Algoritmos de estimação de distribuição para predição ab initio de estruturas de proteínas

Autor(es)

Daniel Rodrigo Ferraz Bonetti

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2015-03-05

Membros da banca

Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; Myriam Regattieri de Biase da Silva Delgado; Jochen Einbeck; Paulo Sérgio Lopes de Oliveira; Fernando Luis Barroso da Silva

• Orientador: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem

Resumo

As proteínas são moléculas que desempenham funções essenciais para a vida. Para entender a função de uma proteína é preciso conhecer sua estrutura tridimensional. No entanto, encontrar a estrutura da proteína pode ser um processo caro e demorado, exigindo profissionais altamente qualificados. Neste sentido, métodos computacionais têm sido investigados buscando predizer a estrutura de uma proteína a partir de uma sequência de aminoácidos. Em geral, tais métodos computacionais utilizam conhecimentos de estruturas de proteínas já determinadas por métodos experimentais, para tentar predizer proteínas com estrutura desconhecida. Embora métodos computacionais como, por exemplo, o Rosetta, I-Tasser e Quark tenham apresentado sucesso em suas predições, são apenas capazes de produzir estruturas significativamente semelhantes às já determinadas experimentalmente. Com isso, por utilizarem conhecimento a priori de outras estruturas pode haver certa tendência em suas predições. Buscando elaborar um algoritmo eficiente para Predição de Estruturas de Proteínas livre de tendência foi desenvolvido um Algoritmo de Estimação de Distribuição (EDA) específico para esse problema, com modelagens full-atom e algoritmos ab initio. O fato do algoritmo proposto ser ab initio é mais interessante para aplicação envolvendo proteínas com baixa similaridade, com relação às estruturas já conhecidas. Três tipos de modelos probabilísticos foram desenvolvidos: univariado, bivariado e hierárquico. O univariado trata o aspecto de multi-modalidade de uma variável, o bivariado trata os ângulos diedrais (Φ Ψ) de um mesmo aminoácido como variáveis correlacionadas. O hierárquico divide o problema em subproblemas e tenta tratá-los separadamente. Os resultados desta pesquisa mostraram que é possível obter melhores resultados quando considerado a relação bivariada (Φ Ψ). O hierárquico também mostrou melhorias nos resultados obtidos, principalmente para proteínas com mais de 50 resíduos. Além disso, foi realiza uma comparação com algumas heurísticas da literatura, como: Busca Aleatória, Monte Carlo, Algoritmo Genético e Evolução Diferencial. Os resultados mostraram que mesmo uma metaheurística pouco eficiente, como a Busca Aleatória, pode encontrar a solução correta, porém utilizando muito conhecimento a priori (predição que pode ser tendenciosa). Por outro lado, o algoritmo proposto neste trabalho foi capaz de obter a estrutura da proteína esperada sem utilizar conhecimento a priori, caracterizando uma predição puramente ab initio (livre de tendência). (AU)

• Processo FAPESP: 10/02928-2 - Algoritmos de estimação de distribuição para predição ab initio de estruturas de proteínas
• Beneficiário: Daniel Rodrigo Ferraz Bonetti
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado