilidades, as proteínas se dobram em estruturas únicas, bem definidas, que lhes permitem executar suas funções biológicas. A propriedade especial destas estruturas \"enoveladas\" é que elas têm energia menor que qualquer outra estrutura que a proteína possa adotar. Assim, ao invés de buscar pela localidade de menor elevação, nós estamos buscando pela estrutura de menor energia, mas conceitualmente o problema é muito semelhante ao exemplo dado no parágrafo anterior." msgid "RAH_WELC_G" msgstr "Assim, você pode imaginar o que seu computador estará fazendo, da seguinte forma: No início do cálculo, ele irá pousar de pára-quedas em uma posição randômica do terreno de energia, e então buscar pelo ponto de menor energia na vizinhança. No final, ele irá enviar a estrutura de menor energia que encontrou, de volta ao nosso servidor, juntamente com a energia desta estrutura. Nosso servidor irá comparar as energias de todas as estruturas de baixa energia encontradas por todos os processadores participantes, e a estrutura de menor energia entre todas será identificada." msgid "RAH_WELC_H" msgstr "Iniciamente, tiraremos vantagem do fato de que as estruturas de menor energia já foram determinadas para alguns proteínas usando técnicas experimentais complicadas, custosas e trabalhosas que eu não tentarei explicar aqui. Iremos comparar a estrutura de menor energia encontrada no geral (por todos os processadores) com a estrutura determinada experimentalmente, e ver se são as mesmas. Quando tivemos compreendido o quanto precisamos procurar (quantos processadores, e por quanto tempo) para nos certificarmos de encontrar a estrutura de menor energia, utilizaremos a abordagem para computar estruturas de proteínas importantes cuja estrutura é desconhecida. Você terá ajudado a alcançar este \"Cálice Sagrado\" da pesquisa biológica." msgid "RAH_WELC_I" msgstr "Agora, se você tiver acompanhado esta ilustração, irá perceber que a solução definitiva - a estrutura de menor energia - será encontrada por um único processador. Isto é como ganhar na loteria, já que o espaço é tão grande e há tantas possibilidades. Como numa loteria, quanto mais tempo seu computador gastar buscando, maior a sua chance de ganhar. Estaremos acompanhando o computador vencedor para cada problema de predição, e o proprietário irá receber divulgação especial e créditos. Veja nossa página de %sMelhores Predições%s para maior informação." msgid "RAH_WELC_J" msgstr "Então divirta-se, e diga e todos os seus amigos e parentes para unir-se ao projeto - esta é uma das questões abertas mais importantes na ciência hoje, e que pode ser potencialmente resolvida pela computação distribuída em larga escala." msgid "RAH_WELC_K" msgstr "Obrigado novamente por ajudar o nosso projeto!!" msgid "RAH_WELC_L" msgstr "Professor de Bioquímica na Universidade de Washington " msgid "RAH_WELC_M" msgstr "Investigador do Howard Hughes Medical Institute" msgid "RAH_WELC_DAVID_PROF" msgstr "Perfil de David Baker" ###########################################" # rah_science_faq.php ########################################## #QC=Question C, AC=Answer C msgid "RAH_SC_FAQ_A" msgstr "por Vanita Sood" msgid "RAH_SC_FAQ_QA" msgstr "O que é Rosetta?" msgid "RAH_SC_FAQ_AA" msgstr " Rosetta é um programa de predição de estrutura e de projeto de proteínas." msgid "RAH_SC_FAQ_QB" msgstr "O que é uma proteína?" msgid "RAH_SC_FAQ_AB" msgstr "Uma proteína é um polímero de aminoácidos que é codificado por um gene." msgid "RAH_SC_FAQ_QC" msgstr "O que são aminoácidos?" msgid "RAH_SC_FAQ_AC" msgstr "Aminoácidos são as estruturas químicas fundamentais que formam os blocos de construção básicos das proteínas. Há vinte diferentes aminoácidos que são especificados pelo código genético. Estes 20 aminoácidos pertencem a grupos diferentes baseados em suas propriedades químicas: ácido ou alcalino, hidrofílico (atraído pela água) ou hidrofóbico (graxo)." msgid "RAH_SC_FAQ_QD" msgstr "O que as proteínas fazem?" msgid "RAH_SC_FAQ_AD" msgstr "As proteínas realizam muitas funções essenciais nas células dos organismos vivos. Elas se replicam e mantêm o genoma (DNA), ajudam as células a crescer e dividir-se, e as impedem de crescer excessivamente; dão à celula sua identidade (ex: hepática, neural, pancreática, etc.) e ajudam as células a se comunicarem. As proteínas, quando mutiladas ou afetadas por toxinas, podem causar doenças como câncer ou mal de Alzheimer. Proteínas de bactérias e vírus podem atacar uma célula e matá-la. Em resumo, as proteínas fazem tudo." msgid "RAH_SC_FAQ_QE" msgstr "Como as proteínas realizam todas as suas diferentes funções?" msgid "RAH_SC_FAQ_AE" msgstr "Cada proteína dobra-se em uma forma tridimensional ou estrutura única. Esta estrutura determina a função da proteína. Por exemplo, uma proteína que quebra a glicose para que a célula possa