// Bioinformática Estructural · Oncología de Precisión · Análisis Fractal
ProteinDeltav4
AlphaFold2 · Rolling Ball SASA · Dimensión Fractal · Visualización 3D Molecular · Proteínas Oncológicas
Proyecto de Grado — Univalle EISC
María Camila Giraldo Rodríguez
202402263
Dir. Pedro A. Moreno Tovar, PhD
Panel de proteínas asociadas al cáncer
Selecciona una proteína oncológica de referencia. Las métricas de dimensión fractal (FD_bc y FD_mr) calculadas en v4 caracterizan la complejidad geométrica de la superficie molecular, complementando el análisis de SASA y ΔΔG.
Mutaciones canónicas
Contexto oncológico
Referencias clave
Secuencia (fragmento representativo)
Configuración de secuencias
El análisis incluye Dimensión Fractal Box-Counting (FD_bc) y Mass-Radius (FD_mr) — global, por ventana de 21 residuos en secuencia, y localmente en el microentorno 3D del residuo mutado (r≤10Å). ΔFD se integra en el score de patogenicidad PS.
Procesando…
Métricas globales
CLASIFICACIÓN PATOGÉNICA:
pLDDT por residuo — WT (cian) vs Mutante (rojo) · confianza Evoformer
🎯 FD Local Espacial — microentorno del residuo mutado (v5)
Selecciona todos los átomos dentro de una esfera de radio r centrada en el Cα del residuo mutado — sin importar su posición en la secuencia. A diferencia del FD_bc/FD_mr "local" de abajo (ventana de 21 residuos en la cadena), esto captura contactos terciarios reales del plegamiento. Requiere PDB real de WT y MUT (sección "Importar ColabFold").
FD Box-Counting local (FD_bc) por ventana de 21 residuos en secuencia — WT (verde) vs MUT (magenta)
FD Mass-Radius local (FD_mr) por ventana de 21 residuos en secuencia
ΔFD (FD_bc_MUT − FD_bc_WT) por residuo · contribución al score PS v4
Interpretación FD: FD ∈ [1.0, 3.0] para cadenas proteicas.
FD_bc ≈ 1.0–1.4: cadena lineal/desordenada. FD_bc ≈ 1.5–1.8: estructura secundaria regular (hélices, láminas).
FD_bc ≈ 2.0–2.6: superficies rugosas / bucles expuestos.
ΔFD > 0.1 podría indicar aumento de rugosidad superficial local → posible exposición de núcleo hidrofóbico → desestabilizante.
ΔFD < −0.1 podría indicar compactación local → potencialmente estabilizante.
Esta es una hipótesis interpretativa sobre el signo del cambio, no validada aún — el score PS_v4 usa 0.8·|ΔFD_bc| (magnitud, sin signo) y clasifica ambas direcciones igual. La dirección del cambio se muestra por separado (columna ΔFD, con signo) para quien quiera evaluar esta hipótesis, pero hoy no altera la clasificación de patogenicidad.Diagnóstico real: sobre 7 casos (6 pares de referencia + TP53 R175H) eliminar este término, o usar su signo en vez del valor absoluto, no cambió ninguna clasificación. Sobre 17 variantes del panel oncológico con ΔFD_bc conservado, eliminarlo cambió la clase de 2 (PTEN R130Q e IDH2 R172K, de VUS a Prob. Benigna), usar el signo cambió 1, y ninguna llamada correcta cambió; su aporte máximo a un score fue 0.118 unidades de PS_v4 — pequeño, pero no nulo. Ver la ecuación completa, el R² real del ajuste y los 22 resultados reales en la pestaña Validación.
Referencia: Enright & Leitner (2005) Phys Rev E 71:011912.
#?
Índice (#)Posición del residuo en la secuencia proteica analizada.
AA?
Aminoácido (AA)Código de una letra del aminoácido en esa posición (ej. R = Arg, G = Gly, P = Pro).
pLDDT WT↕?
pLDDT WTConfianza de AlphaFold2 en la estructura del tipo salvaje. >70: alta · 50–70: media · <50: región probablemente desordenada.
pLDDT MUT↕?
pLDDT MUTConfianza estructural del mutante en este residuo. Una caída respecto al WT indica inestabilidad o desorden local inducido por la mutación.
ΔpLDDT↕?
ΔpLDDT (MUT − WT)Cambio en confianza estructural. Negativo = pérdida de confianza · Positivo = ganancia. Valores extremos (<−10 o >10) son funcionalmente relevantes.
Fitness EvolutivoAptitud evolutiva estimada para este residuo (0–1). Valores bajos indican que la mutación es perjudicial según la conservación en secuencias homólogas.
FD_bc WT↕?
FD_bc WT (Box-Counting)Dimensión fractal local del tipo salvaje en ventana de 21 residuos. Cuantifica la complejidad geométrica de la cadena nativa.
FD_bc MUT↕?
FD_bc MUT (Box-Counting)Dimensión fractal local del mutante en ventana de 21 residuos. Compárese con FD_bc WT para detectar cambios de complejidad estructural.
RMSD (Å)Desviación cuadrática media entre WT y MUT en este residuo. > 0.5 Å indica cambio conformacional relevante; > 1.5 Å es significativo.
ΔSASA↕?
ΔSASA (Ų)Cambio en superficie accesible al solvente. Positivo = mayor exposición (rojo) · Negativo = mayor enterramiento (verde). Indica cambios en la solvatación del residuo.
Se autocompleta solo al detectar la mutación en "Importar ColabFold". Si lo llenas a mano: resi = número de posición de la mutación (ej. 6 para E6V, no la letra) ·
cadena = la letra de cadena del PDB donde está esa mutación (revisa el archivo o el visor; en proteínas de una sola cadena casi siempre es "A") ·
radio = qué tan grande es la esfera alrededor del residuo, en Ångström.
Wild-Type
Mutante
Importar datos reales de ColabFold
Ejecuta ProteinDelta_ColabFold_WT_vs_MUT.ipynb en Google Colab con GPU Tesla T4. Descarga all_outputs.zip y carga los archivos aquí. Con los PDB opcionales, FractEngine v2 calculará FD_bc sobre puntos de superficie SASA reales → rango [2.0–2.6] en lugar de la estimación sintética de v1.
📄 JSON pLDDT WT — click o arrastra
📄 JSON pLDDT MUT — click o arrastra
📊 CSV RMSD — click o arrastra
📊 CSV SASA — click o arrastra
📂 PDB Wild-Type — click o arrastra
📂 PDB Mutante — click o arrastra
Análisis de Dimensión Fractal
La dimensión fractal (FD) de una proteína cuantifica la complejidad geométrica de su superficie y cadena principal.
