A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.

A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.