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Análise bioquímica e estrutural das proteínas dermicidina-1L e sua splice variante em sistema biomimético. / Biochemical and structural analysis of Dermicidin-1L and its splice variant in biomimetic system.Santos, Fellipe Bronze dos 12 March 2014 (has links)
Dermicidina (DCD) é um gene mapeado no cromossomo 12, lócus 12q13.1, e codifica uma proteína de 110 aminoácidos, que sofre um processamento proteolítico, gerando peptídeos ativos. O peptídeo C-terminal (DCD-1L) de 48 aminoácidos tem uma carga -2, e exerce função antibacteriana e antifúngica, e o peptídeo C-terminal splice variante, denominado DCD-SV de 59 aminoácidos, tem carga neutra, e suas propriedades ainda não foram estabelecidas. Neste trabalho são apresentados os resultados da expressão, purificação e sequenciamento da DCD nativa produzida em E. coli BL21 transformada com o vetor pAE-DCD. Na segunda parte são descritas as análises físico-químicas e bioquímicas da interação dos peptídeos sintéticos DCD-1L e DCD-SV com vesículas lipídicas gigantes e vesículas unilamelar grandes sintetizadas com palmitoil-oleoil-fosfatidilcolina. As preferenciais estruturais dos peptídeos foram investigadas por espectroscopia de Dicroísmo Circular. Nossos resultados sugerem que a DCD-SV tem alta propensão para adotar uma estrutura helicoidal permitindo sua inserção e oligomerização em membranas biomiméticas, e possível formação de canais de condutância molecular. / Dermicidin (DCD) is mapped a gene on chromosome 12, locus 12q1.13 whose 110 amino acids protein is proteolytically processed to N and C-terminal peptides. The 48-amino acid C-terminal peptide (DCD-1L) has -2 net charges and display antibacterial and antifungal properties and the 59-amino acid splice variant C-terminal peptide (DCD-SV) has neutral net charge; however, its structure and biological function are unknown. Here we show the results of expression, purification and amino acid sequencing of recombinant DCD protein produced in E.coli transformed with pAE-DCD vector. We also describe the results of physical-chemical and biochemical analyses showing the visible differences between the interactions of DCD-1LL and DCD-SV synthetic peptides with giant unilamellar vesicles and large unilamellar vesciles made of palmitoyl-oleoyl phosphatidylcholine, used as biomimetic membranes. The structural preferences of peptides were analyzed by circular dichroism spectroscopy. Our results suggest that DCD-SV peptide has higher propensity to adopt helicoidal structure enabling it to insert into mimetic membranes, undergo oligomerization and formation of conductance channel.
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Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas / Differential geometry and information theory application to protein conformational analysesSilva Neto, Antonio Marinho da 19 December 2017 (has links)
Um dos maiores desafios atuais na biologia estrutural é como lidar com flexibilidade de proteínas. Além do desafio experimental, uma limitação teórica é a falta de uma linguagem matemática conveniente para representação do espaço conformacional de proteínas. As representações mais populares apresentam diversas limitações, que se refletem nas dificuldades associadas à análise de ensembles conformacionais. Nesse contexto, a aplicação de geometria diferencial (GD) e teoria da informação (TI) foi pouco explorada. Neste trabalho investigamos o uso de descritores de GD e TI como uma representação matemática do espaço conformacional de proteínas aplicada à análise de ensembles conformacionais. O cálculo dos descritores de GD consiste em representar o backbone de proteínas como curvas espaciais e caracterizá-las utilizando os seus valores de curvatura, κ, e torção, τ . Baseado nesses valores, definimos medidas de flexibilidade, de distância entre conformações e aplicamos uma estratégia de clustering para identificação de estados conformacionais. Para permitir a aplicação de TI, desenvolvemos um sistema de codificação desses descritores para expressar cada conformação por uma sequência de símbolos finitos. A partir dessas sequências, definimos uma medida da informação associada a um resíduo, Rres, e a uma conformação, Rconf. Para investigar sua eficácia, aplicamos os métodos propostos aos ensembles conformacionais de três sistemas testes: 1) Ubiquitina, 2) E1-DBD do HPV18 e 3) as etapas de formação do complexo c-Myb-KIX. A análise da representação por geometria diferencial se mostrou igualmente eficaz ou superior aos métodos comumente utilizados em todos os sistemas analisados. O método é especialmente útil para monitoramento de estabilidade de hélices e para análise de proteínas e regiões muito flexíveis, pois evita a necessidade de sobreposição estrutural. Os valores de Rconf se apresentaram úteis para análise de processos de enovelamento e resíduos próximos a regiões funcionais tendem a apresentar maiores valores Rres. No entanto, o papel desses resíduos é incerto e mais estudos são necessários para determinar se há e qual é seu real significado. Apesar