Predição de estruturas protéicas via redes neurais e algoritmos genéticos

• Processo: 00/05473-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2000
• Data de Término da vigência: 16 de junho de 2002
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica Molecular
• Pesquisador responsável: Jorge Chahine
• Beneficiário: Ana Lígia Barbour Scott
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Predição Redes neurais (computação) Algoritmos genéticos Simulação por computador
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Geneticos | Enovelamento De Proteinas | Predicao | Redes Neurais Artificiais | Simulacao

Resumo

O projeto tem como objetivo a predição de estruturas protéicas através de simulações computacionais partindo-se da estrutura primária ou seqüência de aminoácidos. Redes Neurais e Algoritmos genéticos constituem-se nas técnicas a serem empregadas. Concomitante a esse objetivo pretende-se, também, determinar seqüências de aminoácidos que se enovelam para estruturas pré-conhecidas, em geral, estruturas correspondentes a núcleos hidrofóbicos que contribuem para a estabilização das estruturas terciárias das proteínas. Uma combinação de potenciais envolvendo as contribuições de van der Waals e energias de solvatação consiste na função custo a ser minimizada pelas técnicas mencionadas acima. A partir de uma biblioteca de rotâmeros das cadeias laterais e do conhecimento da estrutura de "backbone" pretende-se determinar a particular escolha de rotâmeros que minimiza a função custo e paralelamente, conhecendo-se previamente essa escolha, determinar a ou as seqüências de aminoácidos que também minimizam a função custo. Essa função poderá ainda (ao longo do estudo proposto) conter termos como propensidades de aminoácidos para formação de estruturas secundárias, energia eletrostática e potenciais envolvendo formação de pontes de hidrogênio. Diferentes arquiteturas para as redes neurais deverão ser testadas, juntamente com a combinação de elementos característicos de algoritmos genéticos a fim de se obter um procedimento otimizado. (AU)