Nuestro conocimiento de las interacciones moleculares nos ha conducido hoy hacia una perspectiva ingenieril, donde diseños e implementaciones de sistemas artificiales de regulación intentan proporcionar instrucciones fundamentales para la reprogramación celular. Nosotros aquí abordamos el diseño de redes de genes como una forma de profundizar en la comprensión de las regulaciones naturales. También abordamos el problema de la diseñabilidad dada una genoteca de elementos compatibles. Con este fin, aplicamos métodos heuríticos de optimización que implementan rutinas para resolver problemas inversos, así como herramientas de análisis matemático para estudiar la dinámica de la expresión genética. Debido a que la ingeniería de redes de transcripción se ha basado principalmente en el ensamblaje de unos pocos elementos regulatorios usando principios de diseño racional, desarrollamos un marco de diseño computacional para explotar este enfoque. Modelos asociados a genotecas fueron examinados para descubrir el espacio genotípico asociado a un cierto fenotipo. Además, desarrollamos un procedimiento completamente automatizado para diseñar moleculas de ARN no codificante con capacidad regulatoria, basándonos en un modelo fisicoquímico y aprovechando la regulación alostérica. Los circuitos de ARN resultantes implementaban un mecanismo de control post-transcripcional para la expresión de proteínas que podía ser combinado con elementos transcripcionales. También aplicamos los métodos heurísticos para analizar la diseñabilidad de rutas metabólicas. Ciertamente, los métodos de diseño computacional pueden al mismo tiempo aprender de los mecanismos naturales con el fin de explotar sus principios fundamentales. Así, los estudios de estos sistemas nos permiten profundizar en la ingeniería genética. De relevancia, el control integral y las regulaciones incoherentes son estrategias generales que los organismos emplean y que aquí analizamos. / Rodrigo Tarrega, G. (2011). Computational design and designability of gene regulatory networks [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14179 / Palancia

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-04-28Bitstream added on 2014-06-13T18:41:06Z : No. of bitstreams: 1 oliveira_lc_dr_sjrp.pdf: 1552331 bytes, checksum: ff9be69b536d540081c28a83bf038868 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A topologia do estado nativo de uma proteína desempenha um papel crucial no processo de enovelamento. Neste trabalho uma nova aproximação utilizando aspectos topol ogicos para investigar a evolução protéica e apresentada. O modelo utiliza uma rede c ubica 3 3 3 de 27 monômeros e um mapa de conexões entre diferentes conformações em espa co de fase estrutural e de sequência. Desenhamos a melhor sequência não frustrada para cada uma das 103346 conformações maximamente compactas usando um algorítimo que maximiza o número de tipos de monômeros na sequência. Isto significa que cada sequência não pode possuir contatos desfavor aveis. O n umero m aximo de tipos de monômeros e 5. A sequência-conformação e considerada \protein-like se ela tem uma unica conformação de mais baixa energia, alem de acessibilidade e robustez. De todas as conformações maximamente compactas, somente 4; 75% geraram sequências \protein-like', o qual são o alvo neste estudo. Com esses dados realizamos simulações de Monte Carlo (MC) no qual examinamos as melhores sequêencias estruturas baseando-se no ZScore. A simulação e iniciada com uma sequência aleatória no qual e testada em todas as conformações, seguindo as regras estipuladas por MC. Se o ZScore aumenta, assumimos que a nova conformação e mais estável que a anterior. Esse processo e repetido até que as sequências otimamente desenhadas (com mais alto ZScore) são alcançadas. Mantendo as trajetórias originadas via MC, um mapa de conectividade sequências-estruturas e obtido. Os resultados mostram trajetórias conectadas com estruturas com baixos valores de ZScore. O aumento do ZScore ao longo da simulação conduz a um pequeno grupo de conformações preferenciais. O modelo sugere um funil de estruturas para a evolução de proteínas no qual as estruturas do fundo estão associadas com o ii \motif de uma proteína... / The topology of a protein native state plays a crucial role in the folding process. In this work a new approach using topological aspects to investigate the protein evolutions is presented. The model uses the 27-mer in a cubic lattice of 3 3 3, and a conection map between di erent conformations is found in the sequence and structural phase space. We designed the best unfrustrated sequence for each of the 103346 maximally compact conformation, using an algorithm that maximizes the number for monomers types in the sequence. This means that each sequence cannot have unfavorable contacts. The maximum number of types of monomer is 5. The sequence-conformation is considered protein-like if it has a unique lowest energy conformation, accessible and robust . Out of all maximally compact conformations, only 4,75% generated protein-like sequence, with are targeted in this study. With this data we performed a Monte Carlo simulations in which we probe for better sequence-structure based on Zscore. The simulation start which a random sequence and it is tested all conformations, nding its conformations according to the Monte Carlo rules. If the Zscore increases, we assume that the new conformation is more stable than the previous. This process is repeated until the optimally designed sequence (with the highest Zscore) is reached. Keeping track of all the Monte Carlo trajectories, a map of conectivity of sequence-structures is obtained. The results shows trajectories connected with structures of low Zscore values. The increase of Zscore along of the simulation leads to a small group of preferred conformations. The model suggest a funnel like structure for folding evolution, in which the structures at the bottom of the funnel are associated with the motif of a protein. This result can be a possible iv explanation for the restricted number of conformations compared to the large number of sequences... (Complete abstract click electronic access below)