disso, as medidas de informação se mostraram úteis para comparação de estados conformacionais e permitem levantar hipóteses testáveis em laboratório. Por fim, a representação por GD é computacionalmente conveniente, intuitiva, evita todas as limitações dos métodos popularmente utilizados e se mostrou eficaz para análise de ensembles conformacionais. / One of the major challenges of modern structural biology is how to deal with protein flexibility. Besides the experimental difficulties, a relatively overlooked theoretical challenge is the lack of a proper mathematical language to represent proteín conformational space. The most popular representations have severe limitations, which reflects on the difficulties associated with conformational ensemble analyses. However, differential geometry (GD) and information theory (TI) can help to overcome such difficulties and were not well explored in this context. Here we investigate the usage of DG and TI as a mathematical representation of protein conformational space applied to the analyses of conformational ensembles. The DG descriptors calculation consists of representing protein backbone as a spatial curve and describes it by its curvature, κ, and torsion, τ . Based on those values, the distance between conformation and flexibility measurements were defined and a clustering algorithm was applied to identify conformational states. For the application of TI, a coding system for DG descriptors was developed to express each conformation as a sequence of finite symbols. Based on those sequences, information measurements associated to a residue, Rres, and to a conformation, Rconf , were defined. To investigate its efficacy, the proposed method was applied to conformation ensembles of three test systems: 1) Ubiquitin, 2) E1-DBD of HPV18 and 3) the steps of c-Myb-KIX binding. The DG analyses show equally good or superior performance when compared with popular methods on all tested system. In addition, the methods are especially useful to monitoring helix stability and analyses of very flexible proteins (or regions), since avoids the necessity of superposing structures. The values of Rconf are useful to compare different steps of a folding process and residues near regions involved in binding events tend to present higher values of Rres. However, those residues importance is uncertain and further studies are necessary to determinate if and how those can contribute to protein function. Nevertheless, the information measurements were informative on the comparison of compare conformational states and allow to formulate a testable hypothesis. On the other hand, the GD representation is computationally convenient, intuitive and avoid most of the limitations of the popular method applied to conformational ensemble analyses.
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Análise estrutural do fator de crescimento neural e as implicações moleculares de suas mutações na interação com os receptores TRKA e P75NTRLara, Pedro Túlio de Resende January 2015 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Antônio Sérgio Kimus Braz / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Biossistemas, 2015. / O NGF (fator de crescimento neural) é uma proteína endógena secretada no
sistema nervoso central e periférico, desempenhando diversos papéis, tais como
neuroproteção, desenvolvimento e diferenciação neuronal, crescimento de neuritos
e plasticidade sináptica. Sintetizado no neocórtex e no hipocampo, o NGF atua em
populações de neurônios colinérgicos, sensoriais e simpáticos através da interação
com receptores TrkA e p75NTR. Está relacionado com neuropatologias como
doença de Alzheimer, hiperalgesia e com as neuropatologias autonômicas e
sensoriais hereditárias tipos IV e V, onde foram identificas as mutações S187N e
R221W, respectivamente. Apesar do vasto conhecimento da ação das vias
relacionadas ao NGF e seus receptores, os mecanismos moleculares de interação,
bem como da ativação das sinalizações internas dos receptores, ainda não estão
totalmente esclarecidos. Através da abordagem de análise de modos normais, foram
investigadas as alterações estruturais dos mutantes em relação ao tipo selvagem de
NGF sob a ótica de estrutura de proteínas. Diferenças significativas na correlação
de movimentos globais, flexibilidade do complexo, interações moleculares e na
liberdade conformacional em ambas as mutações foram encontradas. Foram
observadas variações estruturais e limitações conformacionais nos receptores como
reflexo da ação dos mutantes de NGF, indicando que, mesmo após a interação,
neurotrofina e receptor formam um complexo ativo. Desse modo, as mutações no
NGF reduzem a capacidade de formação do complexo ativado através de alterações
estruturais e conformacionais, causando prejuízo às funções biológicas derivadas da
interação. / NGF (nerve growth factor) is an endogenous protein secreted in the central
and peripheral nervous system, playing different roles, such as neuroprotection,
development and neuronal differentiation, neurite outgrowth and synaptic plasticity.
