8.1. Tesis de pregrado
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Item Cambios conformacionales en proteínas transportadoras de membrana definidos por repeticiones de topología invertidaAutores: González Avendaño, Mariela AmparoAutor Institucional: Universidad de TalcaProfesor Informante: Caballero Ruiz, JulioProfesor Tutor: Vergara Jaque, ArielaLos transportadores activos secundarios son proteínas transmembranales que median el paso de una amplia gama de solutos a través de la membrana lipídica. El proceso de transporte se basa en un mecanismo de acceso alternado que alcanza al menos tres estados distintivos: una conformación orientada al medio interno, otra conformación intermedia ocluida y una conformación orientada al medio externo. Pese a estos tres posibles estados conformacionales, las proteínas transportadoras tienden a cristalizar en un solo estado. El protocolo denominado “modelado por homología usando repeticiones de intercambio" permite actualmente estimar la conformación opuesta de un transportador usando como templado su conformación inversa. En el presente estudio se utilizó este protocolo para modelar el transportador de nitrato NRT1.1 de Arabidopsis thaliana perteneciente a la familia NPF en una conformación orientada hacia el medio externo. Posteriormente, sobre la base de la estructura cristalográfica de NRT1.1 y el modelo generado en una conformación inversa, se construyeron modelos comparativos de tres simportadores de H+/glucosinolato (GTR1, GTR2 y GTR3). A través de un análisis estructural de estas proteínas se logró identicar elementos claves para el transporte de nutrientes en proteínas transportadoras de plantas. Adicionalmente, se identicaron residuos implicados en la especificidad y translocación de sustratos. Los resultados obtenidos a lo largo de esta investigación sugieren un sitio de unión a glucosinolatos dependiente de su cadena lateral y predicen mutaciones claves para un transporte selectivo de nutrientes. // ABSTRACT: Secondary active transporters are transmembrane proteins that allow the passage of a wide range of solutes across the lipid membrane. The transport process is based on an alternate access mechanism that reaches at least three distinctive states: inward-facing, occluded and outward-facing conformation. Despite these three possible conformational states, membrane protein transporters tend to crystallize in a single state. The protocol called Repeat swap homology modelling currently allows estimating the opposite conformation of a transporter using its inverse conformation as template. In the present study, this protocol was used to model the nitrate transporter NRT1.1 of Arabidopsis thaliana belonging to the NPF family in an inward-facing conformation. Subsequently, on the basis of the crystallographic structure of NRT1.1 and the model generated in an inverse conformation, comparative models of three H+/glucosinolate symporters (GTR1, GTR2 and GTR3) were constructed. Through a structural analysis of these proteins, it was possible to identify key elements for the transport of nutrients in plant transport proteins. Additionally, residues involved in the specicity and translocation of substrates were identied. The results obtained in this investigation suggest a substrate binding site in the three transporters dependent on the glucosinolate's side chains and predict key mutations for selective nutrient transport.Item Generación de grafos inducidos por la ley de potenciaAutores: Iturriaga Peña, Diego AlejandroProfesor: Angles Rojas, RenzoAutor Institucional: Universidad de TalcaProfesor Guía: Paredes Moraleda, RodrigoLos grafos y la ley de potencia están estrechamente relacionados en el mundo real. Por ejemplo en una red social, la relación de amigos o seguidores globales de un individuo obedecen la distribución de ley de potencia. Este tipo de redes son muy estudiadas en la actualidad, pero no se proporciona acceso a estas, porque los datos son un recurso crítico y sensible. Esto ha llevado a la creación de métodos que generan grafos sintéticos que reproducen las características de grafos reales. Entre dichos métodos se encuentran R-MAT y R3MAT, donde el primero tiene problemas del uso de memoria y al segundo le toma mucho tiempo generar la distribución de aristas por su funcionamiento recursivo. Por esto, el problema que se enfrenta en esta memoria es mejorar el tiempo de producción de un grafo sintético manteniendo las propiedades de la ley de potencia. Para esto, se usa una metodología de investigación cuantitativa de cuatro fases. Es muy relevante en esta memoria la función de probabilidad de la ley de potencia, P(x = k) = C x k-t que en el contexto de grafos indica la fracción de nodos que deben tener k vecinos para que esta estructura mantenga la distribución de la ley de potencia. Para la generación de grafos sintéticos, en los métodos de esta memoria se utiliza directamente la función de probabilidad de la ley de potencia para aproximar la cantidad de nodos que deben existir por el número de vecinos, con el fin de mantener dicha propiedad en las estructuras generadas. Como resultado, se han obtenido tres métodos que generan grafos con distribución de la ley de potencia con los cuales se han generado grafos de hasta 250 millones de nodos llegando a generar m as de tres mil millones de aristas en algunos casos. Mediante las evaluaciones experimentales que se realizan para comparar uno de los métodos propuestos con otros algoritmos existentes, se comprobó una reducción del tiempo de generación con respecto a estos métodos alternativos. También se probó que efectivamente los grafos generados mantienen la propiedad de la ley de potencia por medio de la visualización de la distribución del número de nodos que se genera para los valores de k vecinos posibles. Finalmente, se logró obtener un método que reduce el tiempo de generación y que produce un grafo que mantiene la propiedad de distribución de la ley de potencia.Item Generación distribuida de grafos con Hadoop - MapReduceAutores: López Gallegos, Fernanda SoledadProfesor: Paredes Moraleda, RodrigoAutor Institucional: Universidad de TalcaProfesor Guía: Angles Rojas, RenzoLos grafos son una herramienta muy utilizada debido a su gran capacidad de modelar redes complejas. Desafortunadamente, encontrar conjuntos de datos representativos de la realidad, es un problema para muchos profesionales de diversas áreas. Esto, ha motivado la construcción de herramientas que permitan generar grafos de manera artificial. En ese sentido, R3MAT es un método diseñado para producir grafos sintéticos cuyas características se asemejan a las que ocurren en el mundo real (ej. distribución de ley de potencia). A pesar de su buen desempeño en comparación con otros generadores, R3MAT tiene problemas para generar grafos de muy gran tamaño. Además, el grafo más grande que se puede generar, se encuentra limitado por la cantidad de datos que se puedan gestionar en la memoria principal de un computador. En este trabajo se estudian variantes distribuidas basadas en R3MAT, con el objetivo de disminuir el tiempo de ejecución y al mismo tiempo soportar la generación de grafos más grandes que R3MAT. Para ello, se diseñan e implementan métodos usando Hadoop - MapReduce, los cuales posteriormente son evaluados en términos de eficiencia (tiempo de ejecución), escalabilidad (tamaño del grafo) y realismo (ley de potencia). Los resultados obtenidos muestran que: (i) para grafos con m as de diez millones de nodos, los nuevos métodos (distribuidos) son más rápidos que R3MAT (secuencial), (ii) los nuevos métodos soportan la generación de grafos m as grandes que el método secuencial, (iii) los grafos producidos con los nuevos métodos presentan la propiedad de distribución de ley de potencia, y (iv) los nuevos métodos son mejores que los métodos distribuidos que se encuentran en el estado del arte, en el sentido que: presentan un mejor ajuste a una distribución de ley de potencia, permiten diferenciar la generación de un grafo dirigido de uno no dirigido, y aseguran la producción de una cantidad determinada de aristas, sin generar aristas repetidas.