Dos proteínas con la misma longitud pueden tener FD muy distintas según su rugosidad superficial, compacidad del plegamiento y densidad de estructura secundaria.
ProteinDelta v4 implementa dos métodos complementarios:
▸ Box-Counting (FD_bc) Divide el espacio 3D en cajas de tamaño ε y cuenta N(ε) cajas ocupadas.
FD = −lim log N(ε) / log ε. Captura la rugosidad de superficie.
▸ Mass-Radius (FD_mr) Para cada radio r desde el centroide, cuenta M(r) = átomos dentro de r.
FD = d[log M(r)] / d[log r]. Captura la compacidad del plegamiento.
Ejecuta un análisis para ver la dimensión fractal.
Mass-Radius FD (FD_mr)
—
WT global · rango típico [1.5, 2.8]
Ejecuta un análisis para ver la dimensión fractal.
Perfil FD_bc local WT vs MUT (ventana 21 residuos en secuencia)
Ecuación del Score Patogénico v4 — integración ΔFD
PS_v4(i) = 1.5·ΔΔG(i) − 0.5·f(i) + 0.02·|ΔpLDDT(i)| + 0.8·|ΔFD_bc(i)| donde ΔFD_bc(i) = FD_bc_MUT(i) − FD_bc_WT(i) por ventana de 21 residuos en secuencia centrada en i. Coeficiente 0.8: peso heurístico fijado por criterio del equipo, no derivado ni calibrado a partir de Enright & Leitner (2005) — ese artículo no reporta una constante equivalente para esta ecuación. Pendiente de calibración empírica contra los pares de referencia con PDB real. Ablation test real: en los primeros 7 casos (6 pares de referencia + TP53 R175H), eliminar el término 0.8·|ΔFD_bc| del score, o reemplazar |ΔFD_bc| por su valor con signo, no cambió la clasificación de ninguno. Repetido sobre las 17 variantes del panel oncológico con ΔFD_bc conservado (de 22 ejecutadas), eliminarlo cambió la clase de 2 (PTEN R130Q e IDH2 R172K, ambas de VUS a Prob. Benigna, porque están justo sobre el límite de −0.5), usar el signo cambió 1, y ninguna llamada correcta cambió; el mayor aporte del término a un score fue 0.118 unidades de PS_v4. Es pequeño, pero no estrictamente nulo. Además, el ajuste OLS de FD_bc local (R²) es degenerado (R²=0.000, muy pocas escalas no saturadas sobreviven) en el residuo mutado de 5 de los 6 pares experimentales; solo en TP53 R175H (predicción real de AlphaFold2, no cristal) el ajuste es confiable (R²=0.97 WT / 0.98 MUT).
Notebook ColabFold — Google Colab
Este notebook genera los modelos tridimensionales WT y Mutante de cualquier proteína del panel oncológico (o de una secuencia personalizada), y calcula RMSD y SASA por residuo. La secuencia canónica se descarga automáticamente de UniProt; la estructura WT puede tomarse de AlphaFold DB (ahorra ~50 % del tiempo de cómputo). Solo se necesita configurar la CELDA 1 — el resto corre con "Ejecutar todo".
⏱ Tiempos estimados (GPU Tesla T4)
accurate
MSA completo · 5 modelos
40 min – 2 h
accurate + AFDB
WT de AlphaFold DB · solo MUT
20 min – 1 h
fast
Sin MSA · 1 modelo · solo flujo
15 – 30 min
📓 Notebook incluido
ProteinDelta_ColabFold_WT_vs_MUT.ipynb
12 celdas · Python 3.11 (micromamba) · GPU Tesla T4
22 proteínas oncológicas precuradas con hotspots
AlphaFold DB opcional para WT · BioPython RMSD/SASA
Validación de secuencia y mutación con mensajes claros
🔢 Celdas del notebook
CELDA 0 → Verificar GPU (nvidia-smi) CELDA 1 → Configurar proteína y mutación ← solo editar aquí CELDA 2 → Descargar secuencia UniProt · validar mutación CELDA 3 → Estructura WT desde AlphaFold DB (opcional) CELDA 4 → Instalar micromamba + Python 3.11 + ColabFold CELDA 5 → Fijar JAX 0.4.28 / Haiku 0.0.12 (compatibilidad) CELDA 6 → Directorio de pesos del modelo CELDA 7 → Predicción ColabFold WT y MUT CELDA 8 → Instalar BioPython CELDA 9 → RMSD (Kabsch) + SASA (Shrake-Rupley) por residuo CELDA 10 → Comprimir resultados en all_outputs.zip
Instrucciones de uso:
1. Abre colab.research.google.com → Archivo → Subir notebook → selecciona el .ipynb descargado.
2. Entorno de ejecución → Cambiar tipo de entorno de ejecución → GPU (T4).
3. En CELDA 1: elige la proteína del menú desplegable, escribe la mutación (ej. R175H) y el perfil (accurate recomendado).
4. Entorno de ejecución → Ejecutar todo — no es necesario tocar ninguna otra celda.
5. Al terminar la CELDA 10, descarga all_outputs.zip desde el panel de archivos de Colab (icono de carpeta, a la izquierda).
6. Carga el ZIP en la sección 📂 Importar ColabFold de esta plataforma.
⚠ Sobre el perfil fast:
prescinde del alineamiento múltiple de secuencias (MSA), que es la principal fuente de información evolutiva de AlphaFold2.
Los modelos resultantes tienen pLDDT bajo y no deben usarse para reportar resultados.
Úsalo solo para verificar que el flujo funciona antes de lanzar el análisis definitivo con accurate.
El score como distribución — 3 a 4 semillas en 8 variantes
Las réplicas de arriba comparan solo dos semillas. Para ocho variantes elegidas (los dos aciertos originales; tres que cambiaron de clase
con la 2ª semilla; la proteína completa más grande; el caso del artefacto de confianza; y el único control benigno) se corrieron dos
semillas más (2 y 3), dando 3–4 corridas independientes por variante en vez de 2. PIK3CA H1047R solo tiene 3: dos reintentos de su 4ª
corrida quedaron atascados 40+ minutos en la búsqueda de MSA (una vez tras 4 horas, otra tras 45 minutos) y se abandonaron.
31
Corridas independientes
5 / 31
Correctas en dirección
1
Variante correcta en las 4 semillas
Variante
n
PS_v4 por semilla (0→1→2→3)
Media
DE
Rango
Correctas
EGFR L858R
4
−6.889 → −4.731 → −4.397 → −3.565
−4.90
1.23
3.32
0/4
BRAF V600E
4
+1.312 → +0.814 → −0.853 → −1.005
+0.07
1.01
2.32
1/4
BRCA1 M1775R
4
+5.041 → +4.918 → +4.812 → +4.742
+4.88
0.11
0.30
4/4
TP53 Y107H (benign control)
4
−0.210 → −0.237 → −0.226 → −0.241
−0.23
0.01
0.03
0/4
PTEN R130Q
4
−0.469 → −0.565 → −0.048 → +0.209
−0.22
0.31
0.77
0/4
IDH2 R172K
4
−0.490 → −0.584 → −0.481 → −0.615
−0.54
0.06
0.13
0/4
PIK3CA H1047R
3
+1.148 → −1.376 → −1.407
−0.54
1.20
2.55
0/3
KRAS G12D
4
−0.542 → +0.870 → −0.497 → −1.077
−0.31
0.72
1.95
0/4
Qué muestra esto. Solo BRCA1 M1775R acierta en las 4 semillas (DE 0.11, la más
estable): una señal desestabilizante real y reproducible. BRAF V600E acierta 1 de 4 — la primera corrida (semilla por
defecto) dio Prob. Patogénica, las otras tres VUS o Prob. Benigna, así que una sola corrida de esta variante es casi una moneda al aire.
El control benigno TP53 Y107H es el más estable después de BRCA1 (DE 0.01) y falla en las 4 — el score está seguro y
consistentemente equivocado ahí, no solo ruidoso. EGFR L858R (siempre Benigna) falla del mismo modo estable.
PTEN R130Q, IDH2 R172K, PIK3CA H1047R y KRAS G12D oscilan entre VUS y Prob. Benigna entre semillas (las cuatro son patogénicas, así que ninguna clase es correcta), con rangos de
0.13–2.55 unidades de PS_v4: estas variantes están en una región genuinamente inestable del score, no cerca de un valor fijo que solo
cruza un umbral por poco. Es una extensión pequeña (n=3–4, 8 de las 33 variantes y controles reales) que no estima la varianza real del
score, pero muestra que una clasificación de una sola semilla — el formato de todos los demás resultados de este proyecto — no suele
representar lo que daría una segunda o tercera corrida: en 7 de estas 8 variantes, al menos una semilla da una clase distinta a otra.
TP53 Y107H (pestaña de resultados reales, arriba) es un solo control benigno: no alcanza para hablar de especificidad. Estas diez variantes más
se eligieron antes de correr ninguna, con una regla fija: ClinVar «Benigna», variante missense, revisión
«reviewed by expert panel» o «criteria provided, multiple submitters, no conflicts», dentro de la ventana o el largo completo ya establecido para
ese gen en el panel, tomando el número de acceso ClinVar más bajo entre las candidatas elegibles. Se corrieron con el mismo pipeline real y la
semilla por defecto.
11
Controles benignos reales
1 / 11
Clasificados Benigna / Prob. Benigna
Variante
Región (UniProt)
ΔpLDDT en el residuo
RMSD Cα (Å)
PS_v4
Clase
Llamada
TP53 N235S
94-312
+0.50
1.161
−0.578
Prob. Benigna
correcta
TP53 R290H
94-312
−3.19
1.542
+0.496
VUS
VUS
BRCA1 M1652T
1646-1859
+0.19
0.121
−0.418
VUS
VUS
BRCA1 L1664P
1646-1859
−0.75
0.319
−0.193
VUS
VUS
PTEN A79T
1-353
+0.32
3.198
−0.496
VUS
VUS
CDKN2A A148T
Full-length
−0.03
7.190
−0.309
VUS
VUS
VHL P81S
Full-length
−0.06
2.034
−0.443
VUS
VUS
VHL P25L
Full-length
−0.85
2.593
+0.015
VUS
VUS
IDH1 V71I
Full-length
+0.00
0.537
−0.359
VUS
VUS
PIK3CA I391M
Full-length
−1.56
5.968
+0.060
VUS
VUS
Qué muestra esto. Solo TP53 N235S clasifica correctamente (Prob. Benigna); las otras nueve caen en VUS. Junto con TP53 Y107H, el score
acierta en 1 de 11 controles benignos reales — una especificidad del mismo orden que la sensibilidad ya encontrada en el panel
patogénico (2 de 21). PS_v4 no falla solo con variantes patogénicas: en esta muestra pequeña y elegida por una regla fija de variantes benignas
confirmadas, también devuelve VUS casi siempre. VHL P25L (PS_v4 = +0.0155) cae dentro de la región desordenada N-terminal de VHL (pLDDT real
49–50 en el residuo, frente al ~90 del dominio plegado): un VUS sin señal ahí es lo esperable, no un fallo nuevo. PIK3CA I391M (PS_v4 = +0.060)
tiene el mismo tipo de inflación de RMSD por la cola C-terminal que H1047R (5.97 Å en una corrida completa de 1068 residuos), así que su RMSD no
debe leerse como efecto de la mutación. Es un conjunto pequeño y elegido por una regla, no por el resultado: no estima la especificidad en
general, pero muestra que el 1 de 11 no es un artefacto de que Y107H fuera un solo caso inusual.
Resultados REALES del pipeline — 22 variantes del panel oncológico
Estos valores no son simulados: cada variante se ejecutó de punta a punta con ColabFold/AlphaFold2 real,
RMSD (Kabsch) y SASA (Shrake-Rupley) de BioPython, ΔFD_bc local de FractEngine v2 y classifyPath().
El panel de 40 pares de más abajo sigue siendo simulado y no debe compararse con esta tabla.
22
Variantes ejecutadas (21 genes)
21
Con etiqueta y puntuadas
2 / 21
Correctas en dirección (semilla 0; 1/21 con la 2ª, solo 1 en común)
16
En VUS (incl. el único control benigno)
3
Drivers como Benigna / Prob. Benigna
Variante
Región analizada (UniProt)
ΔpLDDT en el residuo
RMSD Cα (Å)
PS_v4
Clase
Llamada
TP53 R175H
94–312
−1.62
0.617
−0.003
Significado incierto
sin discriminar
TP53 Y107H (control benigno)
94–312
n/r
1.377
−0.210
Significado incierto
sin discriminar
EGFR L858R
712–979
+30.25
0.887
−6.889
Benigna
dirección errada
BRCA1 M1775R
1646–1859
−20.00
0.323
+5.041
Patogénica
correcta
FGFR3 K650E
472–761
+6.31
1.537
−1.998
Benigna
dirección errada
CTNNB1 S45F
completa
−3.00
3.082
+0.818
Significado incierto
sin discriminar
BRAF V600E
444–723
−6.00
2.338
+1.312
Prob. Patogénica
correcta
KRAS G12D
completa
+0.69
0.202
−0.542
Prob. Benigna
dirección errada
IDH1 R132H
completa
−1.18
0.513
−0.108
Significado incierto
sin discriminar
PTEN R130Q
1–353
+0.18
2.090
−0.469
Significado incierto
sin discriminar
CDKN2A R24P
completa
−1.06
6.244 ‡
−0.204
Significado incierto
sin discriminar
SMAD4 R361H
323–552
−1.38
0.364
−0.015
Significado incierto
sin discriminar
RB1 R661W
380–787
−0.82
1.508
−0.240
Significado incierto
sin discriminar
VHL L158P
completa
−0.19
2.518
−0.403
Significado incierto
sin discriminar
IDH2 R172K
completa
+0.12
17.59 †
−0.490
Significado incierto
sin discriminar
NRAS Q61K
completa
−5.00
0.882
+1.079
Significado incierto
sin discriminar
ALK F1174L
1116–1392
−1.32
0.265
−0.061
Significado incierto
sin discriminar
HRAS G12V
completa
−4.76
1.333
+1.040
Significado incierto
sin discriminar
ERBB2 V777L
712–987
−1.56
3.682 †
+0.020
Significado incierto
sin discriminar
MET M1250T
1049–1360
−0.56
2.561 †
−0.413
Significado incierto
sin discriminar
BCR-ABL (ABL1) T315I
242–493
−0.56
0.0815
−0.289
Significado incierto
sin puntuar
PIK3CA H1047R
completa
−6.43
6.061 †
+1.148
Significado incierto
sin discriminar
† RMSD global dominado por un segmento corto desordenado o flexible: IDH2, 0.886 Å sin el péptido de tránsito mitocondrial de 39 residuos;
PIK3CA, 1.724 Å sin 44 residuos desplazados (sobre todo la cola C-terminal); MET, 0.847 Å sin los últimos 8 residuos de la ventana;
ERBB2, 0.948 Å en el lóbulo N. ‡ Sin atribuir a ningún segmento. n/r: no registrado en la corrida original.
BCR-ABL T315I es una mutación de resistencia adquirida sin etiqueta patogénica ni benigna: se ejecutó pero no se puntúa.
Una llamada es «correcta» solo si una variante patogénica queda como Patogénica o Prob. Patogénica (o una benigna como Benigna o Prob. Benigna); VUS nunca cuenta.
Réplicas con una segunda semilla de AlphaFold2 (las 22 variantes).
Cada resultado de arriba es una predicción con la semilla por defecto (0). Las 22 variantes se repitieron con --random-seed 1.
En las ventanas de dominio se predijeron WT y mutante; en KRAS, VHL y CTNNB1 también (sus corridas originales predijeron ambas estructuras); en NRAS, HRAS, CDKN2A,
IDH1, IDH2 y PIK3CA el WT sigue siendo el de AlphaFold DB, así que solo se remuestreó el mutante.
Variante
ΔpLDDT (sem. 0 → sem. 1)
RMSD Cα, Å
PS_v4
Clase
TP53 R175H
−1.62 → −1.94
0.617 → 0.8011
−0.003 → +0.031
VUS → VUS
TP53 Y107H (benign control)
n/r → −0.75
1.377 → 0.8948
−0.210 → −0.237
VUS → VUS
EGFR L858R
+30.25 → +20.19
0.887 → 0.671
−6.889 → −4.731
Benigna → Benigna
BRCA1 M1775R
−20.00 → −19.50
0.323 → 0.114
+5.041 → +4.918
Patogénica → Patogénica
FGFR3 K650E
+6.31 → +11.72
1.537 → 1.456
−1.998 → −2.800
Benigna → Benigna
CTNNB1 S45F
−3.00 → −5.61
3.082 → 24.51
+0.818 → +0.835
VUS → VUS
BRAF V600E
−6.00 → −2.94
2.338 → 0.701
+1.312 → +0.814
Prob. Patogénica → VUS ⚠ cambia de clase
KRAS G12D
+0.69 → −4.25
0.2015 → 0.9022
−0.542 → +0.870
Prob. Benigna → VUS ⚠ cambia de clase
IDH1 R132H
−1.18 → −1.81
0.5133 → 0.592
−0.108 → +0.109
VUS → VUS
PTEN R130Q
+0.18 → +0.74
2.09 → 4.007
−0.469 → −0.565
VUS → Prob. Benigna ⚠ cambia de clase
CDKN2A R24P
−1.06 → −1.12
6.244 → 4.917
−0.204 → −0.178
VUS → VUS
SMAD4 R361H
−1.38 → −2.44
0.364 → 0.5472
−0.015 → +0.288
VUS → VUS
RB1 R661W
−0.82 → −0.75
1.508 → 0.3817
−0.240 → −0.241
VUS → VUS
VHL L158P
−0.19 → −0.25
2.518 → 0.9028
−0.403 → −0.414
VUS → VUS
IDH2 R172K
+0.12 → +0.68
17.59 → 16.16
−0.490 → −0.584
VUS → Prob. Benigna ⚠ cambia de clase
NRAS Q61K
−5.00 → −4.69
0.882 → 0.8598
+1.079 → +0.960
VUS → VUS
ALK F1174L
−1.32 → +0.19
0.265 → 0.2895
−0.061 → −0.436
VUS → VUS
HRAS G12V
−4.76 → −4.94
1.333 → 1.169
+1.040 → +1.079
VUS → VUS
ERBB2 V777L
−1.56 → −1.19
3.682 → 3.556
+0.020 → −0.110
VUS → VUS
MET M1250T
−0.56 → −0.38
2.561 → 3.173
−0.413 → −0.427
VUS → VUS
BCR-ABL (ABL1) T315I
−0.56 → −0.38
0.0815 → 0.1136
−0.289 → −0.329
VUS → VUS
PIK3CA H1047R
−6.43 → +3.69
6.061 → 6.048
+1.148 → −1.376
VUS → Prob. Benigna ⚠ cambia de clase
La clase cambió en 5 de 22 variantes (BRAF V600E, KRAS G12D, PTEN R130Q, IDH2 R172K, PIK3CA H1047R). La diferencia de PS_v4 entre semillas tuvo mediana 0.11, media 0.41 y máximo 2.52 (PIK3CA H1047R);
superó 0.5 en 4 variantes y 1.0 en 3. De las 7 variantes cuyo score de la semilla 0 estaba a menos de 0.12 de un umbral, 5 cambiaron de clase.
Los aciertos no son estables: en la semilla 0 fueron BRCA1 M1775R y BRAF V600E; en la semilla 1 solo acierta BRCA1 M1775R. Solo BRCA1 M1775R acierta en ambas.
Los fallos sistemáticos sí se reproducen: EGFR L858R y FGFR3 K650E son Benignas en ambas semillas, y el control benigno TP53 Y107H es VUS en ambas.
Los RMSD globales cambian más que el score (BRAF 2.338 → 0.701 Å; KRAS G12D 0.2015 → 0.902 Å), así que no deben interpretarse como efectos de la mutación.
Son dos muestras por variante: muestran que la variabilidad es grande y dónde se concentra, no estiman su distribución.
Qué muestran estos resultados. Los fallos son sistemáticos, no aleatorios: (1) mutaciones activadoras, catalíticas o neomórficas que no
alteran el pliegue (KRAS G12D, IDH1 R132H, PTEN R130Q, FGFR3 K650E, ALK F1174L, ERBB2 V777L, MET M1250T) no dejan firma en pLDDT ni SASA;
(2) un artefacto de confianza de AlphaFold2 (EGFR L858R, ΔpLDDT +30.25) se lee como estabilización y da el PS_v4 más negativo de la serie (−6.889);
(3) efectos que probablemente actúan por interacciones que un monómero no representa (SMAD4 R361H, VHL L158P, PIK3CA H1047R; consistente con las
señales planas, no probado); (4) fragilidad cerca de un límite de clase (IDH1 e IDH2 difieren 0.38 unidades por ~1.3 unidades de pLDDT; NRAS, HRAS y
PIK3CA quedan 0.05–0.16 por debajo de Prob. Patogénica); (5) segmentos desordenados que inflan el RMSD global; (6) etiquetas que no son binarias
(RB1 R661W, BCR-ABL T315I).
Límites. Conjunto elegido a mano, un único control benigno, una predicción WT/MUT por variante (réplica con una 2ª semilla en las 22)
y proteínas tratadas como monómeros aislados. Estos números describen este conjunto; no estiman el desempeño del score en general.
Con la formulación actual, PS_v4 no es utilizable como evidencia de patogenicidad. Detalle por variante en el README y en el artículo.
Panel de 40 pares — cobertura real: 39/40
El panel de 40 pares del profesor (ClinVar + COSMIC Tier 1) ya no es solo simulado: 39 de sus 40 pares tienen datos reales
de ColabFold/AlphaFold2, RMSD (Kabsch) y SASA (Shrake-Rupley) de BioPython, y classifyPath() — 17 provienen del estudio
original de 22 variantes, 22 se corrieron en esta sesión para cerrar el panel. Queda 1 par excluido (APC R1450*, mutación de parada:
el pipeline solo modela sustituciones puntuales). BRCA1 C61G (proteína completa de 1863 residuos) no terminó en tres intentos con
sesión gratuita de Colab, incluso con el WT tomado de AlphaFold DB; se corrió sobre un fragmento curado del dominio RING
(residuos 1–300, WT y mutante frescos) — ver nota en la tabla. El panel de 40 simulado más abajo sigue existiendo para la
herramienta interactiva de análisis por proteína, pero ya no es la única fuente de estos 39 pares.
39/40
Pares con datos reales
4 / 39
Correctas en dirección
17
Del estudio de 22 originales
22
Corridas en esta sesión
Par (# panel)
Región (UniProt)
ΔpLDDT punto
RMSD Cα (Å)
PS_v4
Clase
¿Correcta?
Origen
#1 TP53 R175H
94–312
-1.62
0.617
-0.003
Significado incierto
✗
22 original
#2 TP53 R248W
94–312
-0.82
0.584
-0.244
Significado incierto
✗
esta sesión
#3 TP53 R248Q
94–312
-0.13
1.182
-0.438
Significado incierto
✗
esta sesión
#4 TP53 R273H
94–312
+0.07
0.960
-0.400
Significado incierto
✗
esta sesión
#5 KRAS G12D
completa
+0.69
0.202
-0.542
Prob. Benigna
✗
22 original
#6 KRAS G12V
completa
-0.32
0.664
-0.256
Significado incierto
✗
esta sesión
#7 KRAS G12C
completa
+3.75
0.543
-1.254
Prob. Benigna
✗
esta sesión
#8 KRAS G12R
completa
-0.82
0.710
-0.099
Significado incierto
✗
esta sesión
#9 BRCA1 C61G
1–300 (RING)
-15.50
27.691 ‡
+3.649
Patogénica
✓
esta sesión
#10 BRCA1 R1699W
1646–1859
-0.88
0.173
-0.122
Significado incierto
✗
esta sesión
#11 BRCA1 V1736A
1646–1859
-0.19
0.090
-0.388
Significado incierto
✗
esta sesión
#12 BRCA1 G1738E
1646–1859
-5.81
0.243
+1.318
Prob. Patogénica
✓
esta sesión
#13 EGFR L858R
712–979
+30.25
0.887
-6.889
Benigna
✗
22 original
#14 EGFR T790M
712–979
-0.93
0.634
-0.173
Significado incierto
✗
esta sesión
#15 EGFR C797S
712–979
+0.62
0.162
-0.578
Prob. Benigna
✗
esta sesión
#16 BCR-ABL T315I
242–493
-0.56
0.082
-0.289
Significado incierto (sin puntuar*)
✗
22 original
#17 BCR-ABL E255K
242–493
-0.06
0.070
-0.354
Significado incierto
✗
esta sesión
#18 BCR-ABL E255V
242–493
-1.32
0.142
+0.083
Significado incierto
✗
esta sesión
#19 BCR-ABL Y253F
242–493
-0.43
0.087
-0.235
Significado incierto
✗
esta sesión
#20 EGFR L747P
712–979
+4.94
1.102
-1.625
Benigna
✗
esta sesión
#21 BRAF V600E
444–723
-6.00
2.338
+1.312
Prob. Patogénica
✓
22 original
#22 BRAF V600K
444–723
-6.16
0.903
+1.329
Prob. Patogénica
✓
esta sesión
#23 PIK3CA H1047R
completa
-6.43
6.061
+1.148
Significado incierto
✗
22 original
#24 PIK3CA E545K
completa
-0.37
5.993
-0.161
Significado incierto
✗
esta sesión
#25 PTEN R130Q
1–353
+0.18
2.090
-0.469
Significado incierto
✗
22 original
#26 PTEN C124S
1–353
+2.25
2.811
-0.845
Prob. Benigna
✗
esta sesión
#27 APC R1450*
Excluida (mutación de parada, pipeline solo sustituciones)
excluida
#28 RB1 R661W
380–787
-0.82
1.508
-0.240
Significado incierto
✗
22 original
#29 CDKN2A R24P
completa
-1.06
6.244
-0.204
Significado incierto
✗
22 original
#30 NRAS Q61K
completa
-5.00
0.882
+1.079
Significado incierto
✗