Synthesized in the neocortex and hippocampus, NGF acts on populations of
cholinergic, sensory and sympathetic neurons through interaction with TrkA and
p75NTR receptors. It is related neuropathologies such as Alzheimer's disease,
hyperalgesia and hereditary sensory and autonomic neuropathologies types IV and
V, which were identified the mutations S187N and R221W, respectively. Despite the
vast knowledge of the action of pathways related to NGF and its receptors, the
molecular mechanisms of interaction as well as the activation of the internal
signalling pathways of the receptors are still not fully understood. Through the normal
modes analysis approach, the structural changes of the mutants compared to wild
type NGF were investigated from the perspective of protein structure. Significant
changes in global movements correlation, complex flexibility, molecular interactions
and conformational freedom were found for both mutations. Structural changes and
conformational limitations in the receptors were observed, as reflecting the action of
NGF mutants, indicating that even after the interaction neurotrophin and receptor
form an active complex. Thus, mutations in the NGF reduce the ability of activated
complex formation by structural and conformational changes, causing impairment to
biological functions derived from the interaction.
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Geometria diferencial e teoria da informação aplicada a análise de ensembles conformacionais de proteínas / Differential geometry and information theory application to protein conformational analysesAntonio Marinho da Silva Neto 19 December 2017 (has links)
Um dos maiores desafios atuais na biologia estrutural é como lidar com flexibilidade de proteínas. Além do desafio experimental, uma limitação teórica é a falta de uma linguagem matemática conveniente para representação do espaço conformacional de proteínas. As representações mais populares apresentam diversas limitações, que se refletem nas dificuldades associadas à análise de ensembles conformacionais. Nesse contexto, a aplicação de geometria diferencial (GD) e teoria da informação (TI) foi pouco explorada. Neste trabalho investigamos o uso de descritores de GD e TI como uma representação matemática do espaço conformacional de proteínas aplicada à análise de ensembles conformacionais. O cálculo dos descritores de GD consiste em representar o backbone de proteínas como curvas espaciais e caracterizá-las utilizando os seus valores de curvatura, κ, e torção, τ . Baseado nesses valores, definimos medidas de flexibilidade, de distância entre conformações e aplicamos uma estratégia de clustering para identificação de estados conformacionais. Para permitir a aplicação de TI, desenvolvemos um sistema de codificação desses descritores para expressar cada conformação por uma sequência de símbolos finitos. A partir dessas sequências, definimos uma medida da informação associada a um resíduo, Rres, e a uma conformação, Rconf. Para investigar sua eficácia, aplicamos os métodos propostos aos ensembles conformacionais de três sistemas testes: 1) Ubiquitina, 2) E1-DBD do HPV18 e 3) as etapas de formação do complexo c-Myb-KIX. A análise da representação por geometria diferencial se mostrou igualmente eficaz ou superior aos métodos comumente utilizados em todos os sistemas analisados. O método é especialmente útil para monitoramento de estabilidade de hélices e para análise de proteínas e regiões muito flexíveis, pois evita a necessidade de sobreposição estrutural. Os valores de Rconf se apresentaram úteis para análise de processos de enovelamento e resíduos próximos a regiões funcionais tendem a apresentar maiores valores Rres. No entanto, o papel desses resíduos é incerto e mais estudos são necessários para determinar se há e qual é seu real significado. Apesar disso, as medidas de informação se mostraram úteis para comparação de estados conformacionais e permitem levantar hipóteses testáveis em laboratório. Por fim, a representação por GD é computacionalmente conveniente, intuitiva, evita todas as limitações dos métodos popularmente utilizados e se mostrou eficaz para análise de ensembles conformacionais. / One of the major challenges of modern structural biology is how to deal with protein flexibility. Besides the experimental difficulties, a relatively overlooked theoretical challenge is the lack of a proper mathematical language to represent proteín conformational space. The most popular representations have severe limitations, which reflects on the difficulties associated with conformational ensemble analyses. However, differential geometry (GD) and information theory (TI) can help to overcome such difficulties and were not well explored in this context. Here we investigate the usage of DG and TI as a mathematical representation of protein conformational space applied to the analyses of conformational ensembles. The DG descriptors calculation consists of representing protein backbone as a spatial curve and describes it by its curvature, κ, and torsion, τ . Based on those values, the distance between conformation and flexibility measurements were defined and a clustering algorithm was applied to identify conformational states. For the application of TI, a coding system for DG descriptors was developed to express each conformation as a sequence of finite symbols. Based on those sequences, information measurements associated to a residue, Rres, and to a conformation, Rconf , were defined. To investigate its efficacy, the proposed method was applied to conformation ensembles of three test systems: 1) Ubiquitin, 2) E1-DBD of HPV18 and 3) the steps of c-Myb-KIX binding. The DG analyses show equally good or superior performance when compared with popular methods on all tested system. In addition, the methods are especially useful to monitoring helix stability and analyses of very flexible proteins (or regions), since avoids the necessity of superposing structures. The values of Rconf are useful to compare different steps of a folding process and residues near regions involved in binding events tend to present higher values of Rres. However, those residues importance is uncertain and further studies are necessary to determinate if and how those can contribute to protein function. Nevertheless, the information measurements were informative on the comparison of compare conformational states and allow to formulate a testable hypothesis. On the other hand, the GD representation is computationally convenient, intuitive and avoid most of the limitations of the popular method applied to conformational ensemble analyses.
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Análise bioquímica e estrutural das proteínas dermicidina-1L e sua splice variante em sistema biomimético. / Biochemical and structural analysis of Dermicidin-1L and its splice variant in biomimetic system.Fellipe Bronze dos Santos 12 March 2014 (has links)
Dermicidina (DCD) é um gene mapeado no cromossomo 12, lócus 12q13.1, e codifica uma proteína de 110 aminoácidos, que sofre um processamento proteolítico, gerando peptídeos ativos. O peptídeo C-terminal (DCD-1L) de 48 aminoácidos tem uma carga -2, e exerce função antibacteriana e antifúngica, e o peptídeo C-terminal splice variante, denominado DCD-SV de 59 aminoácidos, tem carga neutra, e suas propriedades ainda não foram estabelecidas. Neste trabalho são apresentados os resultados da expressão, purificação e sequenciamento da DCD nativa produzida em E. coli BL21 transformada com o vetor pAE-DCD. Na segunda parte são descritas as análises físico-químicas e bioquímicas da interação dos peptídeos sintéticos DCD-1L e DCD-SV com vesículas lipídicas gigantes e vesículas unilamelar grandes sintetizadas com palmitoil-oleoil-fosfatidilcolina. As preferenciais estruturais dos peptídeos foram investigadas por espectroscopia de Dicroísmo Circular. Nossos resultados sugerem que a DCD-SV tem alta propensão para adotar uma estrutura helicoidal permitindo sua inserção e oligomerização em membranas biomiméticas, e possível formação de canais de condutância molecular. / Dermicidin (DCD) is mapped a gene on chromosome 12, locus 12q1.13 whose 110 amino acids protein is proteolytically processed to N and C-terminal peptides. The 48-amino acid C-terminal peptide (DCD-1L) has -2 net charges and display antibacterial and antifungal properties and the 59-amino acid splice variant C-terminal peptide (DCD-SV) has neutral net charge; however, its structure and biological function are unknown. Here we show the results of expression, purification and amino acid sequencing of recombinant DCD protein produced in E.coli transformed with pAE-DCD vector. We also describe the results of physical-chemical and biochemical analyses showing the visible differences between the interactions of DCD-1LL and DCD-SV synthetic peptides with giant unilamellar vesicles and large unilamellar vesciles made of palmitoyl-oleoyl phosphatidylcholine, used as biomimetic membranes. The structural preferences of peptides were analyzed by circular dichroism spectroscopy. Our results suggest that DCD-SV peptide has higher propensity to adopt helicoidal structure enabling it to insert into mimetic membranes, undergo oligomerization and formation of conductance channel.
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Análise in sílico de proteínas relacionadas a sementes e identificação de microssatélites através da bioinformática / In silico analysis of proteins present in seeds stocked at the swiss-prot databaseMeneghello, Geri Eduardo 04 April 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-08-20T13:44:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007-04-04 / The main reserve components in seeds are carbohydrates, lipids and proteins. Aside from
their nutritious role, proteins have several important functions in seeds, being essential to
the molecular biology of the plant. The detailed knowledge of proteins makes it possible to
outline strategies of genetic improvement aimed at increasing production and tolerance to
different pathologies, among other traits. Progress in the molecular biology, genomics and
proteomics impelled the creation of a great volume of data on proteins of several
vegetable species, with information about their functionality in the several tissues and
organs they are part of. To use this information, it is necessary to rely on computational
tools. This need impelled the appearance and development of bioinformatics, e.g. the use
of computational tools for the study of biological data. The objective of this work was to
quantify the proteins related to the seeds described already and available in the Swiss-
Prot database, and to verify the similarity and hydrophobic pattern of the proteins with
same function in different species. A detailed consultation was performed in the Swiss-Prot
database, in search of proteins found in seeds, seedlings and their component tissues.
The sequences found were grouped and analyzed according to the tissue in which they
were expressed, epicotyl, aleurone, coleoptile, cotyledon, endosperm, hypocotyl,
mesocotyl, immature seed, seedling and seeds. Alignments were performed among the
sequences with similar function in different organs and in different species to verify
similarities across tissues and species. The hydrophobic/ hydrophilic character in the
proteins found was analyzed to identify patterns. Four hundred and fifty seed-related
proteins are in stock at the Swiss Prot database. Oryza sativa, Zea mays, Arabidopsis
thaliana, Triticum aestivum, Hordeum vulgare, Glycine max, which are the species that
possess the largest number of seed proteins studied so far. There isn t a similarity in the
sequences of amino acids of the proteins with same function / Dentre os principais componentes de reserva de uma semente destacam-se os
carboidratos, os lipídeos e as proteínas. Além da função nutritiva, as proteínas têm
diversas funções importantes nas sementes, sendo integrantes da biologia molecular da
planta. O conhecimento detalhado das proteínas possibilita que sejam adotadas
estratégias de melhoramento genético visando aumento de produção, resistência a
patógenos, etc... Avanços na biologia molecular, genômica e proteômica impulsionaram a
criação de um grande volume de dados sobre proteínas de diversas espécies vegetais,
com informações sobre a sua funcionalidade nos diversos tecidos e órgãos. Para utilizar
essas informações, é imprescindível a utilização de ferramentas computacionais. Essa
necessidade impulsionou o surgimento e o desenvolvimento da bioinformática, que é a
utilização de ferramentas computacionais para o estudo de dados biológicos. O objetivo
deste trabalho foi quantificar as proteínas relacionadas às sementes já descritas e
disponíveis no banco Swiss-Prot, e verificar a similaridade e padrão de hidrofobicidade
das proteínas de mesma função em espécies diferentes. Para isso, foi feita uma consulta
detalhada no banco de dados Swiss-Prot em busca de proteínas encontradas em
sementes, plântulas e seus diversos tecidos. As seqüências encontradas foram
agrupadas por tecido, sendo selecionadas e analisadas aquelas expressas no epicótilo,
camada de aleurona, coleóptilo, cotilédones, endosperma, hipocótilo, mesocótilo, semente
imatura, plântula e semente. Realizou-se alinhamentos entre as seqüências com função
similar encontradas em diferentes órgãos e em diferentes espécies para verificar a
similaridade existente entre as mesmas. Estudou-se a hidrofobicidade/hidrofilicidade nas
proteínas encontradas, buscando identificar padrões. Existem 450 proteínas relacionadas
a sementes depositadas no banco de dados Swiss-Prot.Oryza sativa, Zea mays,
