David Tudor Jones FRS (nacido en 1966) [2] es profesor de bioinformática y jefe del grupo de bioinformática en el University College de Londres . [3] También es director del Centro Bloomsbury de Bioinformática, que es un centro de investigación conjunto entre UCL y Birkbeck, Universidad de Londres y que también proporciona formación en bioinformática y servicios de apoyo a investigadores biomédicos. En 2013, es miembro de los consejos editoriales de PLoS ONE , BioData Mining , Advanced Bioinformatics , Chemical Biology & Drug Design y Protein: Structure, Function and Bioinformatics . [ cita requerida ]
Jones estudió en el Imperial College de Londres, donde obtuvo una licenciatura en Ciencias en Física . [ ¿cuándo? ] [ cita requerida ] Se trasladó al King's College de Londres para completar una maestría en Ciencias en Bioquímica [ ¿cuándo? ] seguido por el University College de Londres , donde obtuvo un doctorado en 1993 [4] por una investigación supervisada por William R. Taylor y Janet Thornton . [ cita requerida ]
Los principales intereses de investigación de Jones [1] son la predicción y el análisis de la estructura de las proteínas , el plegamiento de proteínas , el análisis de proteínas transmembrana , las aplicaciones de aprendizaje automático en bioinformática y el análisis del genoma, incluida la aplicación de agentes de software inteligentes. [5] Ha sido consultor de varias empresas diferentes, incluida GlaxoSmithKline , pero su principal experiencia en la industria fue como cofundador de Inpharmatica Limited, [2] que se fundó en 1998 como una escisión corporativa de University College London. La empresa utilizó una combinación de bioinformática y quimioinformática para observar las relaciones entre la estructura y la función de las proteínas, y la unión de grupos químicos a estas proteínas, lo que llevó al descubrimiento de nuevos fármacos. [ cita requerida ]
THREADER proporciona un método [6] conocido popularmente como reconocimiento de pliegues de proteínas ( threading ), un método de modelado de proteínas que se utiliza para modelar aquellas proteínas que tienen el mismo pliegue que las proteínas de estructuras conocidas. La entrada es una secuencia de aminoácidos con una estructura proteica desconocida, luego THREADER generará una estructura proteica más probable para esta secuencia. El grado de compatibilidad entre la secuencia y la estructura propuesta se evalúa por medio de un conjunto de potenciales empíricos derivados de proteínas de estructuras conocidas.
Este trabajo fue precedido por David Baker y sus colegas, quienes llevaron la idea de THREADER más allá en la forma del método Rosetta que tiene un gran impacto en el campo.
MEMSAT [7] es un método para predecir las posiciones de los segmentos de hélice transmembrana basado en el reconocimiento de los modelos topológicos de las proteínas. El método utiliza un conjunto de tablas estadísticas derivadas de datos de proteínas de membrana bien caracterizados, y tenemos un algoritmo de programación dinámica para reconocer los modelos de topología de membrana maximizando la expectativa. Dado que MEMSAT se creó originalmente en 1994, desencadenó muchas mejoras en la predicción de la estructura secundaria. La versión más reciente es MEMSAT3, [8] lanzada en 2007. Utiliza una red neuronal para determinar las ubicaciones de los residuos en el lado citoplasmático de la membrana o en las hélices transmembrana.
Jones participó en la etapa inicial del desarrollo de la base de datos CATH , junto con Christine Orengo y Janet Thornton [9], que es una clasificación jerárquica de dominios de estructuras de proteínas en el Protein Data Bank , donde los 4 niveles principales de la jerarquía son: Clase, Arquitectura, Topología y Superfamilia homóloga. La base de datos CATH emplea una combinación de técnicas automáticas y manuales. [10] [11]
GenTHREADER [12] es una herramienta más rápida y potente para el reconocimiento de plegamientos de proteínas, que se puede aplicar tanto a secuencias de proteínas completas como individuales. El método utiliza un algoritmo de alineamiento de secuencias tradicional para generar alineamientos, y luego el alineamiento se evaluará mediante técnicas de enhebrado. Como último paso, cada modelo será evaluado por una red neuronal para producir una medición del nivel de confianza en la predicción propuesta. La aparición de GenTHREADER ha permitido una serie de trabajos de mejora. [13] Hasta ahora, [ ¿cuándo? ] hay varios métodos mejorados disponibles: mGenTHREADER, pDomTHREADER y pGenTHREADER. [14] [15]
Se trata de un servidor que agrupa varios métodos de predicción de estructuras. Incluye el método recientemente implementado también conocido como PSIPRED (Predict Secondary Protein Structure), una técnica para la predicción de la estructura secundaria de las proteínas, y las otras técnicas Predict Transmembrane Topology (MEMSAT3) y Fold Recognition (GenTHREADER). Los usuarios envían una secuencia de proteínas, realizan cualquier predicción de interés y reciben los resultados por correo electrónico. [16]
Desde 1996, Jones ha participado en muchos comités de investigación, incluidos: Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC) , Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) , Medical Research Council (MRC) y Research Councils UK . [ cita requerida ] Su investigación ha sido financiada por el BBSRC, The Wellcome Trust , Elsevier , el EPSRC, el MRC, The Royal Society , la Comisión Europea , AstraZeneca , GlaxoSmithKline y Sun Microsystems . [3]
Jones obtuvo una prestigiosa beca de investigación universitaria de la Royal Society entre 1995 y 1999. [3] En 2022, Jones fue elegido miembro de la Sociedad Internacional de Biología Computacional [17] y miembro de la Royal Society en 2023. [18]