22 original
#31 HRAS G12V
completa
-4.76
1.333
+1.040
Significado incierto
✗
22 original
#32 ERBB2 V777L
712–987
-1.56
3.682
+0.020
Significado incierto
✗
22 original
#33 MET Y1235D
1049–1360
-1.81
2.054
+0.235
Significado incierto
✗
esta sesión
#34 IDH1 R132H
completa
-1.18
0.513
-0.108
Significado incierto
✗
22 original
#35 IDH2 R172K
completa
+0.12
17.590
-0.490
Significado incierto
✗
22 original
#36 FGFR3 S249C
1–806
+6.90
24.733
-1.622
Benigna
✗
esta sesión
#37 ALK F1174L
1116–1392
-1.32
0.265
-0.061
Significado incierto
✗
22 original
#38 VHL Y98H
1–213
-0.69
1.814
-0.227
Significado incierto
✗
esta sesión
#39 SMAD4 R361H
323–552
-1.38
0.364
-0.015
Significado incierto
✗
22 original
#40 CTNNB1 S45F
completa
-3.00
3.082
+0.818
Significado incierto
✗
22 original
Qué muestra esto. Con el panel completo curado por el profesor (no una selección ad hoc), el score sigue fallando
sistemáticamente: solo 4 de 39 pares patogénicos reales quedan como Patogénica o Prob. Patogénica
(BRAF V600E, BRCA1 G1738E, BRAF V600K, BRCA1 C61G — 10.3%). FGFR3 S249C tiene un RMSD global inusualmente alto (24.7 Å) que probablemente
refleja incertidumbre en el empaquetamiento entre dominios de AlphaFold2 (pTM ≈ 0.45–0.50 en ambas corridas, típico de proteínas
multidominio con enlazadores flexibles), no necesariamente el efecto de la mutación puntual — no se le atribuye significado biológico.
BRCA1 C61G (‡) se corrió sobre un fragmento curado del dominio RING (residuos 1–300), no la proteína completa: tres intentos de correr
los 1863 residuos completos —el último con el WT tomado de AlphaFold DB para predecir solo el mutante— no terminaron dentro de una
sesión gratuita de Colab. Su RMSD global (27.7 Å) es probablemente el mismo artefacto de empaquetamiento de dominio aislado que FGFR3
S249C (pLDDT global ~52–56 en ambas corridas, muy por debajo de un dominio bien plegado), pero su caída de pLDDT en el punto mutado
(−15.5) es real y grande: C61 es una de las dos cisteínas coordinadoras de zinc del dominio RING, y perderla es el mecanismo patogénico
conocido de esta variante — es la única de las cuatro llamadas correctas con una señal local, y no solo global, detrás.
BCR-ABL T315I no tiene etiqueta binaria (resistencia adquirida) y no se puntúa.
Esta cobertura del panel completo reemplaza a la muestra de 22 variantes como la evidencia principal del proyecto: la conclusión no cambia
(PS_v4 no es utilizable como evidencia de patogenicidad con la formulación actual), pero ahora se apoya en el conjunto de referencia que
el profesor especificó, no en una selección hecha por el equipo.
Réplica con segunda semilla — 8 pares del panel de 40
Ninguno de los 21 pares nuevos del panel de 40 tenía réplica con otra semilla aleatoria. En vez de correr las 39 completas
(inviable con GPU gratuita de Colab), se eligieron 8 con una regla fija antes de correrlas: las 3 que clasifican correctas
(BRAF V600K, BRCA1 G1738E, BRCA1 C61G), las 3 VUS más cercanas al umbral de Prob. Patogénica por abajo (MET Y1235D, BCR-ABL E255V,
KRAS G12R), el caso de RMSD inflado ya documentado (FGFR3 S249C) y la llamada más confiadamente errada (KRAS G12C). Se corrieron
con --random-seed 1 en vez del 0 por defecto.
7 / 8
Replicadas (FGFR3 S249C: 3 intentos, perdida por desconexión)
6 / 7
Mantienen la misma clase
1 / 7
Cambia de clase (BRAF V600K)
Variante
PS_v4 semilla 0
Clase semilla 0
PS_v4 semilla 1
Clase semilla 1
¿Cambió?
MET Y1235D
+0.235
Significado incierto
+0.115
Significado incierto
No
BCR-ABL E255V
+0.083
Significado incierto
-0.201
Significado incierto
No
KRAS G12R
-0.099
Significado incierto
+0.810
Significado incierto
No ‡
KRAS G12C
-1.254
Prob. Benigna
-0.533
Prob. Benigna
No
BRCA1 G1738E
+1.318
Prob. Patogénica
+1.655
Prob. Patogénica
No
BRCA1 C61G (RING)
+3.649
Patogénica
+3.549
Patogénica
No
BRAF V600K
+1.329
Prob. Patogénica
-1.201
Prob. Benigna
Sí
FGFR3 S249C
-1.622
Benigna
no replicada — 3 intentos, cortada por desconexión de Colab cada vez cerca de las 2h
Qué muestra esto. De las 7 réplicas que sí terminaron, 1 cambia de clase: BRAF V600K
pasa de Prob. Patogénica (correcta) a Prob. Benigna (dirección equivocada) — el PS_v4 va de +1.329 a −1.201 cruzando dos umbrales,
con la misma proteína, la misma mutación y el mismo pipeline, solo cambiando la semilla aleatoria de ColabFold. De las 4 llamadas
correctas del panel de 40, esto deja solo 3 confirmadas como estables: BRCA1 G1738E y BRCA1 C61G se reproducen limpio — el ΔpLDDT
local de BRCA1 C61G en particular casi no cambia (−15.5 → −14.88), aunque su RMSD global artefactual sí (27.7 Å → 16.9 Å, ambos
grandes pero inconsistentes entre sí, como se espera de un artefacto). KRAS G12R (‡) no cambia de clase pero se mueve bastante
(−0.099 → +0.810), acercándose al umbral de +1.2 sin cruzarlo. Este patrón de inestabilidad ya estaba documentado en el estudio
de 22 variantes (5 de 22 cambian de clase con segunda semilla) y en BRAF V600E en particular (1 de 4 semillas acierta) — ahora se
extiende también al panel de 40. No cambia el número principal (4/39 correctas, con la semilla 0 original), pero es razón para
leer ese número como un límite superior optimista, no como un resultado firme: al menos una de las cuatro no es un acierto confiable.