usar a energia armazenada no açúcar terá uma forma que reconhece a glicose e se une a ela (como uma tranca e uma chave). Ela terá aminoácidos quimicamente reativos que irão reagir com a glicose e quebrá-la, para liberar a sua energia." msgid "RAH_SC_FAQ_QF" msgstr "Por que as proteínas se dobram em estruturas únicas?" msgid "RAH_SC_FAQ_AF" msgstr "Há muito tempo já tem sido reconhecido que, para a maioria das proteínas, o estado nativo está em um mínimo termodinâmico. Em português, isto significa que a forma única de uma proteína é o estado mais estável que ela é capaz de adotar. Imagine uma bola em um funil - a bola irá sempre correr para o fundo do funil, porque este é o estado mais estável." msgid "RAH_SC_FAQ_QG" msgstr "Que forças determinam a estrutura nativa (mais estável) única de uma proteína?" msgid "RAH_SC_FAQ_AG" msgstr "A seqüência de aminoácidos é suficiente para determinar o estado nativo de uma proteína. Graças às suas propriedades químicas diferentes, alguns aminoácidos são atraídos entre si (por exemplo, aminoácidos de carga oposta) e assim irão associar-se; outros aminoácidos tentarão evitar a água (porque são graxos) e assim irão levar a proteína a uma forma compacta que impede a água de entrar em contato com a maior parte dos aminoácidos que \"se ocultam\" no núcleo da proteína assim compactada." msgid "RAH_SC_FAQ_QH" msgstr "Por que é tão difícil determinar a estrutura nativa de uma proteína?" msgid "RAH_SC_FAQ_AH" msgstr "Mesmo proteínas pequenas podem chegar a 100 aminoácidos. O número de conformações possíveis disponíveis, mesmo para uma proteína (relativamente) pequena como esta, é astronômico, porque há muitos graus de liberdade. Calcular a energia de cada estado possível (de forma que possamos descobrir o estado mais estável) é um problema computacionalmente intratável. O problema cresce exponencialmente com o tamanho de uma proteína. Algumas proteínas humanas podem ser imensas (1000 aminoácidos)." msgid "RAH_SC_FAQ_QI" msgstr "Como, então, Rosetta lida com este problema?" msgid "RAH_SC_FAQ_AI" msgstr "A filosofia de Rosetta é usar tanto uma compreensão das propriedades físico-químicas dos diferentes tipos de interações entre aminoácidos, como um conhecimento de quais conformações locais têm probabilidade de ser adotadas por curtas seqüências de aminoácidos dentro de uma proteína, para limitar o espaço de busca e avaliar a energia das diferentes conformações possíveis. Ao examinar um número suficiente de conformações, Rosetta pode encontrar a estrutura de menor energia, e mais estável, de uma proteína." msgid "RAH_SC_FAQ_QJ" msgstr "Por que a computação distribuída é necessária para a predição de estruturas feita por Rosetta?" msgid "RAH_SC_FAQ_AJ" msgstr "Em muitos casos, onde a estrutura nativa de uma proteína já é conhecida, temos observado que a função de energia de Rosetta pode reconhecer o estado nativo como mais estável que qualquer outro estado examinado. Quando se começa com uma conformações randômica, porém, temos observado que o estado nativo nunca é selecionado por amostragem. Aplicando mais poder computacional ao problema, podemos examinar muito mais conformações, e tentar diferentes estratégias de busca para ver qual é mais eficaz." msgid "RAH_SC_FAQ_QK" msgstr "Como o projeto $PROJECT irá beneficiar a ciência médica?" msgid "RAH_SC_FAQ_AK" msgstr " Por favor, veja nossa página %sPesquisa Sobre Doenças%s para informações sobre como Rosetta está sendo aplicada a problemas médicos." ################################# # rah_medical_relevance.php ################################# msgid "RAH_MED_COM_A" msgstr "Comentários de David Baker" msgid "RAH_MED_COM_B" msgstr "Meu grupo de pesquisa está envolvido em pesquisa de desenvolvimento de métodos fundamentais, e tentado combater mais diretamente as doenças. A maior parte da informação neste site enfoca a pesquisa básica, mas achei que você poderia ter interesse em saber algo sobre o trabalho relacionado a doenças que estamos fazendo, para o qual você estará contribuindo através de $PROJECT." msgid "RAH_MED_MALARIA" msgstr "Malária: Participamos de um projeto colaborativo liderado por Austin Burt no Imperial College em Londres, que é um dos \"Projetos de Grande Desafio em Saúde Global\" apoiado pela Fundação Gates. A malária é causada por um parasita que passa parte de seu ciclo de vida dentro do mosquito, e é transmitido para seres humanos por picadas de mosquito. A idéia do projeto é tornar os mosquitos resistentes ao parasita, eliminando genes do mosquito que são necessários para que o parasita viva. Nossa parte do projeto é usar nossos métodos de projeto por computador (ROSETTA) para projetar novas enzimas que irão procurar e desativar especificamente estes genes." msgid "RAH_MED_ANTHRAX" msgstr "Antrax: Estamos usando ROSETTA para ajudar o grupo de pesquisa de John Collier, em Harvard, a construir modelos da toxina do antrax que poderão contribuir para o desenvolvimento de tratamentos. Você pode ler o resumo de um artigo que descreve um pouco do trabalho dele em %s" msgid "RAH_MED_HIV" msgstr "HIV: Uma das razões pelas quais o HIV é um vírus tão mortal é que ele aprendeu a enganar o sistema imunológico. Estamos colaborando com pesquisadores em Seattle e no NIH para tentar desenvolver uma vacina para o HIV. Nosso papel neste projeto é central - estamos usando ROSETTA para projetar pequenas proteínas que exibem o pequeno número de regiões críticas da camada de proteína do HIV de uma forma que o sistema imunológico pode facilmente reconhecer, gerando anticorpos. Nosso objetivo é criar vacinas de pequenas proteínas estáveis que poderão ser fabricadas a custo muito baixo e enviadas para todo o mundo." msgid "RAH_MED_OV" msgstr "Outros vírus: Estivemos colaborando com o laboratório de Pam Bjorkman na Cal Tech, usando a metodologia de acoplamento proteína-proteína de ROSETTA para construir modelos de proteínas do vírus simplex do herpes em um complexo com proteínas humanas." msgid "RAH_MED_ALZH" msgstr "Mal de Alzheimer: Alzheimer e muitas outras doenças são provavelmente causadas por aberrações no enovelamento de proteínas, em que as proteínas formam grandes estruturas agregadas chamadas amilóides, ao invés de enovelar-se em seus estados normais biologicamente ativos. Um grande avanço foi feito recentemente pelo grupo de pesquisa de David Eisenberg na UCLA, resolvendo a primeira estrutura de um amilóide. Estamos colaborando com seu grupo de pesquisa para utilizar a estrutura para predizer quais partes das proteínas têm chance de formar amilóides, o que será um primeiro passo no sentido de bloquear a formação de amilóides e, espera-se, a doença." msgid "RAH_MED_CANCER" msgstr "Câncer: O câncer pode ser causado por mutações em genes chave que alteram os processos normais de controle celular. Estamos desenvolvendo métodos para cortar o DNA em pontos específicos do genoma, e estaremos visando os pontos que estão envolvidos no câncer. Após estes pontos terem sido cortados, eles deverão ser reparados pela célula usando uma segunda cópia do gene, que não sofreu mutação, e a célula não será mais cancerosa. Esta é uma forma de terapia genética muito específica que, se tiver sucesso, irá contornar uma das principais objeções aos métodos atuais de terapia genética; que é o fato de os métodos atuais inserirem a cópia do gene sem mutação randomicamente no genoma, e se o ponto de inserção for próximo de um oncogene, a terapia genética irá curar uma doença, mas causar outra. Como os nossos métodos irão visar pontos específicos, ao invés de pontos aleatórios, eles deverão evitar este problema." msgid "RAH_MED_PC" msgstr "Câncer de próstata: O receptor androgênico (RA) se une à testosterona e é responsável pelo desenvolvimento masculino normal. Quando o RA se torna hipersensível à testosterona, o resultado é o câncer de próstata. O tratamento atual para o câncer de próstata, chamado \"terapia hormonal\", envolve reduzir a quantidade de testosterona no organismo (às vezes pela castração). Muitos tumores malignos, entretanto, são resistentes a esta terapia, então estamos aplicando nossa metodologia de projeto de proteínas para encontrar diferentes formas de inibir o RA e tratar o câncer de próstata. Estamos especificamente tentando projetar proteínas que irão desativar o RA, mesmo na presença da testosterona. Estamos fazendo isto através do projeto de proteínas que irão impedir o RA de entrar no núcleo da célula (que é onde ele faz seu \"trabalho sujo\"), e também impedindo-o de unir-se ao DNA e ativar genes específicos do tumor, mesmo se ele conseguir entrar no núcleo." msgid "RAH_MED_EXP" msgstr "Os projetos acima não estão atualmente sendo executados no BOINC porque ainda não temos um sistema de enfileiramento eficiente que permita às pessoas submeter tarefas de cálculo facilmente, mas pode esperar por isso em breve! Além disso, pode estar certo de que os cálculos de predição de estrutura que estão atualmente sendo executados em seus computadores terão efeito direto no tratamento de doenças. Há uma explicação tripla para este relacionamento direto entre predição de estrutura de proteína e o tratamento de doenças:" msgid "RAH_MED_EXP_A" msgstr "A predição de estrutura e o projeto de proteína estão intimamente relacionados." msgid "RAH_MED_EXP_B" msgstr "Aperfeiçoamentos na predição de estrutura levam a aperfeiçoamentos no projeto de proteínas, o que por sua vez pode ser diretamente traduzido na fabricação de novas enzimas, vacinas, etc. Para mais informação sobre o projeto de proteínas, talvez você queira ver o o artigo que escrevemos recentemente para a revista Science, que está disponível em nossa home page %s.

Schueler-Furman, O., Wang, C., Bradley, P., Misura, K., Baker, D. (2005). Progress in modeling of protein structures and interactions Science 310, 638-642." msgid "RAH_MED_EXP_C" msgstr "A predição de estrutura identifica alvos para novos medicamentos." msgid "RAH_MED_EXP_D" msgstr "Quando predizemos as estruturas para proteínas no genoma humano em grande escala, aprendemos sobre as funções de muitas proteínas, que irão ajudar a compreender como as células funcionam e como a doença acontece. Mais diretamente, seremos capazes de identificar muitos novos alvos potenciais para os quais podemos projetar pequenos inibidores moleculares (medicamentos). Para ter uma idéia melhor, um dos principais obstáculos para desenvolver novos tratamentos para doenças humanas é identificar novos alvos \"medicamentáveis\" nas proteínas. A maioria dos novos medicamentos atuais interage com os mesmos alvos que os medicamentos antigos, de forma que estes medicamentos levam apenas a pequenos aperfeiçoamentos no tratamento da doença. A predição de estrutura nos ajuda a identificar novos alvos para medicamentos, e assim irá nos ajudar a encontrar tratamentos inovadores, ou mesmo revolucionários, para as doenças." msgid "RAH_MED_EXP_E" msgstr "A predição de estrutura nos permite usar \"projeto racional\" para criar novos medicamentos." msgid "RAH_MED_EXP_F" msgstr "Se soubermos a estrutura de uma proteína, podemos determinar seus pontos funcionais, e visar especificamente os pontos que devem ser desativados por um novo medicamento. O cálculo para saber se uma pequena molécula (medicamento) irá unir-se a uma proteína e desativá-la é semelhante, sob muitos aspectos, aos cálculos de predição de estrutura que estamos fazendo aqui - é basicamente um problema de encontrar a estrutura de menor energia do sistema (proteína + medicamento) - e nós desenvolvemos recentemente um novo módulo em ROSETTA para resolver este problema de acoplamento. Os resultados são muito promissores, e no futuro próximo suas máquinas estarão provavelmente executando cálculos de acoplamento de medicamentos juntamente com os projetos de vacinas e projeto de proteínas terapêuticas descritos acima, além dos cálculos de enovelamento de proteínas que estão fazendo agora." ######################################## # rah_graphics.php ####################################### msgid "RAH_VIZ_TITLE" msgstr "Breve guia sobre $PROJECT e seus gráficos" msgid "RAH_VIZ_ABOUT" msgstr "Sobre Rosetta" msgid "RAH_VIZ_A" msgstr "Um dos principais objetivos de Rosetta é predizer as formas em que as proteínas se enovelam na natureza. Proteínas são moléculas de polímeros lineares compostas de monômeros de aminoácidos e são freqüentemente chamadas de \"cadeias.\" Aminoácidos podem ser considerados como os \"elos\" de uma \"cadeia\" de proteínas. Aqui está uma analogia simples com uma corrente de metal: ela pode ter muitas formas diferentes, dependendo das forças exercidas sobre ela. Por exemplo, se você puxar suas extremidades, a cadeia irá estender-se formando uma linha reta. E se você a deixar cair no chão, ela assumirá uma forma única a cada vez que for jogada. Ao contrário das correntes de metal, que são feitas de elos idênticos, as proteínas são formadas por 20 aminoácidos diferentes que possuem, cada um, propriedades únicas (diferentes formas, e forças atrativas e repulsivas, por exemplo), e combinados, os aminoácidos exercem forças sobre a cadeia para que assuma uma forma específica, que chamamos de \"dobramento.\" A ordem em que os aminoácidos estão interligados determina o dobramento da proteína. Há muitos tipos de proteínas, que variam no número e ordem de seus aminoácidos." msgid "RAH_VIZ_B" msgstr "Ao predizer a forma que uma determinada proteína adota na natureza, o que realmente estamos tentando fazer é encontrar o dobramento com menor energia. A energia é determinada por um número de fatores. Por exemplo, alguns aminoácidos são atraídos um ao outro de forma que, quanto estão próximos no espaço, a sua interação proporciona uma contribuição favorável à energia. A estratégia de Rosetta para encontrar formas de baixa energia é algo assim:" msgid "RAH_VIZ_C" msgstr "
  • Comece com uma cadeia completamente desdobrada (como uma cadeia de metal com suas extremidades esticadas).
  • Mova uma parte da cadeia, criando uma nova forma.
  • Calcule a energia da nova forma.
  • Aceite ou rejeite o movimento, dependendo da mudança na energia.
