| Processo: | 18/20659-0 |
| Linha de fomento: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Vigência (Início): | 01 de janeiro de 2019 |
| Vigência (Término): | 30 de junho de 2019 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Geometria e Topologia |
| Pesquisador responsável: | Marcio Fuzeto Gameiro |
| Beneficiário: | Carlos Henrique Venturi Ronchi |
| Supervisor no Exterior: | Konstantin Mischaikow |
| Instituição-sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Local de pesquisa: | Rutgers The State University of New Jersey, New Brunswick, Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 17/14678-0 - Geradores de homologia persistente e aplicações, BP.MS |
| Assunto(s): | Homologia Topologia Proteínas Estabilidade proteica Aprendizado computacional |
Resumo A homologia persistente é uma área em grande crescimento dentro da topologia computacional. Recentemente pesquisadores tem tentado aplicar estas novas ferramentas topológicas em problemas da vida real, desde ciência dos materiais até o estudo das proteínas. O problema de envelopamento das proteínas se trata de saber o quão estável uma proteína é sobre a proteólise, ou seja, quão facilmente uma proteína se quebra em aminoácidos ou polipeptídeos. A homologia persistente pode ser aplicada na sequência de carbonos de uma proteína, assim obtendo o diagrama de persistência, que nos dá a impressão topológica, uma informação topológica da proteína. O aprendizado de máquinas juntamente da homologia persistente é usado para determinar a estabilidade da proteína. | |