Panel de 40 pares WT/Mutante de genes oncológicos (ClinVar + COSMIC Tier 1).
Los resultados mostrados aquí abajo son de simulación determinista, no de una corrida real del pipeline — ver aviso más abajo.
38 de estos 40 pares ya tienen una corrida real (ColabFold/AlphaFold2 + classifyPath()) en la tarjeta
"Panel de 40 pares — cobertura real" más arriba; esta sección simulada se conserva para la herramienta interactiva de análisis por proteína. Bloque A (pares 1–20): genes del módulo Proteínas Oncológicas · Bloque B (pares 21–40): genes adicionales COSMIC/ClinVar Tier 1.
40
Total Pares
40
Analizados (simulado)
—
Clasificados "Patogénica"
40/40
FD_mr válido
100%
Completado
Criterios de Validación del Pipeline
⚠️ Los "✓ CUMPLE" de esta tabla verifican que la simulación (VAL_RESULTS) se comporta como se esperaba de ella — no son evidencia de que el método fractal o la clasificación de patogenicidad funcionen sobre datos reales.
ID
Criterio
Descripción
Umbral
Resultado
AF1
pLDDT WT aceptable
pLDDT global WT > 70 en la mayoría de pares
pLDDT WT > 70 en ≥ 80% (32/40)
✓ CUMPLE — 38/40
AF2
Impacto estructural detectable
RMSD Cα > 0.01 Å en región de la mutación
RMSD > 0.01 Å en ≥ 35/40 pares
✓ CUMPLE — 40/40
AF3
ΔSASA coherente con exposición
Cambio en accesibilidad superficial detectable
ΔSASA ≠ 0 en ≥ 35/40 pares
✓ CUMPLE — 40/40
FD1
Rango FD_mr válido [1.0 – 3.0]
FD_mr dentro del rango teórico para cadenas proteicas
FD_mr ∈ [1.0, 3.0] en 40/40 pares
✓ CUMPLE — 40/40
FD2
Variación inter-proteína en FD_mr
FD_mr refleja diferencias en complejidad estructural entre genes
Rango FD_mr diferente en ≥ 3 clases proteicas
✓ CUMPLE — 9 clases
FD3
Consistencia intra-proteína
FD_mr WT idéntico para hotspots del mismo gen (misma secuencia WT)
FD_mr WT idéntico para los 4 hotspots de cada gen Bloque A
✓ CUMPLE — 5/5 genes
PS1
Clasificación correcta patogénicas
El índice simulado (escala 0–1, no el PS_v4 real) clasifica como Prob. Patogénica o Patogénica las mutaciones del panel
≥ 30/40 clasificados correctamente
—
⚠️ Las etiquetas que cuenta este criterio son las escritas a mano en VAL_RESULTS (ver aviso de la tabla de abajo) — ninguna de las 40 quedó etiquetada "Benigna" o "Incierto", así que este 100% es una propiedad de cómo se construyó la simulación, no evidencia de que el método distinga patogénico de benigno.
PS2
Dianas terapéuticas priorizadas
Mutaciones diana de fármacos aprobados obtienen un índice simulado alto (escala 0–1, no el PS_v4 real, cuyos umbrales son 1.2 y 2.5)
Índice simulado > 0.6 en ≥ 5/6 dianas terapéuticas
✓ CUMPLE — 6/6
Panel Completo — 40 Pares WT/Mutante
#
Gen
Bloque
Tipo
Cáncer principal
Mutación
Mecanismo molecular
Patogenicidad
Acciones
Resultados del Sistema — Pipeline ProteinDelta v4.0
⚠️ Datos de simulacion, no de pipeline. Los valores de esta tabla provienen del
motor de simulacion determinista de la aplicacion (constante VAL_RESULTS), no de una
ejecucion de AlphaFold2/ColabFold ni de BioPython. Las clasificaciones de la ultima columna estan
escritas a mano y no las produce classifyPath(). No deben citarse como validacion
experimental del pipeline.
La columna "PS_v4" de esta tabla NO usa la misma escala que el motor real
(classifyPath(), sección Análisis/Fractal): esta es una escala 0–1 con valores de relleno,
mientras que classifyPath() produce un score sin acotar donde Patogénica exige > 2.5.
Los valores 0.68–0.996 mostrados aquí no serían clasificados como patogénicos si se
pasaran por classifyPath() — la clasificación de esta columna no es resultado de aplicar
ningún umbral verificable, es una etiqueta manual.
Estructura del panel de 40 pares WT/Mutante y metricas asociadas: pLDDT, RMSD Cα, ΔSASA, dimension fractal FD_bc y FD_mr, y score de patogenicidad PS_v4. Reproducibilidad: usa el botón ⚗️ Analizar en el panel de pares para cargar cada gen en el módulo de análisis y verificar los resultados individualmente.
#
Par WT → MUT
Origen
pLDDT WT
pLDDT MUT
RMSD (Å)
ΔSASA (Ų)
FD_bc WT
FD_mr WT
Dir. ΔFD
PS_v4 (0–1)
Clasificación
Validación Cáncer de Mama — v5.0 · Módulo independiente
Panel específico de cáncer de mama humano (GRCh38 / hg38) solicitado por la dirección de tesis.
Reproduce la Tabla: Panel de 40 Pares WT vs. Mutado en Cáncer de Mama e incorpora el requisito metodológico
de controles negativos (variantes benignas) ausente en la Tabla 17 (v4.0).
Esquema de validación por fases:Fase 1 — Piloto (ACTUAL): N = 40 casos + 12 controles →
Fase 2 — Publicación: N ≈ 250 casos + 150 controles (ROC vs SIFT / PolyPhen-2 / REVEL) →
Fase 3 — Clínica: N ≥ 1000–2000 pares.
⚠ Los resultados y métricas de esta pantalla son de simulación determinista con semilla, no de una corrida real del pipeline ColabFold + BioPython.
Sirven de andamiaje para validar la lógica del módulo. Cada par debe re-ejecutarse en ColabFold (perfil accurate) antes de reportarse.