Resumo: A topologia do estado nativo de uma proteína desempenha um papel crucial no processo de enovelamento. Neste trabalho uma nova aproximação utilizando aspectos topol ogicos para investigar a evolução protéica e apresentada. O modelo utiliza uma rede c ubica 3 3 3 de 27 monômeros e um mapa de conexões entre diferentes conformações em espa co de fase estrutural e de sequência. Desenhamos a melhor sequência não frustrada para cada uma das 103346 conformações maximamente compactas usando um algorítimo que maximiza o número de tipos de monômeros na sequência. Isto significa que cada sequência não pode possuir contatos desfavor aveis. O n umero m aximo de tipos de monômeros e 5. A sequência-conformação e considerada \protein-like" se ela tem uma unica conformação de mais baixa energia, alem de acessibilidade e robustez. De todas as conformações maximamente compactas, somente 4; 75% geraram sequências \protein-like', o qual são o alvo neste estudo. Com esses dados realizamos simulações de Monte Carlo (MC) no qual examinamos as melhores sequêencias estruturas baseando-se no ZScore. A simulação e iniciada com uma sequência aleatória no qual e testada em todas as conformações, seguindo as regras estipuladas por MC. Se o ZScore aumenta, assumimos que a nova conformação e mais estável que a anterior. Esse processo e repetido até que as sequências otimamente desenhadas (com mais alto ZScore) são alcançadas. Mantendo as trajetórias originadas via MC, um mapa de conectividade sequências-estruturas e obtido. Os resultados mostram trajetórias conectadas com estruturas com baixos valores de ZScore. O aumento do ZScore ao longo da simulação conduz a um pequeno grupo de conformações preferenciais. O modelo sugere um funil de estruturas para a evolução de proteínas no qual as estruturas do fundo estão associadas com o ii \motif" de uma proteína... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The topology of a protein native state plays a crucial role in the folding process. In this work a new approach using topological aspects to investigate the protein evolutions is presented. The model uses the 27-mer in a cubic lattice of 3 3 3, and a conection map between di erent conformations is found in the sequence and structural phase space. We designed the best unfrustrated sequence for each of the 103346 maximally compact conformation, using an algorithm that maximizes the number for monomers types in the sequence. This means that each sequence cannot have unfavorable contacts. The maximum number of types of monomer is 5. The sequence-conformation is considered protein-like if it has a unique lowest energy conformation, accessible and robust . Out of all maximally compact conformations, only 4,75% generated protein-like sequence, with are targeted in this study. With this data we performed a Monte Carlo simulations in which we probe for better sequence-structure based on Zscore. The simulation start which a random sequence and it is tested all conformations, nding its conformations according to the Monte Carlo rules. If the Zscore increases, we assume that the new conformation is more stable than the previous. This process is repeated until the optimally designed sequence (with the highest Zscore) is reached. Keeping track of all the Monte Carlo trajectories, a map of conectivity of sequence-structures is obtained. The results shows trajectories connected with structures of low Zscore values. The increase of Zscore along of the simulation leads to a small group of preferred conformations. The model suggest a funnel like structure for folding evolution, in which the structures at the bottom of the funnel are associated with the motif of a protein. This result can be a possible iv explanation for the restricted number of conformations compared to the large number of sequences... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Vitor Barbanti Pereira Leite / Coorientador: Jorge Chahine / Banca: Alexandre Souto Martinez / Banca: Antonio Caliri / Banca: Antonio Francisco Pereira de Araújo / Banca: José Roberto Ruggiero / Doutor

Procedural Content Generators (PCG) typically excel at generating a large amount of content in a short period of time. Whilst this is making PCG very applicable for the game industry, simplistic implementations of PCG lack in Usability whereas complex implementations of PCG lack in Controllability. The purpose of this study is therefore to deepen our understanding on the correlation between Controllability and Usability in algorithmic generators that utilizes a generic and constructive approach to generate terrain in games.Furthermore the findings in this study can be used in the field of procedural terrain generators to study deterministic generators that utilize Automatic generation, from a Usability or Controllability perspective.