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Rama Samudrala

Ram Samudrala es profesor de biología computacional y bioinformática en la Universidad de Buffalo , Estados Unidos. [3] Investiga el plegamiento, la estructura, la función, la interacción, el diseño y la evolución de las proteínas . [4]

Educación y carrera

Samudrala recibió su licenciatura en Ciencias de la Computación y Genética de la Universidad Wesleyana de Ohio como Wesleyan Scholar, y completó su doctorado en Biología Computacional con John Moult en la Universidad de Maryland en 1997 como Life Technologies Fellow. [ cita requerida ]

De 1997 a 2000, fue investigador postdoctoral con Michael Levitt en la Universidad de Stanford . En 2001, Samudrala se convirtió en el primer miembro de la facultad en ser reclutado para la Universidad de Washington en el marco de la Iniciativa de Tecnología Avanzada en Enfermedades Infecciosas creada por la Legislatura del Estado de Washington "como un puente entre la investigación y la educación de vanguardia y la nueva actividad económica". [5] Fue ascendido a profesor asociado en 2006. En 2014, se convirtió en profesor y jefe de la División de Bioinformática de la Universidad Estatal de Nueva York, Buffalo. [6]

Investigación

La investigación de Samudrala se centra en la proteómica y ha participado regularmente en los desafíos de predicción de la estructura de proteínas CASP desde su inicio. Su trabajo con Moult y Levitt se encuentra entre las primeras mejoras de la predicción ciega de la estructura de proteínas tanto en categorías de modelado comparativo como sin plantilla. [7] [8] [9] Con Moult, fue el primero en desarrollar y aplicar métodos probabilísticos y de teoría de grafos para predecir con precisión las interacciones para el modelado comparativo de las estructuras de proteínas. [10] [11] Con Levitt, desarrolló un enfoque jerárquico combinado para la predicción de la estructura de novo [12] así como la base de datos Decoys 'R' Us para evaluar las funciones de discriminación. [13]

En la Universidad de Washington , el grupo de investigación de Samudrala desarrolló una serie de algoritmos y módulos de servidor web para predecir la estructura, [14] función, [15] e interacciones de proteínas [16] conocidas como Protinfo. [17] [18] Luego, el grupo aplicó estos métodos a los proteomas de los organismos, creando un marco conocido como Bioverse [19] [20] para explorar las relaciones entre los mundos atómico, molecular, genómico, proteómico, de sistemas y de organismos. El marco Bioverse realiza análisis y predicciones basados ​​en datos de secuencia genómica para anotar y comprender la interacción de la secuencia, la estructura y la función de las proteínas, tanto a nivel de molécula individual como a nivel de sistemas. El marco se utilizó para anotar la secuencia final del genoma del arroz publicada en 2005. [21]

El grupo de Samudrala también ha aplicado estos métodos al descubrimiento de fármacos , lo que dio como resultado la plataforma de Análisis Computacional de Oportunidades de Nuevos Fármacos (CANDO) que clasifica las terapias para todas las indicaciones realizando análisis multiescala de las firmas de interacción compuesto-proteoma. [22] [23] [24] [25] Una combinación de nuevos métodos de acoplamiento y/o su uso en la plataforma CANDO ha llevado a predicciones validadas prospectivamente de posibles fármacos contra el dengue, [26] [27] caries dental, herpes, lupus y malaria [28] junto con colaboradores específicos de la indicación. [29]

Otras áreas de aplicación incluyen la predicción de la resistencia/susceptibilidad a los medicamentos contra el VIH; [30] la nanobiotecnología, donde se diseñan computacionalmente pequeños péptidos multifuncionales que se unen a sustratos inorgánicos; [31] [32] [33] y la interactómica de varios organismos, incluido el proyecto Arroz Nutritivo para el Mundo (NRW). [34]

Premios y honores

Samudrala recibió un premio Searle Scholar que financia a científicos jóvenes excepcionales en 2002 [1] y fue nombrado uno de los principales innovadores jóvenes del mundo ( TR100 ) por MIT Technology Review en 2003, [2] [35] [36] En 2005, recibió un premio NSF CAREER [37] que reconoce a "científicos e ingenieros destacados que muestran un potencial excepcional para el liderazgo en las fronteras del conocimiento". En 2008, recibió el premio Alberta Heritage Foundation for Medical Research Visiting Scientist y recibió diplomas honorarios de las ciudades de Casma y Yautan , Perú , por su trabajo en el descubrimiento de vacunas. En 2010, recibió el premio NIH Director's Pioneer Award por la plataforma de descubrimiento de fármacos CANDO. [23] [22] En 2019, Samudrala recibió un premio NIH NCATS ASPIRE Design Challenge Award, [38] [6] al que le siguió un gran premio NIH NCATS ASPIRE Reduction-to-Practice Award presentado en 2022. [39] [40] [41]

