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Objetivo. Predecir computacionalmente la estructura tridimensional de la proteína antigénica LIC10494 e inferir las regiones funcionales asociadas importantes para su antigenicidad e inmunogenicidad. Materiales y métodos. Se realizó un análisis computacional de la estructura primaria de LIC10494 a partir de los servidores BLAST, PROTPARAM, PROTSCALE, DAS, SOSUI, TOPPRED, TMAP, TMPRED, SPLIT4, PHDHTM, TMHMM2, HMMTOP2, GLOBPLOT y PROSITE. La estructura secundaria se obtuvo por consenso de los algoritmos SOPM, PREDATOR GOR4, DPM y DSC. La aproximación a la estructura terciaria se obtuvo con el algoritmo MUSTER. La minimización de energía se obtuvo a partir del campo de fuerza AMBER94 de la suite de análisis molecular SCHRODINGER, y la validación tanto estereoquímica como energética del modelo se realizó con el servidor RAMPAGE. El modelo final fue visualizado con el programa PyMol v.0,98. Resultados. En el presente estudio se propone un modelo computacional que detalla la estructura tridimensional de la lipoproteína hipotética LIC10494 y está de acuerdo con reportes experimentales previos; el estudio demuestra la existencia de patrones que podrían tener un papel importante en la patogenicidad y la protección de la bacteria frente al sistema inmune del hospedero; la presencia de una región desordenada entre los aminoácidos 80 y 140; y la presencia de un segmento transmembrana entre los aminoácidos 8 y 22. Conclusión. La coincidencia entre segmentos estructurales y funcionales sugiere que el modelo puede usarse para predecir ciertos aspectos del comportamiento biológico de la proteína en cuanto a la patogenicidad e inmunogenicidad de la bacteria. Objective. Predict by computational means the 3D structure of the antigenic protein LIC10494 and report associated important functional regions for its pathogenicity and immunogenicity. Materials and methods. We performed a computational analysis of the primary structure of LIC10494 using the servers BLAST, PROTPARAM, PROTSCALE, DAS, SOSUI, TOPPRED, TMAP, TMpred, SPLIT4, PHDHTM, TMHMM2, HMMTOP2, GLOBPLOT and PROSITE. The secondary structure was obtained by consensus of the algorithms SOPM, PREDATOR GOR4, DPM and DSC. The approach to the tertiary structure was obtained using the algorithm MUSTER. The energy minimization was done using the AMBER94 force field of the Schrodinger suite of molecular analysis, and the stereochemistry and energy model validation was performed by the RAMPAGE server. The final model was visualized using PyMol V.0,98. Results. This study proposes a computational model that describes the 3D structure of the hypothetical lipoprotein LIC10494 and agrees with previous experimental reports; thus, our study demonstrates the existence of patterns that could play an important role in the pathogenicity and protection of the bacteria against the host immune system; the presence of a disorganized region between amino acids 80 and 140, and of a transmembrane segment between amino acids 8 and 22. Conclusion. The coincidence between structural and functional segments suggests that our model can be used to predict certain aspects of the biological behaviour of the protein according to the pathogenic and immunogenic characteristics of the bacteria. Objetivo. Predizer computacionalmente a estrutura tridimensional da proteína antigênica LIC10494 e inferir as regiões funcionais associadas importantes para a sua antigenicidade e imunogenicidade. Materiais e métodos. Foi realizada uma análise computacional da estrutura primária da LIC10494 nos servidores, BLAST, PROTPARAM, PROTSCALE, DAS, SOSUI, TOPPRED, TMAP, TMPRED, SPLIT4, PHDHTM, TMHMM2, HMMTOP2, GLOBPLOT e PROSITE. A estrutura secundária foi obtida por consenso dos algoritmos SOPM, PREDATOR GOR4, DPM e DSC. A aproximação para a estrutura terciária foi obtida com o algoritmo MUSTER. A minimização de energia foi obtida a partir do campo de força AMBER94 do conjunto de análise molecular SCHRODINGER, e a validação estereoquímica e energética do modelo foi realizada utilizando o servidor RAMPAGE. O modelo final foi visualizado com o programa PyMol V. 0,98. Resultados. Este estudo propõe um modelo computacional que descreve a estrutura tridimensional da lipoproteína hipotética LIC10494 e concorda com anteriores relatórios experimental; o estudo demonstra a existência de padrões que poderiam desempenhar um papel importante na patogenicidade e na proteção da bactéria ao sistema imune do hospedeiro; a presença de uma região desordenada entre os aminoácidos 80 e 140, e a presença de um segmento transmembrana entre os aminoácidos 8 e 22. Conclusão. A coincidência entre os segmentos estruturais e funcionais sugere que o modelo pode ser utilizado para prever determinados aspectos do comportamento biológico da proteína na patogenicidade e imunogenicidade da bactéria.

