
PhD Andras Fiser
- Profesor, Departamento de Sistemas y Biología Computacional
- Profesor, Departamento de Bioquímica
Área de investigación
- reconocimiento de receptor-ligando en la sinapsis inmunológica; modelado y diseño de la estructura de proteínas; reconocimiento de factores de transcripción de sitios de unión de ADN cognados; modelado de redes reguladoras de genes;
Correo electrónico
Teléfono
centro médico
- Albert Einstein College of Medicine Centro de precios Michael F. 1301 Avenida Morris Park 453A Bronx, NY 10461
Intereses profesionales
Base molecular del reconocimiento receptor-ligando en la sinapsis inmunológica
Nuestro objetivo a largo plazo es comprender los principios que subyacen al reconocimiento molecular y la selectividad en la sinapsis inmunológica. Esto incluye tanto la identificación de nuevas interacciones entre receptores y ligandos afines como el uso del conocimiento adquirido para crear mutantes definidos quirúrgicamente con afinidades y selectividades alteradas, que puedan actuar como fármacos biológicos.
Modelado de estructuras proteicas, diseño de nuevos pliegues
Estamos desarrollando un enfoque computacional para modelar proteínas para las que se dispone de un número limitado de restricciones experimentales. Utilizamos nuestra biblioteca de fragmentos de elementos de estructura supersecundaria (Smotifs) desarrollada recientemente, que se demostró que se había saturado hace casi 20 años. Nuestra hipótesis es que debería ser posible construir todos los pliegues de proteínas a partir de esta biblioteca. Estamos desarrollando algoritmos que aprovechan la información de desplazamiento químico de RMN para identificar un subconjunto de Smotifs que forman una proteína y establecer enfoques de optimización que ensamblarán rápidamente Smotifs superpuestos en pliegues compactos.
Evolución de la robustez en las redes genéticas (Interacciones proteína-ADN, predicción basada en la estructura de motivos de unión al ADN).
Investigaciones anteriores han demostrado que las redes de regulación genética son resistentes a las perturbaciones en el nivel de las conexiones entre los factores de transcripción. Investigamos los mecanismos que subyacen a la evolución de la robustez en las redes genéticas utilizando un enfoque de modelado que considera tres niveles: la unión de factores de transcripción individuales al ADN, la dinámica de los niveles de expresión genética y los efectos de la aptitud a nivel de población.
Publicaciones Seleccionadas
Gil N, Shrestha R, Fiser A
Estimación de la precisión de la detección basada en farmacóforos de pares ligando-receptor cognados en la superfamilia de inmunoglobulinas.
Proteínas (2021) 89(6) : 632-638
Shrestha R, Fajardo JE, Fiser A
Enfoques farmacóforos basados en residuos para estudiar las interacciones proteína-proteína.
Opinión actual Estructura Biol (2021) 67, 205-211
Zepecki JP, Karambizi D, Fajardo JE, Snyder KM, Guetta-Terrier C, Tang OY, Chen JS, Sarkar A, Fiser A, Toms SA, Tapinos N
La pérdida de m6A mediada por miRNA aumenta la traducción naciente en el glioblastoma.
PLoS Genet (2021) 17(3): e1009086
Shrestha R, Garrett-Thomson SC, Liu W, Almo SC, Fiser A
Rediseño de la interfaz HVEM para la unión selectiva a LIGHT, BTLA y CD160.
Estructura (2020) 28(11): 1197-1205.e2
Zhan HQ, Najmi M, Lin K, Aluri S, Fiser A, Goldman ID, Zhao R
Una mutación del transportador de folato acoplado a protones que causa malabsorción hereditaria de folato bloquea la proteína en una conformación abierta hacia adentro.
Revista Bioquímica (2020) 295(46) : 15650-15661
Fajardo JE, Fiser A
Una búsqueda de diseño para encontrar el talón de Aquiles de la gripe.
