Uso de estratégias baseadas em conhecimento para algoritmos genéticos aplicados à predição de estruturas tridimensionais de proteínas

Autor(es)

Lariza Laura de Oliveira

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 2011-05-20

Membros da banca

Renato Tinós; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; Paulo Sérgio Lopes de Oliveira

• Orientador: Renato Tinós

Resumo

Proteínas desempenham uma grande variedade de funções biológicas. O conhecimento da estrutura tridimensional proteica pode ajudar no entendimento da função desempenhada. De acordo com a hipótese de Anfisen, a estrutura terciária nativa de uma proteína pode ser determinada a partir da informação contida na sequência primária, o que permitiria que métodos computacionais poderiam ser usados para predizer estruturas terciárias quando a primária estiver disponível. No entanto, ainda não existe uma ferramenta computacional capaz de predizer a estrutura tridimensional para uma grande variedade de proteínas. Desse modo, o problema de Predição de Estruturas de Proteínas (PEP) permanece como um desafio para a Biologia Molecular. A conformação nativa de uma proteína é frequentemente a configuração termodinamicamente mais estável, ou seja, que possui menor energia livre. Assim, PEP pode ser vista como um problema de otimização, onde a estrutura com menor energia livre deve ser encontrada dentre todas as possíveis. Entretanto, este é um problema NP-completo, no qual métodos tradicionais de otimização, em geral, não apresentam um bom desempenho. Algoritmos Genéticos (AGs), devido às suas características, são interessantes para essa classe de problemas. O principal objetivo desse trabalho é verificar se a adição de informação pode ser útil aos AGs aplicados em PEP, valendo-se dede modelos moleculares simplificados. Cada indivíduo do AG representa uma solução que, neste caso, é uma possível conformação que será avaliada por um campo de força. Dessa forma, o indivíduo é codificado por um conjunto de ângulos de torção de cada aminoácido. Para auxiliar no processo de busca, bases de dados compostas de ângulos determinados por cristalografia e RNM são utilizadas. Com o objetivo de guiar o processo de busca e manter a diversidade nos AGs, duas estratégias são aqui testadas: Imigrantes Aleatórios e Imigrantes por Similaridade. A última delas foi criada baseando-se na similaridade da sequência primária. Além disso, é investigado neste trabalho o uso de um campo de força coarse grained, que utiliza os átomos de carbono- para representar a cadeia proteica, para avaliar os indivíduos do AG. (AU)

• Processo FAPESP: 08/07098-8 - Uso de Estratégias Baseadas em Conhecimento para Algoritmos Genéticos Aplicados à Predição de Estruturas Tridimensionais de Proteínas
• Beneficiário: Lariza Laura de Oliveira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado