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Um estudo da aplicação de algoritmos genéticos na predição da estrutura 3-D aproximada de proteínas

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Um estudo da aplicação de algoritmos genéticos na predição da estrutura 3-D aproximada de proteínas

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Título Um estudo da aplicação de algoritmos genéticos na predição da estrutura 3-D aproximada de proteínas
Outro título Study of Application of Genetic Algorithms in Predicting Approximate 3-D Structure of Proteins
Autor Gonçalves, William Wolmann
Orientador Buriol, Luciana Salete
Co-orientador Dorn, Márcio
Data 2011
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Assunto 3D
Algoritmos geneticos
[en] 3D-PSP
[en] ab initio method
[en] Bioinformatics
[en] Genetic algorithms
[en] Random-key
[en] Structure prediction of polypeptides
Resumo O Problema da Predição da Estrutura Tridimensional de Proteínas (3D-PSP, sigla em inglês) é um dos mais importantes problemas em Bioinformática Estrutural. Diversos algoritmos têm sido propostos ao longo dos últimos anos. Entretanto, o problema continua desafiante por causa da complexidade e dimensionalidade do espaço de busca conformacional das proteínas. A estrutura nativa de uma proteína dita sua função bioquímica em um organismo. Conhecer sua estrutura 3D implica em também conhecer a sua função. Assim, conhecendo a sua estrutura é possível interferir ativando ou inibindo a sua função, como em doenças onde os alvos dos fármacos são as proteínas. Neste trabalho de diplomação é apresentado um estudo da aplicação de algoritmos genéticos com população estruturada no 3D-PSP. Diferentes estratégias de seleção e organização populacional são utilizadas com a finalidade de garantir diversidade de indivíduos e convergência das conformações preditas. A eficácia dos métodos estudados é conferida com a execução de seis estudos de caso.
Abstract The Protein 3D Structure Prediction problem (3D-PSP) is one of the most important problems in Structural Bioinformatics. Several algorithms have been proposed over the last years. However, the problem still remains challenging because the complexity and dimensionality of the protein conformational search space. The native structure of a protein dictates its biochemical function in an organism. Knowing its 3D structure also implies knowing its function. Hence, knowledge of a protein structure allows one to interfere with it, either by enhancing or inhibiting its function, such as in diseases in which the drug targets are proteins. This graduation work presents a study of the application of genetic algorithms with structured population to the 3D-PSP. Different selection and population organization strategies are used with the purpose of ensuring diversity of individuals and convergence of the predicted conformations. The efficacy of these methods is conferred by the execution of six case studies.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/31027
Arquivos Descrição Formato
000782129.pdf (1.508Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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