  • Repita os passos de 2 a 4 até que cada parte da cadeia tenha sido movida muitas vezes." msgid "RAH_VIZ_D" msgstr "Chamamos isto de trajetória. O resultado final de uma trajetória é uma estrutura predita. Rosetta acompanha a forma de menor energia encontrada em cada trajetória. Cada trajetória é única, porque os movimentos tentados são determinados por um número randômico. Elas nem sempre encontram a mesma forma de menor energia, porque há um número muito grande de possibilidades." msgid "RAH_VIZ_E" msgstr "Uma trajetória pode consistir de dois estágios. O primeiro estágio usa uma representação simplificada dos aminoácidos, que nos permite tentar muitas diferentes formas possíveis rapidamente. Este estágio é visto como uma busca de baixa resolução, e no poupador de tela você vê a cadeia de proteína movimentando-se muito. No segundo estário, Rosetta usa uma representação completa dos aminoácidos. Este estágio é denominado \"relaxamento.\" Ao invés de movimentar-se muito, a proteína tenta mudanças menores, numa tentativa de mover os aminoácidos à sua disposição correta. Este estágio é visto como uma busca de alta resolução e no poupador de tela, você verá a cadeia de proteína movendo-se ligeiramente. Rosetta pode realizar o primeiro estágio em poucos minutos em um computador moderno. O segundo estágio leva mais tempo devido à maior complexidade quando se considera a representação completa (todos os átomos) dos aminoácidos." msgid "RAH_VIZ_F" msgstr "Seu computador gera tipicamente de 5 a 20 destas trajetórias (por unidade de trabalho) e então nos envia a forma de menor energia observada em cada uma. Nós então olhamos todas as formas de baixa energia, geradas por todos os computadores de vocês, para encontrar as menores entre todas. Esta se torna a nossa predição para o dobramento daquela proteína." msgid "SCREEN_SAVER" msgstr "Proteção de Tela" msgid "RAH_VIZ_SS" msgstr "

    O poupador de tela mostra o progresso de cada trajetória, enquanto ocorre:

    Há 4 caixas mostrando a forma da cadeia de proteína." msgid "RAH_VIZ_SEARCH" msgstr "\"Searching...\" mostra os movimentos que Rosetta está tentando fazer na cadeia. Você pode ver a forma da cadeia seguindo as cores do arco-íris, do azul ao vermelho." msgid "RAH_VIZ_ACCEPTED" msgstr "\"Accepted\" mostra o mais recente movimento aceito." msgid "RAH_VIZ_LOW" msgstr "\"Low Energy\" mostra a forma de menor energia observada na trajetória corrente." msgid "RAH_VIZ_NATIVE" msgstr "\"Native\" mostra a forma verdadeira, determinada experimentalmente, quando for conhecida." msgid "RAH_VIZ_G" msgstr "Há também dois gráficos e um tracejamento que acompanham a energia e o rmsd de cada movimento aceito." msgid "RAH_VIZ_ACCEPTED_E" msgstr "\"Accepted Energy\" é um gráfico mostrando a energia de cada movimento aceito na trajetória. (o eixo x é o progresso na trajetória, e o eixo y é a energia.)" msgid "RAH_VIZ_RMSD" msgstr "\"RMSD\" mostra quão perto da resposta correta está a estrutura aceita no momento. (o eixo x é RMSD, o eixo y é o progresso.)" msgid "RAH_VIZ_RMSD_E" msgstr "A caixa final, no canto inferior direito, plota a energia e o RMSD de cada movimento aceito. É o mesmo tipo de gráfico exibido na página %spredições de parada%s. Exceto que agora você os está vendo para cada movimento *aceito* durante a trajetória. Os gráficos no topo da página de predições são compostos apenas dos dobramentos de baixa energia de cada trajetória." ######################################### # rah_research.php ######################################## msgid "RAH_RESEARCH_TITLE_A" msgstr "Predição e Projeto de Estruturas e Interações Macromoleculares" msgid "RAH_RESEARCH_INFO" msgstr "Para informação sobre $PROJECT, %sclique aqui%s" msgid "RAH_RESEARCH_INTRO_A" msgstr "O objetivo de nossa pesquisa corrente é desenvolver um modelo melhor de interações intra e intermoleculares e usar este modelo para predizer e projetar interações e estruturas macromoleculares. As aplicações de predição e projeto, que podem ser de grande interesse biológico, também proporcionam testes rigorosos e objetivos que aprimoram o modelo e aumentam o entendimento fundamental." msgid "RAH_RESEARCH_INTRO_B" msgstr "Usamos um programa de computador chamado Rosetta para realizar os cálculos de proteínas e de projeto. No núcleo de Rosetta há funções potenciais para computar as energias das interações no interior e entre as macromoléculas, e métodos para encontrar a estrutura de menor energia para uma seqüência de aminoácidos (predição de estrutura da proteína) ou para um complexo proteína-proteína e para encontrar a seqüência de aminoácidos de menor energia para uma proteína ou complexo proteína-proteína (projeto de proteína). O feedback dado pelos testes de predição e projeto é continuamente utilizado para melhorar as funções potenciais e os algoritmos de busca. O desenvolvimento de um programa de computador para tratar estes problemas diversos tem vantagens consideráveis: primeiro, as diferentes aplicações proporcionam testes complementares do modelo físico subjacente (a física ou físico-química fundamental é, naturalmente, a mesma em todos os casos); segundo, muitos problemas de interesse atual, tais como projeto flexível de cadeia protéica principal e acomplamento proteína-proteína com flexibilidade da cadeia principal, envolvem uma combinação dos diferentes métodos de otimização." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_TITLE" msgstr "Projeto de Estrutura Protéica" msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_A" msgstr "Ao longo dos últimos anos, temos usado nosso método computacional de projeto de proteína para estabilizar dramaticamente diversas proteínas pequenas, reprojetando cada resíduo de suas seqüências; para reprojetar conformações de cadeia protéica principal; para converter uma proteína monomérica em um dímero de condutor invertido, e para termoestabilizar uma enzima. Um destaque foi o reprojeto do caminho de enovelamento da proteína G, uma pequena proteína contendo dois beta-hairpins separados por uma hélice-alfa. Na proteína encontrada na natureza, o primeiro hairpin é rompido e o segundo hairpin é formado no passo limitador de taxa no enovelamento. Em uma variante reprojetada em que o primeiro hairpin é significativamente estabilizado e o segundo hairpin desestabilizado, a ordem dos eventos é invertida: o primeiro hairpin é formado e o segundo hairpin rompido no estado de transição do enovelamento. A habilidade em reprojetar os caminhos de enovelamento de proteína mostra racionalmente que nossa compreensão dos fatores que determinam o enovelamento de proteína avançou consideravelmente." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_B" msgstr "Particularmente empolgante, recentemente, foi a criação de novas proteínas com estruturas tridimensionais escolhidas arbitrariamente. Desenvolvemos uma estratégia computacional geral para criar estas estruturas de proteínas, que incorpora flexibilidade total da cadeia principal na otimização da seqüência baseada em rotâmeros. Isto foi conseguido integrando-se predição de estrutura de proteína \"ab initio\", refinamento a nível atômico, e projeto de seqüência em Rosetta. O procedimento foi usado para projetar uma proteína de 93 resíduos chamada TOP7 com uma seqüência e topologia novas. Observou-se que TOP7 é monomérica e enovelada, e a estrutura de cristal de raio da TOP7 é espantosamente semelhante (RMSD = 1.2 Å; veja o painel direito da Figura 1) ao modelo de projeto. O projeto de um novo dobramento globular de proteína e a correspondência próxima entre a estrutura de cristal e o modelo de projeto têm largas implicações para o projeto de proteína e a predição de estrutura de proteína e abre a porta à exploração de grandes regiões do universo de proteína ainda não observadas na natureza." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_TITLE" msgstr "Projeto de Interações Proteína-Proteína" msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_A" msgstr "Para estender estes métodos às interações proteína-proteína e, particularmente, ao reprojeto de especificade de interação, nós escolhemos o complexo de alta afinidade entre a colicina E7 DNase e sua proteína de imunidade inibitória cognata, como modelo do sistema. Usamos o modelo físico descrito acima e uma modificação de nossa estratégia de projeto computacional baseado em busca de rotâmeros para gerar novos pares de proteínas inibidores da DNase, com predição de interagir fortemente um com o outro, mas não com as proteínas de tipo geral. Os complexos de proteína projetados possuem afinidades subnanomolares, são funcionais e específicos in vivo, e têm uma diferença de afinidade de mais de uma ordem de magnitude entre os pares cognatos e não-cognatos in vitro. Esta abordagem deverá ser aplicável ao projeto de pares de proteínas interagentes com novas especificidades, para delinear e reprojetar redes de interações de proteínas em células vivas." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_B" msgstr "Em colaboração com os grupos de pesquisa de Barry Stoddard e Ray Monnat (%sFred Hutchinson Cancer Research Center%s), geramos uma endonuclease artificial, altamente específica, fundindo domínios de endonucleases orientadoras I-DmoI e I-CreI por meio de otimização computacional de uma nova interface domínio-domínio entre estas proteínas, normalmente não-interagentes. A enzima resultante, E-DreI (Engineered I-DmoI/I-CreI), associa um sítio alvo de DNA quimérico com afinidade nanomolar, cortando-o precisamente em uma proporção equivalente a seus pais naturais. Estamos atualmente tentando gerar novas endonucleases, estendendo nossa metodologia de projeto às interfaces proteína-ácido nucléico para reprojetar a interface proteína-DNA." msgid "RAH_RESEARCH_DESIGN_PPI_C" msgstr "Nestes dois sistemas foi possível determinar estruturas de cristal de raio x dos complexos projetados. Assim como no caso da TOP7, as estruturas reais são muito próximas dos modelos de projeto (Figura 1, painel esquerdo), o que valida a precisão de nossa abordagem para a modelagem de alta resolução." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_TITLE" msgstr "Predição de Estrutura de Proteína" msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_A" msgstr "A concepção do enovelamento de proteína que motiva nossa abordagem para predição da estrutura terciária da proteína ab initio é que as interações locais dependentes da seqüência orientam os segmentos da cadeia para amostrar diferentes conjuntos de estruturas locais, e que interações não-locais selecionam as estruturas terciárias de menor energia livre dentre as muitas conformações compatíveis com estas orientações locais. Implementando a estratégia sugerida por esta concepção, usamos diferentes modelos para tratar as interações locais e não-locais. Ao invés de tentarmos um modelo físico para os relacionamentos entre seqüências locais e estruturas, consultamos o banco de dados de proteínas e obtemos a distribuição de estruturas locais adotadas por segmentos de seqüência curta (menos de 10 resíduos de comprimento) em estruturas tridimensionais conhecidas, usando-a como aproximação da distribuição das estruturas amostradas por peptídeos isolados com as seqüências correspondentes." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_B" msgstr "As interações não-locais primárias consideradas são: \"hydrophobic burial\", eletrostáticas, ligação de hidrogênio à cadeia principal, e volume excluído. Estruturas que são consistentes com as orientações de estrutura em seqüências locais e, ao mesmo tempo, com as interações não-locais são geradas usando aquecimento simulado para minimizar a energia das interações não-locais no espaço definido pelas distribuições de estrutura locais." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_C" msgstr "Rosetta foi testado em experimentos bienais do %sCASP%s (Critical Assessment of Structure Prediction - Avaliação Crítica de Predição de Estrutura) em que os preditores são desafiados a fazer predições no escuro sobre as estruturas adotadas por seqüências de proteínas cujas estruturas já foram determinadas, mas ainda não publicadas. Desde o CASP3, em 1998, Rosetta tem sido consistentemente o método de melhor desempenho para predição ab initio, conforme relatado por assessores independentes. No experimento CASP4, por exemplo, Rosetta foi testado em 21 proteínas. As predições para estas proteínas, que não possuem semelhança de seqüência detectável com nenhuma proteína de estrutura previamente determinada, foram de precisão e consistência sem precedentes. (Alguns exemplos são exibidos na Figura 2.) Predições excelentes também foram feitas nos experimentos CASP5 e CASP6. Encorajados por estes resultados promissores, geramos modelos para todas as grandes famílias de proteínas com menos de 150 aminoácidos de comprimento." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_D" msgstr "Um destaque do CASP6 foi a primeira predição \"de novo\" às escuras que usou nossa metodologia de refinamento de alta resolução para obter precisão próxima à alta resolução. A seqüência relativamente curta (76 resíduos) nos permitiu aplicar nossa metodologia de refinamento para todos os átomos, não somente na seqüência nativa, mas também nas seqüências de muitos homólogos. O centro do agregado de estruturas de menor energia veio a estar notavelmente próximo ao da estrutura nativa (1.5 Å; Figura 3). O protocolo de refinamento de alta resolução diminuiu o RMSD de 2.2 Å para 1.5 Å, e as cadeias laterais se compactaram de uma forma relativamente semelhante à nativa no núcleo da proteína (Figura 3, painel direito)." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_E" msgstr "Estendemos a estratégia de predição de estrutura ab initio de Rosetta ao problema de usar dados experimentais para gerar modelos de proteínas. Incorporando informação de deslocamento químico e do NOE e, mais recentemente, informações de acomplamento dipolar no procedimentos de geração de estrutura de Rosetta, conseguimos gerar modelos muito mais precisos do que a predição de estrutura ab initio somente, ou quando utilizando os mesmos conjuntos de dados limitados com a metodologia de geração de estrutura de ressonância magnética nuclear (NMR) convencional. Um empolgante desenvolvimento recente é que o procedimento Rosetta também pode aproveitar dados de NMR não associados e, desta forma, contornar o passo difícil e tedioso de associar espectros de NMR." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PS_F" msgstr "O método de predição de estrutura ab initio de Rosetta, o método de determinação de estrutura por NMR baseado em Rosetta, e um novo método para modelagem comparativa que usa a abordagem \"de novo\" de Rosetta para modelar as partes de uma estrutura (primariamente laços longos) que não podem ser modeladas com precisão baseado em um modelo de estrutura homólogo, foram todos implementados em um servidor público chamado %sRobetta%s. Este servidor, que tem uma constante fila de espera de usuários do mundo todo, foi no geral um dos melhores servidores de predição de estrutura inteiramente automatizado nos testes CASP5 e CASP6." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_TITLE" msgstr "Predição de Interações Proteína-Proteína" msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_A" msgstr "Durante alguns anos, trabalhamos em refinamento de estrutura da proteína, um problema desafiador, devido ao grande número de graus de liberdade. Nos interessamos por acomplamento proteína-proteína porque, usando-se a aproximação de que as duas parceiras não passam por modificações de conformação significativas durante o acomplamento, o espaço a ser buscado (os seis graus de liberdade de corpo rígido, mais os graus de liberdade das cadeias laterais) é muito menor. Embora importante por si só, este problema também é um bom fundamento para o problema maior do refinamento de proteína." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_B" msgstr "Desenvolvemos um novo método para predizer complexos de proteína-proteína a partir das coordenadas dos componentes monômeros livres. Este método emprega uma busca de baixa resolução, de corpo rígido, tipo Monte Carlo, seguida por otimização simultânea do deslocamento da cadeia principal e das conformações de cadeia lateral com o procedimento de minimização e modelo físico de Monte Carlo usado em nosso trabalho de predição de estrutura de alta resolução. A otimização simultânea dos graus de liberdade da cadeia lateral e do corpo rígido difere da maioria das abordagens correntes, que modelam o acomplamento proteína-proteína como um problema de casamento de formas de corpos rígidos, mantendo as cadeias laterais fixas. Recentemente aperfeiçoamos o método (RosettaDock) desenvolvendo um algoritmo que permite amostragem eficiente de conformações de cadeias laterais fora do rotâmero durante o acoplamento." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_C" msgstr "O poder de RosettaDock foi evidenciado no recente desafio CAPRI de acoplamento proteína-proteína às escuras %sCAPRI%s que aconteceu em dezembro de 2004. No CAPRI, os preditores recebem as estruturas de duas proteínas que sabe-se formarem um complexo, e são desafiados a predizer a estrutura do complexo. As predições de RosettaDock para alvos sem mudanças de conformação significativas da cadeia principal foram impressionantes, como se vê na Figura 4. Não somente as orientações de corpo rígido das duas parceiras foram preditas de forma quase perfeita, como também quase todas as cadeias laterais foram modeladas de forma muito precisa. Estes modelos corretos claramente se destacaram como tendo menos energia que todos os outros modelos que geramos, o que sugere que a função potencial é razoavelmente precisa." msgid "RAH_RESEARCH_PRED_PPI_D" msgstr "Estes resultados promissores sugerem que o método podem em breve ser útil para gerar modelos de complexos biológicos imporantes a partir das estruturas de seus componentes isolados, e de forma mais geral sugere que a modelagem de alta resolução de estruturas e interações está ao nosso alcance. Um alvo claro para nosso trabalho de predição de estrutura monomérica é examinar o nível de precisão destes modelos." msgid "RAH_RESEARCH_IMPROV_TITLE" msgstr "Aperfeiçoamento do Modelo Físico" msgid "RAH_RESEARCH_IMPROV" msgstr "Nossa abordagem atual para aperfeiçoar as funções de energia envolve uma combinação de cálculos de química quântica em compostos de modelo simples, abordagens tradicionais de mecânica molecular, e análise estrutural de proteína. Usamos esta abordagem para desenvolver um potencial aperfeiçoado da ligação do hidrogênio. Um resultado particularmente notável é que a dependência da orientação da ligação do hidrogênio nos cálculos de química quântica para os dímeros da formamida são notavelmente similares aos observados em ligações de hidrogênio de cadeia lateral a cadeia lateral em estruturas de proteína, mas diferentes nos campos de força de mecânica molecular atuais, que ignoram o caráter covalente da ligação de hidrogênio. O feedback obtido com os cálculos de predição e projeto tem proporcionado impulso e orientação contínuos para o melhoramento da função de energia; por exemplo, as inadequações em nosso tratamento das interações proteína-proteína levaram ao desenvolvimento recente de um modelo baseado em rotâmeros para ligações de hidrogênio em meio aquoso." msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_TITLE" msgstr "Planos para o Futuro" msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_A" msgstr "Nossos métodos de predição e projeto atingiram agora o ponto em que podem ser aplicados a problemas biológicos importantes. Particularmente encorajadoras, após anos de trabalho em modelagem de alta resolução, são as predições próximas da resolução atômica para as estruturas de complexos no CAPRI (Figura 4), a predição \"de novo\" de 1.5-Å no CASP6 (Figura 3), e a boa concordância do TOP7 (Figura 1, direita) e dos modelos de projeto de interface proteína-proteína (Figura 1, esquerda) com as estruturas de cristal de raio x. Estes resultados sugerem que a modelagem de alta resolução está começando a funcionar." msgid "RAH_RESEARCH_FUTURE_B" msgstr "Nos próximos anos, pretendemos melhorar e estender nossos métodos. Estamos particularmente focados em melhorar a precisão da predição de estrutura de alta resolução (o que será necessário se os modelos vierem a ser úteis de forma geral). Para conseguir isto, trabalharemos para aperfeiçoar o modelo físico subjacente e a metodologia de amostragem. Estamos também desenvolvendo métodos melhores para predizer e reprojetar a especificidade da interação proteína-DNA, e estendendo nossa metodologia de projeto de proteínas ao projeto de enzimas para catalisar reações químicas não catalisadas por proteínas encontradas normalmente na natureza." msgid "RAH_RESEARCH_END" msgstr "Por favor visite nosso site em %s para informações adicionais, incluindo uma lista de nossas publicações de pesquisa." msgid "RAH_RESEARCH_FIG_A" msgstr "Figura 1: Projeto de proteínas e de interações proteína-proteína com precisão de alta resolução. Comparação do modelo de projeto e estrutura de cristal da (à esquerda) interface da nova endonuclease projetada com a nova especificade de quebra do DNA, e (à direita) a nova proteína TOP7 projetada.

    Painel esquerdo, Tanja Kortemme. Painel direito, Gautam Dantas." msgid "RAH_RESEARCH_FIG_B" msgstr "Figura 2: Predições de estrutura de proteína às escuras no CASP3 e CASP4.

    A: Esquerda, estrutura de cristal do fator de transcrição MarA ligado ao DNA; direita, nosso melhor modelo apresentado no CASP3. Apesar de muitos detalhes incorretos, o dobramento geral é predito com precisão suficiente para permitir observar a forma de ligação do DNA.

    B: Esquerda, a estrutura de cristal da bacteriocina AS-48; meio, nosso melhor modelo apresentado no CASP4; direita, uma proteína estrutural e funcionalmente relacionada (NK-lisina) identificada usando este modelo em uma busca baseada em estrutura no banco de dados de proteínas (Protein Data Bank - PDB). A semelhança estrutural e funcional não é reconhecível usando métodos de comparação de seqüência (a identidade entre as duas seqüências é de somente 5 por cento).

    C: Esquerda, estrutura de cristal do segundo domínio da MutS; meio, nosso melhor modelo apresentado para este domínio no CASP4; direita, uma proteína estruturalmente relacionada (RuvC) com uma função relacionada reconhecida usando o modelo em uma busca por estrutura no PDB. A semelhança não foi reconhecida usando comparação de seqüência ou métodos de reconhecimento do dobramento.

    Imagem: Rich Bonneau" msgid "RAH_RESEARCH_FIG_C" msgstr "Figura 3: A primeira predição de estrutura de resolução de nível próximo ao atômico, às escuras, ab initio - CASP6 T281. A metodologia de refinamento de alta resolução descrita no texto produziu um RMSD de 1.5-Å a partir da estrutura de cristal (painel esquerdo), com aspectos da compactação nativa das cadeias laterais (painel direito).

    Imagem: Phil Bradley" msgid "RAH_RESEARCH_FIG_D" msgstr "Figura 4: Resultados de acoplamento proteína-proteína no CAPRI (Critical Assessment of Predicted Interactions). Superposição das estruturas do complexo de proteína predita (azul) e raio x (vermelho e laranja). Em verde, uma cadeia lateral cuja mudança de conformação na formação do complexo foi predita corretamente. Painel superior, o complexo inteiro. Painel inferior, detalhes da interface. Além da orientação de corpo rígido, as conformações da maioria das cadeias laterais são preditas corretamente.

    Imagem: Ora Furman"