Panel de cáncer de mama — término esférico de fractalidad
39 de 40 parejas evaluadas con ColabFold/AlphaFold2 (accurate) y BioPython: 27 patogénicas y 12 controles benignos de ClinVar. KMT2C S3662F queda pendiente: la posición 3662 de las tres isoformas RefSeq es glutamato, no serina.
FD esférica: dimensión fractal local en una esfera de 12 Å alrededor del residuo mutado, en la estructura WT y en la mutante. ΔFD = FD mutante − FD WT.
39 / 40
Pares evaluados (27 patog. + 12 benig.)
-0.030
ΔFD medio, IC95% -0.123 a +0.064
18 / 27
Patogénicas con ΔFD > 0 (p = 0.12)
p = 0.52
WT vs mutante pareado (t-test)
Par
FD WT
FD mut
ΔFD
ΔFD (escala ±1)
PS_v4 orig → esférico
Clase (esférico)
AKT1 E17K
2.044
2.048
+0.004
-0.41 → -0.41
Significado incierto
AR T878A
2.105
2.238
+0.133
-0.52 → -0.43
Significado incierto
ATM V2424G
1.904
2.060
+0.156
1.33 → 1.44
Prob. Patogénica
BARD1 C557S
1.253
1.242
-0.012
-2.02 → -2.02
Benigna
BCL2 A113G
1.831
1.961
+0.130
-0.35 → -0.26
Significado incierto
BRCA2 D2723A
2.189
2.164
-0.025
-0.11 → -0.16
Significado incierto
CCND1 P287T *
1.929
1.101
-0.828
-2.27 → -1.75
Benigna
CDH1 E243K
2.085
2.288
+0.202
2.12 → 2.27
Prob. Patogénica
CDK4 R24C
2.044
2.117
+0.073
0.02 → 0.03
Significado incierto
CDK6 R31C
2.129
2.121
-0.008
0.14 → 0.14
Significado incierto
CHEK2 I157T
2.137
1.913
-0.224
-0.03 → 0.15
Significado incierto
ESR1 Y537S
2.056
2.130
+0.074
-1.95 → -1.90
Benigna
FGFR1 N546K
2.102
2.051
-0.051
0.16 → 0.17
Significado incierto
FOXA1 F266L
1.962
1.989
+0.028
1.23 → 3.99
Patogénica
GATA3 R330G
2.160
2.226
+0.065
-0.17 → -0.12
Significado incierto
JAK2 V617F
2.026
2.250
+0.223
0.64 → 0.76
Significado incierto
KMT2C S3662F *
—
—
—
1.01 → —
Pendiente
MAP3K1 T1381I
2.038
1.890
-0.148
-0.15 → -0.04
Significado incierto
MDM2 C305S *
2.079
2.156
+0.077
-0.11 → -0.07
Significado incierto
MTOR C1483R
2.140
2.192
+0.052
1.52 → 1.56
Prob. Patogénica
MYC T58A *
1.606
1.654
+0.048
-1.95 → -1.91
Benigna
NOTCH1 L1575P *
2.038
2.095
+0.057
0.90 → 0.05
Significado incierto
PALB2 L939W
2.094
2.117
+0.022
-0.13 → -0.16
Significado incierto
RAD51D C119W
2.155
2.271
+0.116
-0.60 → -0.50
Prob. Benigna
SF3B1 K700E
2.136
2.192
+0.055
-0.43 → -0.40
Significado incierto
STAT3 D661Y
1.843
1.601
-0.242
0.54 → 0.73
Significado incierto
STK11 T189M
2.113
2.090
-0.023
-0.41 → -0.41
Significado incierto
VEGFA P114L
1.978
2.047
+0.069
1.03 → 1.07
Significado incierto
ATM D1853N *
1.955
1.991
+0.036
2.97 → 2.99
Patogénica
BARD1 V507M
1.953
2.142
+0.189
-0.42 → -0.27
Significado incierto
BRCA1 P871L *
1.905
1.430
-0.475
-2.04 → -1.73
Benigna
BRCA1 S1613G *
1.355
1.415
+0.060
-0.29 → -0.20
Significado incierto
BRCA2 N372H *
1.690
1.107
-0.583
1.31 → 1.74
Prob. Patogénica
BRCA2 V2466A *
1.747
0.734
-1.014
1.61 → 2.42
Prob. Patogénica
CDH1 A592T
2.120
2.235
+0.115
-0.48 → -0.40
Significado incierto
ERBB2 I655V *
1.566
2.241
+0.675
-0.65 → -0.15
Significado incierto
MET N375S
2.228
2.079
-0.149
-0.62 → -0.56
Prob. Benigna
PALB2 Q559R *
1.352
1.507
+0.155
-0.40 → -0.35
Significado incierto
STK11 F354L
1.495
1.378
-0.117
-0.82 → -0.73
Prob. Benigna
TP53 P72R *
1.387
1.312
-0.074
2.59 → 2.59
Patogénica
Estadística descriptiva. El ΔFD medio entre WT y mutante es -0.030 (IC95% -0.123 a +0.064; t pareada p = 0.52; Wilcoxon p = 0.46). Las patogénicas muestran una tendencia a ΔFD positivo (18/27), pero la prueba binomial no es significativa (p = 0.12). Patogénicas frente a benignas: Mann–Whitney p = 0.47. El signo de ΔFD no separa las clases predichas (Fisher p = 1.00). El término no entra con signo en PS_v4, que usa |ΔFD|.
* Resultados no confiables: numeración con caveat o ventana desordenada (ver informe).
Heredado de v4: gen y mutación idénticos a un par ya validado en la Tabla 17 — no se recalcula (regla del director: «saca los genes en común»).
⚑ Revisar: la variante listada es hotspot en otro tumor, no Tier-1 en mama — confirmar con ClinVar/COSMIC filtrado a mama.
Resultado esperado en ProteinDelta: ΔFD ≈ 0 y PS_v5 < 0.20. Fuente: ClinVar (Benign / Likely benign) + gnomAD (frecuentes).
#
Gen
UniProt
Cambio
dbSNP
Clasificación
Acción
Resultados simulados — casos + controles
#
Grupo
Gen · cambio
pLDDT WT
pLDDT MUT
RMSD Cα (Å)
ΔSASA (Ų)
ΔFD_local
PS_v5
Clasificación
¿Acierto?
Manual de usuario
Guía paso a paso de cada módulo de ProteinDelta. El manual se muestra en el idioma seleccionado (ES / EN); también puedes abrirlo en una pestaña nueva o descargar cualquiera de las dos versiones.