Studio del ripiegamento e della dinamica di molecole di RNA tramite metodi computazionali e confronto con misure SAXS ed NMR
Eleonora Natividad Dolci Matricola 24435A A.A. 2025-2026
Relatore: Prof. Luca Mollica
Indice
Contesto Biologico
Obbiettivi dello studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
RNA come molecola funzionale
SARS-CoV-2: stem loop SL1-SL5
• Funzione biologica emergente dell'RNA.
• Macromolecola strutturata e dinamica.
• Ruolo attivo nella regolazione del ciclo vitale virale.
Drug targeting
SARS-CoV-2: SL1-SL5
44 nucleotides
SL4
33 nucleotides
SL5A
29 nucleotides
SL5B
RNA come molecola funzionale
SARS-CoV-2: stem loop SL1-SL5
• Funzione biologica emergente dell'RNA.
• Macromolecola strutturata e dinamica.
• Ruolo attivo nella regolazione del ciclo vitale virale.
Drug targeting
Drug targeting
Indice
Contesto Biologico
Obbiettivi dello studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Obbiettivi dello studio
• Valutare l’accuratezza di modelli computazionali di RNA strutturato nel riprodurre dati sperimentali NMR (chemical shifts) e SAXS dello stem-loop SL4 di SARS-CoV-2. • Confrontare descrizioni strutturali dinamiche (PDB, dinamica molecolare, Replica Exchange Monte Carlo) in termini di accordo con le osservabili sperimentali. • Testare la predizione strutturale da sola sequenza mediante REMC, valutando sia la coerenza strutturale sia la riproduzione dei dati sperimentali.
Approcio computazionale
Protein Data Bank (PDB)
Monte Carlo Replica Exchange (REMC)
Dinamica Molecolare (MD)
DInamica Molecolare (MD)
• Campionamento dello spazio conformazionale.
• Superamento delle barriere energetiche.
• Accesso a stati metastabili.
• Costi computazionali.
Approcio computazionale
Monte Carlo Replica Exchange (REMC)
Protein Data Bank (PDB)
Dinamica Molecolare (MD)
Replica exchange Monte Carlo (REMC)
• Simulazioni parallele a diverse temperature.
• Ogni replica evolve indipendentemente nel tempo.
• Tentaivi di scambio periodici tra repliche adiacenti.
• Accettazione dello scambio secondo il criterio di Metropolis.
Nuclear magnetic resonance (NMR) spettroscopy
Chemical shift e informazione strutturale
• Il chemical shift dipende dall'ambiente elettronico del nucleo.
• Riflette la schermatura o deschermatura magnetica locale.
• Fornisce informazioni sulla struttura chimica e conformazionale.
• Consente l'identificazione dei diversi ambienti atomici.
Small-angle x-ray scattering (SAXS)
Scattering profile e informazione strutturale
• Informazioni sulla struttura globale in soluzione.
• Determinazione di parametri dimensionali e conformazionali.
• Validazione dei modelli strutturali.
Indice
Contesto Scientifico
Obbiettivi dello Studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Confronto dei chemical shift predetti: PDB vs MD
Andamento dell'energia in funzione dei passi Monte Carlo nelle repliche REMC
Chemical shift NMR predetti dalle strutture REMC
Confronto dei chemical shift predetti: PDB vs REMC
Confronto dei profili SAXS sperimentali e predetti: PDB Vs MD Vs MC
Size
Confronto dei profili SAXS sperimentali e predetti: PDB Vs MD Vs MC
Internal Structure
Shape
Size
Validazione strutturale dei mismatch di SL4 mediante simulazioni REMC
Vögele J, Hymon D, Martins J, Ferner J, Jonker HRA, Hargrove AE, et al. High-resolution structure of stem-loop 4 from the 5′-UTR of SARS-CoV-2 solved by solution state NMR. Nucleic Acids Res from page 9, 2023.
Indice
Contesto Scientifico
Obbiettivi dello Studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Conclusioni e prospettive
• I dati sperimentali NMR e SAXS mostrano che le simulazioni Replica Exchange Monte Carlo (REMC) sono in grado di riprodurre in modo più accurato le osservabili sperimentali rispetto alle simulazioni di dinamica molecolare e alla struttura PDB statica. • I profili SAXS risultano particolarmente sensibili alla descrizione dell’ensemble conformazionale, mentre i chemical shift NMR discriminano in modo più fine la qualità strutturale locale dei modelli. • I risultati supportano una descrizione dello stem-loop SL4 come ensemble conformazionale, in cui la struttura globale è preservata a fronte di una marcata variabilità locale. • Le simulazioni REMC aggiungono informazione strutturale rilevante e a migliorare la coerenza con dati sperimentali reali. Questo approccio rappresenta uno strumento promettente per lo studio preliminare di elementi di RNA strutturato e per future applicazioni in ambito di drug targeting.
Studio del ripiegamento e della dinamica di molecole di RNA tramite metodi computazionali e confronto con misure SAXS ed NMR
eleonora dolci
Created on February 5, 2026
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Studio del ripiegamento e della dinamica di molecole di RNA tramite metodi computazionali e confronto con misure SAXS ed NMR
Eleonora Natividad Dolci Matricola 24435A A.A. 2025-2026
Relatore: Prof. Luca Mollica
Indice
Contesto Biologico
Obbiettivi dello studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
RNA come molecola funzionale
SARS-CoV-2: stem loop SL1-SL5
• Funzione biologica emergente dell'RNA. • Macromolecola strutturata e dinamica. • Ruolo attivo nella regolazione del ciclo vitale virale.
Drug targeting
SARS-CoV-2: SL1-SL5
44 nucleotides
SL4
33 nucleotides
SL5A
29 nucleotides
SL5B
RNA come molecola funzionale
SARS-CoV-2: stem loop SL1-SL5
• Funzione biologica emergente dell'RNA. • Macromolecola strutturata e dinamica. • Ruolo attivo nella regolazione del ciclo vitale virale.
Drug targeting
Drug targeting
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Contesto Biologico
Obbiettivi dello studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Obbiettivi dello studio
• Valutare l’accuratezza di modelli computazionali di RNA strutturato nel riprodurre dati sperimentali NMR (chemical shifts) e SAXS dello stem-loop SL4 di SARS-CoV-2. • Confrontare descrizioni strutturali dinamiche (PDB, dinamica molecolare, Replica Exchange Monte Carlo) in termini di accordo con le osservabili sperimentali. • Testare la predizione strutturale da sola sequenza mediante REMC, valutando sia la coerenza strutturale sia la riproduzione dei dati sperimentali.
Approcio computazionale
Protein Data Bank (PDB)
Monte Carlo Replica Exchange (REMC)
Dinamica Molecolare (MD)
DInamica Molecolare (MD)
• Campionamento dello spazio conformazionale.
• Superamento delle barriere energetiche.
• Accesso a stati metastabili.
• Costi computazionali.
Approcio computazionale
Monte Carlo Replica Exchange (REMC)
Protein Data Bank (PDB)
Dinamica Molecolare (MD)
Replica exchange Monte Carlo (REMC)
• Simulazioni parallele a diverse temperature.
• Ogni replica evolve indipendentemente nel tempo.
• Tentaivi di scambio periodici tra repliche adiacenti.
• Accettazione dello scambio secondo il criterio di Metropolis.
Nuclear magnetic resonance (NMR) spettroscopy
Chemical shift e informazione strutturale
• Il chemical shift dipende dall'ambiente elettronico del nucleo.
• Riflette la schermatura o deschermatura magnetica locale.
• Fornisce informazioni sulla struttura chimica e conformazionale.
• Consente l'identificazione dei diversi ambienti atomici.
Small-angle x-ray scattering (SAXS)
Scattering profile e informazione strutturale
• Informazioni sulla struttura globale in soluzione.
• Determinazione di parametri dimensionali e conformazionali.
• Validazione dei modelli strutturali.
Indice
Contesto Scientifico
Obbiettivi dello Studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Confronto dei chemical shift predetti: PDB vs MD
Andamento dell'energia in funzione dei passi Monte Carlo nelle repliche REMC
Chemical shift NMR predetti dalle strutture REMC
Confronto dei chemical shift predetti: PDB vs REMC
Confronto dei profili SAXS sperimentali e predetti: PDB Vs MD Vs MC
Size
Confronto dei profili SAXS sperimentali e predetti: PDB Vs MD Vs MC
Internal Structure
Shape
Size
Validazione strutturale dei mismatch di SL4 mediante simulazioni REMC
Vögele J, Hymon D, Martins J, Ferner J, Jonker HRA, Hargrove AE, et al. High-resolution structure of stem-loop 4 from the 5′-UTR of SARS-CoV-2 solved by solution state NMR. Nucleic Acids Res from page 9, 2023.
Indice
Contesto Scientifico
Obbiettivi dello Studio
Strategia Computazionale
Risultati
Conclusioni e Prospettive
Conclusioni e prospettive
• I dati sperimentali NMR e SAXS mostrano che le simulazioni Replica Exchange Monte Carlo (REMC) sono in grado di riprodurre in modo più accurato le osservabili sperimentali rispetto alle simulazioni di dinamica molecolare e alla struttura PDB statica. • I profili SAXS risultano particolarmente sensibili alla descrizione dell’ensemble conformazionale, mentre i chemical shift NMR discriminano in modo più fine la qualità strutturale locale dei modelli. • I risultati supportano una descrizione dello stem-loop SL4 come ensemble conformazionale, in cui la struttura globale è preservata a fronte di una marcata variabilità locale. • Le simulazioni REMC aggiungono informazione strutturale rilevante e a migliorare la coerenza con dati sperimentali reali. Questo approccio rappresenta uno strumento promettente per lo studio preliminare di elementi di RNA strutturato e per future applicazioni in ambito di drug targeting.