GeneDatabase: Plataforma Web para Comparação de Estruturas de Proteínas com Mutações Associadas à Resistência a Fármacos em Mycobacterium tuberculosis
Resumo
A GeneDatabase é uma plataforma web para comparação de predições de estruturas de proteínas com mutações pontuais associadas a resistência a fármacos em Mycobacterium tuberculosis. Essa plataforma foi desenvolvida com React, TypeScript e Vite e integra estruturas tridimensionais determinadas computacionalmente utilizando oito programas de predição de estrutura de proteínas (AlphaFold3, ColabFold, Swiss-Model, MODELLER, Phyre2, I-TASSER, trRosetta e OmegaFold). Além de disponibilizar os modelos, a plataforma integra métricas de qualidade. Essa interface permite aos pesquisadores explorar genes, selecionar modelos estruturais, visualizar métricas comparativas de qualidade e analisar estruturas moleculares tridimensionais por meio do 3Dmol.js com renderização via WebGL. Os dados são armazenados como arquivos estáticos em formato JSON e PDB, disponibilizados via GitHub Pages, eliminando a necessidade de infraestrutura de backend. Entre as funcionalidades, destacam-se a busca por genes, links para as bases NCBI, TBDB e MycoBrowser onde os dados originais foram obtidos, e o download em lote de arquivos PDB dos modelos determinados. Este recurso oferece suporte à vigilância molecular e à análise estrutural de variantes associadas à resistência a fármacos, sem a necessidade de softwares especializados.
Referências
Benkert, P., Biasini, M., and Schwede, T. (2011). Toward the estimation of the absolute quality of individual protein structure models. Bioinformatics, 27:343–350.
Bowie, J. U., Lüthy, R., and Eisenberg, D. (1991). A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 253:164–170.
Colovos, C. and Yeates, T. O. (1993). Verification of protein structures: Patterns of non-bonded atomic interactions. Protein Science, 2:1511–1519.
da Saúde, O. P.-A. (2024). Doenças tropicais negligenciadas: dia mundial chama a atenção para o fortalecimento de ações intersetoriais para melhorar a qualidade de vida das comunidades - opas/oms — organização pan-americana da saúde.
Hotez, P. J., Molyneux, D. H., Fenwick, A., Ottesen, E., Sachs, S. E., and Sachs, J. D. (2006). Incorporating a rapid-impact package for neglected tropical diseases with programs for hiv/aids, tuberculosis, and malaria. PLoS Medicine, 3:e102.
Jianyi, Y., Anishchenkob, I., Hahnbeom, P., Pengd, Z., Ovchinnikove, S., and Baker, D. (2020). Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117.
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., Tunyasuvunakool, K., Bates, R., Žídek, A., Potapenko, A., Bridgland, A., Meyer, C., Kohl, S. A. A., Ballard, A. J., Cowie, A., Romera-Paredes, B., Nikolov, S., Jain, R., Adler, J., Back, T., Petersen, S., Reiman, D., Clancy, E., Zielinski, M., Steinegger, M., Pacholska, M., Berghammer, T., Bodenstein, S., Silver, D., Vinyals, O., Senior, A. W., Kavukcuoglu, K., Kohli, P., and Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with alphafold. Nature, 596:583–589.
Kelley, L. A., Mezulis, S., Yates, C. M., Wass, M. N., and Sternberg, M. J. E. (2015). The phyre2 web portal for protein modeling, prediction and analysis. Nature Protocols, 10:845–858.
Lindoso, J. A. L. and Lindoso, A. A. B. (2009). Neglected tropical diseases in brazil. Revista do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo, 51:247–253.
Lüthy, R., Bowie, J. U., and Eisenberg, D. (1992). Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 356:83–85.
Machado, M., Jordan, A. E., Schwalb, A., Houben, R. M., Dodd, P. J., Dale, K., Schwartzman, K., and Campbell, J. R. (2026). Projected effects of changing global tuberculosis epidemiology on mycobacterium tuberculosis prevalence and immunoreactivity, 2024–2050. Emerging Infectious Diseases, 32:332–340.
Milanez, B. (2026). Dia mundial das doenças tropicais negligenciadas: entenda o conceito e a importância desse controle para a saúde pública - instituto butantan.
Mirdita, M., Schütze, K., Moriwaki, Y., Heo, L., Ovchinnikov, S., and Steinegger, M. (2022). Colabfold: making protein folding accessible to all. Nature Methods, 19:679–682.
Olechnovič, K. and Česlovas Venclovas (2019). Voromqa web server for assessing three-dimensional structures of proteins and protein complexes. Nucleic Acids Research, 47:W437–W442.
Organization, W. H. (2021). Catalogue of mutations in Mycobacterium tuberculosis complex and their association with drug resistance, volume 2.
Richter, V. P., Osman, A. M., Guella, F. L., Werhli, A. V., Machado, K. S., and Osman, M. (2026). Comparative analysis of protein structure prediction tools for modeling single-point mutations in the pnca gene of mycobacterium tuberculosis. The 41st ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC ’26), March 23â•fi27, 2026, Thessaloniki, Greece, 1.