Los receptores iGluR-NMDA poseen gran interés farmacológico debido a que están implicados en desórdenes neurodegenerativos y neurosiquiátricos incluso participan en procesos como plasticidad sináptica, esencial para la formación de la memoria. La subunidad NR1 de los iGluR-NMDA es fundamental para que este tipo de receptores se activen apropiadamente, de hecho muchos de los fármacos estudiados para los desórdenes anteriormente mencionados, están dirigidos específicamente a la subunidad NR1. Estudios previos han determinado que el orbital molecular de más baja energía (LUMO), puede ser usado como parámetro para estimar la actividad agonista o antagonista en la subunidad NR1. Objetivo. Evaluar el método semiempírico CNDO para el cálculo rápido de la energía LUMO, con la finalidad de crear un modelo sencillo para el diseño in silico de nuevos fármacos. Materiales y métodos. Fueron seleccionadas 168 moléculas entre agonistas y antagonistas de la subunidad NR1. La energía de cada estructura fue optimizada y posteriormente fueron calculadas las energías de los orbitales frontera, el LogP, la energía total, la capacidad de formar puentes de hidrógeno, la energía de unión y el momento dipolar. Resultados. Se demuestra que la energía LUMO es suficiente para discriminar entre moléculas agonistas y antagonistas de esta subunidad y que el método CNDO evalúa estas propiedades de manera rápida y eficiente. Conclusión. El método CNDO permite el cálculo rápido, generando a futuro procedimientos eficaces para la caracterización de fármacos potenciales que actúen sobre este sitio en particular. The ionotropic glutamate receptors activated by N-Methyl-D-Aspartate (iGluR-NMDA) are of great importance in pharmacology since they are involved in neurodegenerative and neuropsychiatric disorders; they even participate in processes such as synaptic plasticity that are essential for memory formation. Subunit NR1 iGluRs-NMDA is of paramount importance for the appropriate activation of this type of receptors; in fact, many of the pharmaceutical products studied for the abovementioned disorders are targeted specifically to the NR1 subunit. Previous studies have shown that the lowest energy unoccupied molecular orbital (LUMO) can be used as a parameter to estimate the agonist and antagonist activity of the NR1subunit. Objective. Evaluate the semiemprical method CNDO for the rapid calculation of the LUMO energy with the aim of preparing a simple model for the in silico design of new pharmacological substances. Materials and methods. 168 molecules with agonist and antagonist activity in the NR1 subunit were selected. Energy of each structure was optimized and then we calculated the energy of the frontier orbital, the LogP, total energy, capacity of forming hydrogen bonds, binding energy, and dipolar moment. Results. We demonstrate that LUMO energy is enough for discriminating agonist and antagonist molecules of the NR1 subunit and that the CNDO method evaluates these properties in a rapid and efficient way. Conclusions. The CNDO method facilitates a rapid calculation, enabling a future development of effective procedures for the characterization of potential pharmacological substances acting on this particular site. Os receptores IGluR-NMDA têm grande interesse farmacológico porque estão envolvidos em desordens neurodegenerativas e neuropsiquiátricas inclusive participam em processos de plasticidade sináptica, essenciais para a formação da memória. A subunidade NR1 dos iGluR-NMDA é fundamental para que este tipo de receptores se ativem de forma adequada, de fato, muitos dos fármacos estudados para os transtornos mencionados acima, são orientados especificamente pela subunidade NR1. Estudos prévios determinaram que o orbital molecular de mais baixa energia (LUMO), pode ser usado como um parâmetro para estimar a atividade agonista ou antagonista na subunidade NR1. Objetivo. Avaliar o método semi-empírico CNDO para o cálculo rápido da energia LUMO, a fim de criar um modelo simples para o desenho in silicio de novas drogas. Materiais e métodos. Foram selecionadas 168 moléculas entre agonistas e antagonistas da subunidade NR1. A energia de cada estrutura foi otimizada e, em seguida, foram calculadas as energias de orbitais fronteira, o LogP, a energia total, a capacidade de formar pontes de hidrogênio, a energia de ligação e o momento dipolar. Resultados. Foi demonstrado que a energia LUMO é suficiente para discriminar entre moléculas agonistas e antagonistas desta subunidade e que o método CNDO avalia essas propriedades de forma rápida e eficiente. Conclusão. O método CNDO permite o cálculo rápido, gerando a futuro procedimentos eficazes para a caracterização de potenciais medicamentos que agem neste sitio em particular.