Predição de estrutura terciária de proteínas com técnicas multiobjetivo no algoritmo de monte carlo

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dc.contributor.advisor-co1Faccioli, Rodrigo Antonio
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4710519J5por
dc.contributor.advisor1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4717638T6por
dc.contributor.referee1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.referee2Facciolo, Rodrigo Antonio
dc.contributor.referee3Martins, Wellignton Santos
dc.contributor.referee4Leão, Salviano de Araújo
dc.creatorAlmeida, Alexandre Barbosa de
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K8716870A0por
dc.date.accessioned2016-08-09T11:57:53Z
dc.date.issued2016-06-17
dc.description.abstractProteins are vital for the biological functions of all living beings on Earth. However, they only have an active biological function in their native structure, which is a state of minimum energy. Therefore, protein functionality depends almost exclusively on the size and shape of its native conformation. However, less than 1% of all known proteins in the world has its structure solved. In this way, various methods for determining protein structures have been proposed, either in vitro or in silico experiments. This work proposes a new in silico method called Monte Carlo with Dominance, which addresses the problem of protein structure prediction from the point of view of ab initio and multi-objective optimization, considering both protein energetic and structural aspects. The software GROMACS was used for the ab initio treatment to perform Molecular Dynamics simulations, while the framework ProtPred-GROMACS (2PG) was used for the multi-objective optimization problem, employing genetic algorithms techniques as heuristic solutions. Monte Carlo with Dominance, in this sense, is like a variant of the traditional Monte Carlo Metropolis method. The aim is to check if protein tertiary structure prediction is improved when structural aspects are taken into account. The energy criterion of Metropolis and energy and structural criteria of Dominance were compared using RMSD calculation between the predicted and native structures. It was found that Monte Carlo with Dominance obtained better solutions for two of three proteins analyzed, reaching a difference about 53% in relation to the prediction by Metropolis.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2016-08-05T17:38:42Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Alexandre Barbosa de Almeida - 2016.pdf: 11943401 bytes, checksum: 94f2e941bbde05e098c40f40f0f2f69c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-09T11:57:53Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Alexandre Barbosa de Almeida - 2016.pdf: 11943401 bytes, checksum: 94f2e941bbde05e098c40f40f0f2f69c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-09T11:57:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Alexandre Barbosa de Almeida - 2016.pdf: 11943401 bytes, checksum: 94f2e941bbde05e098c40f40f0f2f69c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-06-17eng
dc.description.resumoAs proteínas são vitais para as funções biológicas de todos os seres na Terra. Entretanto, somente apresentam função biológica ativa quando encontram-se em sua estrutura nativa, que é o seu estado de mínima energia. Portanto, a funcionalidade de uma proteína depende, quase que exclusivamente, do tamanho e da forma de sua conformação nativa. Porém, de todas as proteínas conhecidas no mundo, menos de 1% tem a sua estrutura resolvida. Deste modo, vários métodos de determinação de estruturas de proteínas têm sido propostos, tanto para experimentos in vitro quanto in silico. Este trabalho propõe um novo método in silico denominado Monte Carlo com Dominância, o qual aborda o problema da predição de estrutura de proteínas sob o ponto de vista ab initio e de otimização multiobjetivo, considerando, simultaneamente, os aspectos energéticos e estruturais da proteína. Para o tratamento ab initio utiliza-se o software GROMACS para executar as simulações de Dinâmica Molecular, enquanto que para o problema da otimização multiobjetivo emprega-se o framework ProtPred-GROMACS (2PG), o qual utiliza algoritmos genéticos como técnica de soluções heurísticas. O Monte Carlo com Dominância, nesse sentido, é como uma variante do tradicional método de Monte Carlo Metropolis. Assim, o objetivo é o de verificar se a predição da estrutura terciária de proteínas é aprimorada levando-se em conta também os aspectos estruturais. O critério energético de Metropolis e os critérios energéticos e estruturais da Dominância foram comparados empregando o cálculo de RMSD entre as estruturas preditas e as nativas. Foi verificado que o método de Monte Carlo com Dominância obteve melhores soluções para duas de três proteínas analisadas, chegando a cerca de 53% de diferença da predição por Metropolis.por
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationALMEIDA, A. B. Predição de estrutura terciária de proteínas com técnicas multiobjetivo no algoritmo de monte carlo. 2016. 129 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5872
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectPredição da estrutura terciária de proteínaspor
dc.subjectOtimização multiobjetivopor
dc.subjectMonte carlo metropolispor
dc.subjectMonte carlo com dominânciapor
dc.subjectProtein tertiary structure predictioneng
dc.subjectMulti-objective optimizationeng
dc.subjectMonte carlo metropoliseng
dc.subjectMonte carlo with dominanceeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titlePredição de estrutura terciária de proteínas com técnicas multiobjetivo no algoritmo de monte carlopor
dc.title.alternativeProtein tertiary structure prediction with multi-objective techniques in monte carlo algorithmeng
dc.typeDissertaçãopor

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