Rocha, M. I. F., Maranhão, T. A., da Frota, M. M. C., de Araujo, T. K. A., e Silva, W. W. S. V., Sousa, G. J. B., Pereira, M. L. D., and de Araujo Filho, A. C. A. (2023). Mortalidade por doenças tropicais negligenciadas no brasil no século xxi: análise de tendências espaciais e temporais e fatores associados. Revista Panamericana de Salud Pública, 47:1.
Roy, A., Kucukural, A., and Zhang, Y. (2010). I-tasser: A unified platform for automated protein structure and function prediction. Nature Protocols, 5:725–738.
Schwalb, A., Dodd, P. J., Rickman, H. M., Ugarte-Gil, C. A., Horton, K. C., and Houben, R. M. G. J. (2026). Estimating the global burden of viable mycobacterium tuberculosis infection: A mathematical modelling study. PLOS Medicine, 23:e1004920.
Studer, G., Rempfer, C., Waterhouse, A. M., Gumienny, R., Haas, J., and Schwede, T. (2020). Qmeandisco—distance constraints applied on model quality estimation. Bioinformatics, 36:1765–1771.
Wang, A., MacNeil, A., and Maloney, S. (2021). Comparison and lessons learned from neglected tropical diseases and tuberculosis. PLOS Global Public Health, 1:e0000027.
Waterhouse, A., Bertoni, M., Bienert, S., Studer, G., Tauriello, G., Gumienny, R., Heer, F. T., Beer, T. A. P. D., Rempfer, C., Bordoli, L., Lepore, R., and Schwede, T. (2018). Swiss-model: homology modelling of protein structures and complexes. Nucleic Acids Research, 46:W296–W303.
Webb, B. and Sali, A. (2016). Comparative protein structure modeling using modeller. Current Protocols in Bioinformatics, 54:1–55.
Williams, C. J., Headd, J. J., Moriarty, N. W., Prisant, M. G., Videau, L. L., Deis, L. N., Verma, V., Keedy, D. A., Hintze, B. J., Chen, V. B., Jain, S., Lewis, S. M., Arendall, W. B., Snoeyink, J., Adams, P. D., Lovell, S. C., Richardson, J. S., and Richardson, D. C. (2018). Molprobity: More and better reference data for improved all-atom structure validation. Protein Science, 27:293–315.
Winkler, A. S., Klohe, K., Schmidt, V., Haavardsson, I., Abraham, A., Prodjinotho, U. F., Ngowi, B., Sikasunge, C., Noormahomed, E., Amuasi, J., Kaducu, J., Ngowi, H., Abele-Ridder, B., Harrison, W. E., and da Costa, C. P. (2018). Neglected tropical diseases – the present and the future. Tidsskrift for Den norske legeforening.
Wu, R., Ding, F., Wang, R., Shen, R., Zhang, X., Luo, S., Su, C., Wu, Z., Xie, Q., Berger, B., Ma, J., and Peng, J. (2022). High-resolution de novo structure prediction from primary sequence.
Bowie, J. U., Lüthy, R., and Eisenberg, D. (1991). A method to identify protein sequences that fold into a known three-dimensional structure. Science, 253:164–170.
Colovos, C. and Yeates, T. O. (1993). Verification of protein structures: Patterns of non-bonded atomic interactions. Protein Science, 2:1511–1519.
da Saúde, O. P.-A. (2024). Doenças tropicais negligenciadas: dia mundial chama a atenção para o fortalecimento de ações intersetoriais para melhorar a qualidade de vida das comunidades - opas/oms — organização pan-americana da saúde.
Hotez, P. J., Molyneux, D. H., Fenwick, A., Ottesen, E., Sachs, S. E., and Sachs, J. D. (2006). Incorporating a rapid-impact package for neglected tropical diseases with programs for hiv/aids, tuberculosis, and malaria. PLoS Medicine, 3:e102.
Jianyi, Y., Anishchenkob, I., Hahnbeom, P., Pengd, Z., Ovchinnikove, S., and Baker, D. (2020). Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117.
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., Tunyasuvunakool, K., Bates, R., Žídek, A., Potapenko, A., Bridgland, A., Meyer, C., Kohl, S. A. A., Ballard, A. J., Cowie, A., Romera-Paredes, B., Nikolov, S., Jain, R., Adler, J., Back, T., Petersen, S., Reiman, D., Clancy, E., Zielinski, M., Steinegger, M., Pacholska, M., Berghammer, T., Bodenstein, S., Silver, D., Vinyals, O., Senior, A. W., Kavukcuoglu, K., Kohli, P., and Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with alphafold. Nature, 596:583–589.
Kelley, L. A., Mezulis, S., Yates, C. M., Wass, M. N., and Sternberg, M. J. E. (2015). The phyre2 web portal for protein modeling, prediction and analysis. Nature Protocols, 10:845–858.
Lindoso, J. A. L. and Lindoso, A. A. B. (2009). Neglected tropical diseases in brazil. Revista do Instituto de Medicina Tropical de São Paulo, 51:247–253.
