Título: What does the resonant recognition model tell us about Myosin Binding Protein C?. Autores: Reyder Risco Soria, Elena Pirogova, José Luis Hernández Cáceres and Irena Cosic. CECAM-ISCMH, Havana, Cuba. RMIT, Melbourne, Australia.     Resumen Objetivos: Comparar las predicciones teóricas obtenidas utilizando el Modelo de Reconocimiento Resonante (Resonant Recognition Model, RRM) y la transformada de Fourier por ventanas (Short Time Fourier Transform, STFT) con datos conocidos acerca de la proteína C enlazadora de Miosina (Myosin Binding Protein C, MyBPC). Métodos: Se aplicó un análisis con el Modelo de Reconocimiento Resonante para estudiar un conjunto de secuencias MyBPC con el objetivo de identificar las frecuencias relevantes. Un análisis de regiones funcionalmente críticas basado en la transformada de Fourier por ventanas (STFT) se aplicó para predecir las regiones que más contribuyen a la función. Resultados: Se encontraron dos frecuencias características: f= 0.226, aparentemente asociada a la isoforma cardiaca de la proteína, y f= 0.3667, que corresponde a MyBPC de modo inespecífico. Las regiones críticas en la proteína que fueron predichas por el método incluyeron la región de fosforilación, así como otras áreas cercanas o que incluyen muchas de las mutaciones que provocan cardiopatía familiar. Una secuencia “artificial” con todas las mutaciones puntuales descritas reportadas en la literatura mostró un pico mucho menor en el pico f=0.226. Conclusiones: Al menos existen dos frecuencias de RRM asociadas a la función de la MyBPC, siendo f=0.226 la mas específica para la función cardiaca. Aproximadamente el 15% de las mutaciones puntuales descritas que aparentemente conducen a cardiopatía hipertrófica, una inserción específica de la isoforma cardiaca, dos sitios de fosforilación y una mutación que conduce a la desnaturalización irreversible del dominio C5, caen dentro de las regiones de mayor contribución a la frecuencia f=0.226. Los autores sugieren que un enfoque basado en RRM sería útil para explicar o predecir otras enfermedades asociadas a mutaciones. Abstract Aim: To compare theoretical predictions obtained using Resonant Recognition Model (RRM) and Short Time Fourier Transform (STFT) with known data about Myosin Binding Protein C (MBPC). Methods: Resonant recognition model (RRM) analysis was performed on MBPC from different types in order to identify relevant frequencies. A Short Time Fourier Transform based hot spots analysis was used for predicting regions of the sequence with major contribution to the function. Results: Two characteristic frequencies were found: f= 0.226, apparently associated to the cardiac isoform and f= 0.3667, non-specifically correspondent to MBPC. Critical areas in the sequence were predicted for the region of phosphorylation as well as for areas where several of the most important disease-causing mutations have been described. An artificial “sequence” with all point mutations reported in literature leads to a significant reduction of the peak at f=0.226. Conclusions: At least two RRM frequencies are associated to MYBPC function, being f=0.226 the most specific for cardiac function. Nearly 15% of the point mutations purportedly associated to CMH4, a cardiac specific insert, two phosphorylation sites and a mutation leading to an irreversible denaturation of the dominion C5 fall into the regions of major contribution to f=0.226. Authors suggest that an RRM based approach could be useful for explaining or predicting other mutation-associated diseases.