Vida personal

Samudrala también es un músico que ha publicado y grabado trabajos bajo el seudónimo TWISTED HELICES. [42] En 1994, publicó Free music Philosophy, [43] que predijo cómo la facilidad de copiar y transmitir información digital por Internet conduciría a violaciones sin precedentes de las leyes de derechos de autor y nuevos modelos de distribución de música y otros medios digitales. [44] [45] [46] Su trabajo en esta área fue reportado ya en 1997 por diversos medios de comunicación, incluidos Billboard , [47] y The New York Times . [48]

Referencias

  1. ^ Perfil del premio Searle Scholar Award para Ram Samudrala
  2. ^ ab Perfil de MIT Technology Review que nombra a Ram Samudrala uno de los principales innovadores jóvenes del mundo
  3. ^ Sitio web personal de Ram Samudrala
  4. ^ Grupo de Biología Computacional Samudrala
  5. ^ Roseth B. Funding future vision. University Week, 1 de marzo de 2001. Archivado el 4 de junio de 2011 en Wayback Machine.
  6. ^ currículum vitae de ab Ram Samudrala
  7. ^ Samudrala R, Pedersen JT, Zhou H, Luo R, Fidelis K, Moult J. Enfrentando el problema de los cambios estructurales interconectados en el modelado comparativo de proteínas. Proteínas: Estructura, Función y Genética 23: 327-336, 1995.
  8. ^ Samudrala R, Moult J. Manejo de la sensibilidad al contexto en las estructuras proteínicas mediante la teoría de grafos: predicción auténtica. Proteínas: estructura, función y genética 29S: 43-49, 1997.
  9. ^ Samudrala R, Xia Y, Huang ES, Levitt M. Predicción ab initio de la estructura de proteínas utilizando un enfoque jerárquico combinado. Proteínas: Estructura, función y genética S3: 194-198, 1999.
  10. ^ Samudrala R, Moult J. Una función discriminatoria de probabilidad condicional dependiente de la distancia de todos los átomos para la predicción de la estructura de proteínas. Journal of Molecular Biology 275: 893-914, 1998.
  11. ^ Samudrala R, Moult J. Un algoritmo de teoría de grafos para el modelado comparativo de la estructura de proteínas. Journal of Molecular Biology 279: 287-302, 1998.
  12. ^ Xia Y, Huang ES, Levitt M, Samudrala R. Construcción ab initio de estructuras terciarias de proteínas utilizando un enfoque jerárquico. Journal of Molecular Biology 300: 171-185, 2000.
  13. ^ Samudrala R, Levitt M. Decoys 'R' Us: Una base de datos de conformaciones proteicas incorrectas para mejorar la predicción de la estructura proteica. Protein Science 9: 1399-1401, 2000.
  14. ^ Liu T, Horst J, Samudrala R. Un nuevo método para predecir y utilizar restricciones de distancia de alta precisión para refinar la predicción de la estructura de proteínas. Proteínas: Estructura, función y bioinformática 77: 220-234, 2009.
  15. ^ Wang K, Horst J, Cheng G, Nickle D, Samudrala R. Firmas metafuncionales de proteínas a partir de la combinación de información sobre secuencias, estructura, evolución y propiedades de aminoácidos. PLoS Computational Biology 4: e1000181, 2008.
  16. ^ Kittichotirat W, Guerquin M, Bumgarner R, Samudrala R. Protinfo PPC: un servidor web para la predicción a nivel atómico de complejos proteicos. Nucleic Acids Research 37: W519-W525, 2009.
  17. ^ Hung LH, Samudrala R. PROTINFO: Predicción de la estructura secundaria y terciaria de proteínas. Nucleic Acids Research 31: 3296-3299, 2003.
  18. ^ Hung LH, Ngan SC, Liu T, Samudrala R. PROTINFO: Nuevos algoritmos para una mejor predicción de la estructura de las proteínas. Nucleic Acids Research 33: W77-W80, 2005.
  19. ^ McDermott J, Samudrala R. BIOVERSE: Anotación funcional, estructural y contextual de proteínas y proteomas. Nucleic Acids Research 31: 3736-3737, 2003.
  20. ^ McDermott J, Guerquin M, Frazier Z, Chang AN, Samudrala R. BIOVERSE: Mejoras en el marco de anotaciones estructurales, funcionales y contextuales de proteínas y proteomas. Nucleic Acids Research 33: W324-W325, 2005.
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  41. ^ "Samudrala y Falls obtienen financiación para varios proyectos de investigación". Universidad de Buffalo . 4 de abril de 2023. Consultado el 21 de julio de 2023 .
  42. ^ HÉLICES TORCIDAS
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