Lüthy, R., Bowie, J. U., and Eisenberg, D. (1992). Assessment of protein models with three-dimensional profiles. Nature, 356:83–85.
Machado, M., Jordan, A. E., Schwalb, A., Houben, R. M., Dodd, P. J., Dale, K., Schwartzman, K., and Campbell, J. R. (2026). Projected effects of changing global tuberculosis epidemiology on mycobacterium tuberculosis prevalence and immunoreactivity, 2024–2050. Emerging Infectious Diseases, 32:332–340.
Milanez, B. (2026). Dia mundial das doenças tropicais negligenciadas: entenda o conceito e a importância desse controle para a saúde pública - instituto butantan.
Mirdita, M., Schütze, K., Moriwaki, Y., Heo, L., Ovchinnikov, S., and Steinegger, M. (2022). Colabfold: making protein folding accessible to all. Nature Methods, 19:679–682.
Olechnovič, K. and Česlovas Venclovas (2019). Voromqa web server for assessing three-dimensional structures of proteins and protein complexes. Nucleic Acids Research, 47:W437–W442.
Organization, W. H. (2021). Catalogue of mutations in Mycobacterium tuberculosis complex and their association with drug resistance, volume 2.
Richter, V. P., Osman, A. M., Guella, F. L., Werhli, A. V., Machado, K. S., and Osman, M. (2026). Comparative analysis of protein structure prediction tools for modeling single-point mutations in the pnca gene of mycobacterium tuberculosis. The 41st ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC ’26), March 23â•fi27, 2026, Thessaloniki, Greece, 1.
Rocha, M. I. F., Maranhão, T. A., da Frota, M. M. C., de Araujo, T. K. A., e Silva, W. W. S. V., Sousa, G. J. B., Pereira, M. L. D., and de Araujo Filho, A. C. A. (2023). Mortalidade por doenças tropicais negligenciadas no brasil no século xxi: análise de tendências espaciais e temporais e fatores associados. Revista Panamericana de Salud Pública, 47:1.
Roy, A., Kucukural, A., and Zhang, Y. (2010). I-tasser: A unified platform for automated protein structure and function prediction. Nature Protocols, 5:725–738.
Schwalb, A., Dodd, P. J., Rickman, H. M., Ugarte-Gil, C. A., Horton, K. C., and Houben, R. M. G. J. (2026). Estimating the global burden of viable mycobacterium tuberculosis infection: A mathematical modelling study. PLOS Medicine, 23:e1004920.
Studer, G., Rempfer, C., Waterhouse, A. M., Gumienny, R., Haas, J., and Schwede, T. (2020). Qmeandisco—distance constraints applied on model quality estimation. Bioinformatics, 36:1765–1771.
Wang, A., MacNeil, A., and Maloney, S. (2021). Comparison and lessons learned from neglected tropical diseases and tuberculosis. PLOS Global Public Health, 1:e0000027.
Waterhouse, A., Bertoni, M., Bienert, S., Studer, G., Tauriello, G., Gumienny, R., Heer, F. T., Beer, T. A. P. D., Rempfer, C., Bordoli, L., Lepore, R., and Schwede, T. (2018). Swiss-model: homology modelling of protein structures and complexes. Nucleic Acids Research, 46:W296–W303.
Webb, B. and Sali, A. (2016). Comparative protein structure modeling using modeller. Current Protocols in Bioinformatics, 54:1–55.
Williams, C. J., Headd, J. J., Moriarty, N. W., Prisant, M. G., Videau, L. L., Deis, L. N., Verma, V., Keedy, D. A., Hintze, B. J., Chen, V. B., Jain, S., Lewis, S. M., Arendall, W. B., Snoeyink, J., Adams, P. D., Lovell, S. C., Richardson, J. S., and Richardson, D. C. (2018). Molprobity: More and better reference data for improved all-atom structure validation. Protein Science, 27:293–315.
Winkler, A. S., Klohe, K., Schmidt, V., Haavardsson, I., Abraham, A., Prodjinotho, U. F., Ngowi, B., Sikasunge, C., Noormahomed, E., Amuasi, J., Kaducu, J., Ngowi, H., Abele-Ridder, B., Harrison, W. E., and da Costa, C. P. (2018). Neglected tropical diseases – the present and the future. Tidsskrift for Den norske legeforening.
Wu, R., Ding, F., Wang, R., Shen, R., Zhang, X., Luo, S., Su, C., Wu, Z., Xie, Q., Berger, B., Ma, J., and Peng, J. (2022). High-resolution de novo structure prediction from primary sequence.
Publicado
01/06/2026
Como Citar
RICHTER, Veridiana P.; OSMAN, Abdirasak Mohamed; MACHADO, Karina S..
GeneDatabase: Plataforma Web para Comparação de Estruturas de Proteínas com Mutações Associadas à Resistência a Fármacos em Mycobacterium tuberculosis. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA ÀS DOENÇAS TROPICAIS NEGLIGENCIADAS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 26. , 2026, Ouro Preto/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 274-285.
ISSN 2763-8987.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2026.26538.