Estructura (2020) 28(10) : 1083-1084
Fajardo JE, Shrestha R, Gil N, Belsom A, Crivelli SN, Czaplewski C, Fidelis K, Grudinin S, Karasikov M, Karczynska AS, Kryshtafovych A, Leitner A, Liwo A, Lubecka EA, Monastyrskyy B, Pages G, Rappsilber J, Sieradzan AK, Sikorska C, Trabjerg E, Fiser A
Evaluación del modelado de la estructura de proteínas asistido por reticulación química en CASP13.
Proteínas (2020) 88(3) : 540
Gil N, Fajardo EJ, Fiser A
Descubrimiento de interfaces receptor-ligando en la superfamilia de inmunoglobulinas.
Proteínas (2020) 88(1) : 135-142
Shrestha R, Garrett SC, Almo SC, Fiser A
Rediseño computacional de la interfaz PD-1 para la selectividad del ligando PD-L1.
Estructura (2019) 27(5): 829-836.e3
Viswanathan R, Fajardo E, Steinberg G, Haller M, Fiser A
Supersitios de unión proteína-proteína.
PLoS Comput Biol (2019) 15(1): e1006704
Shrestha R, Fajardo E, Gil N, Fidelis K, Kryshtafovych A, Monastyrskyy B, Fiser A
Evaluación de la precisión de las predicciones de contacto en CASP13.
Proteínas (2019) 87(12) : 1058-1068
Gil N, Fiser A
La elección de homólogos de secuencia incluidos en múltiples alineaciones de secuencias tiene un impacto dramático en el análisis de conservación evolutiva.
Bioinformática (2018) ,06:27
Gil N, Fiser A
Identificación de perfiles de secuencias evolutivas funcionalmente informativos.
Bioinformática (2018) 34:8, 1278-1286
Sí, EH, Fiser A
ProtLID, un enfoque farmacóforo basado en residuos para identificar ligandos de proteínas cognadas en la superfamilia de inmunoglobulinas.
Estructura (2016) 24(12) : 2217-2226
Dybas JM, Fiser A
Desarrollo de un método de comparación de estructuras independiente de la topología basado en motivos para identificar pliegues relacionados evolutivamente.
Proteínas (2016) 84(12) : 1859-1874
Vallat B, Madrid-Aliste C, Fiser A
Modularidad de pliegues de proteínas como herramienta para el modelado de estructuras sin plantillas.
PLoS Comput Biol (2015) 11(8): e1004419
Pujato M, Kieken F, Skiles AA, Tapinos N, Fiser A.
Predicción de motivos de unión al ADN a partir de modelos 3D de factores de transcripción; identificación de genes regulados por TLX3.
Res de ácidos nucleicos (2014);4222:13500-12
Khafizov K, Madrid-Aliste C, Almo SC, Fiser A
Tendencias en la cobertura estructural del universo de las proteínas y el impacto de la Iniciativa de Estructura de Proteínas.
Proc Natl Acad Sci U S A (2014) 111(10) : 3733-8
Yap EH, Rosche T, Almo S, Fiser A
Agrupamiento funcional de proteínas de la superfamilia de inmunoglobulinas con información de interacción proteína-proteína calibrada mediante perfiles de secuencias de modelos de Markov ocultos.
J Mol Biol (2014) 426(4) : 945-61
Rubinstein R, Ramagopal UA, Nathenson SG, Almo SC, Fiser A
Clasificación funcional de las proteínas inmunorreguladoras.
Estructura (2013) 21(5): 766-76
Menon V, Vallat BK, Dybas JM, Fiser A
Modelado de proteínas utilizando una biblioteca de estructura supersecundaria e información de desplazamiento químico por RMN.
Estructura (2013) 21(6): 891-9
Pujato M, MacCarthy T, Fiser A, Bergman A.
El mecanismo subyacente a nivel molecular y de red en la evolución de la robustez en las redes reguladoras de genes.
Plos Comput. Biol. (2013) 9(1)