Arabidopsis thaliana, Triticum aestivum, Hordeum vulgare, Glycine max são espécies que
possuem um maior número de proteínas de sementes estudadas. Não há um padrão de
similaridade nas seqüências de aminoácidos das proteínas de mesma função
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Algoritmos genéticos para predição ab initio de estrutura de proteínas / Genetic algorithms for AB INITIO protein structure predictionCustódio, Fábio Lima 30 April 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2008-04-30 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / The goal of ab initio protein structure prediction (PSP) methods is to predict, based on first principles, the three-dimensional structure that a given amino-acid sequence will assume. These methods have important biotechnological applications from the creation of new proteins, drug design (the receptor's structure), the refinement of theoretical models and the elucidation of structures from sparse experimental data. The prediction encompasses an optimization problem with thousands of degrees of freedom and is associated with extremely complex energy hypersurfaces. This results in a problem that is difficult to treat computationally.
In this work a simplified three-dimensional protein model (hydrophobic-polar model, HP) was used in order to reduce the computational costs of the PSP problem allowing for the fast development of a robust and efficient genetic algorithms based methodology. This methodology was then adapted to an all-atoms protein model. During the development different strategies for the PSP problem were analyzed. A new crowding based approach is described for the maintenance of diversity within the population which resulted in achieving multiple solutions.
The HP model's methodology was tested against all 35 major sequences from the literature and the comparative results showed that the proposed genetic algorithm is superior to other evolutionary algorithms and comparable to specialized methods. The algorithm applied to the all-atoms model was initially tested with poli-alanines and later with five other proteins. Structures with RMSDs ranging from 2.0 to 6.7 Å were found and the proposed algorithm was superior to others similar methods, in terms of computational costs.
The results obtained showed that optimization strategies with multiple solutions characteristics present two advantages. The first one is the more efficient investigation of a complex hypersurface, with better chances of finding optimal solutions; the second one is increasing the probability of finding structures close to those experimentally determined, even when they are not near the global optimum of the energy hypersurface. / Métodos de predição ab initio de estrutura de proteínas (PSP) buscam prever, baseando-se em primeiros princípios, a estrutura tridimensional que uma dada seqüência de aminoácidos irá adotar no espaço. Os métodos de predição ab initio atualmente possuem aplicações biotecnológicas que envolvem desde a criação de novas proteínas, o auxílio no desenho racional de fármacos (estrutura do receptor), o refinamento de modelos teóricos e a obtenção de estruturas a partir de dados experimentais incompletos. Entretanto, a predição envolve um problema de otimização que lida com milhares de graus de liberdade e está associado à hipersuperfícies de energia extremamente complexas o que torna o problema difícil de ser tratado computacionalmente.
Neste trabalho utilizamos um modelo tridimensional de proteínas simplificado (modelo hidrofóbico-polar, HP) para reduzir os custos computacionais associados ao problema de PSP de modo que uma metodologia de otimização, robusta e eficiente, baseada em algoritmos genéticos, fosse desenvolvida mais rapidamente. Em seguida a metodologia foi adaptada para um modelo com descrição atômica que utiliza um campo de forças clássico como função de energia. Durante o desenvolvimento foram implementadas e analisadas várias estratégias para o problema. Foi descrita uma nova abordagem, baseada em crowding, para a manutenção da diversidade na população que resulta na obtenção simultânea de múltiplas soluções.
A metodologia para o modelo HP foi aplicada a 35 seqüências disponíveis na literatura e os resultados comparativos mostraram que o algoritmo genético desenvolvido é superior a outros algoritmos evolutivos publicados, e comparável a métodos especializados. A metodologia para o modelo atômico foi inicialmente testada em poli-alaninas e em seguida em cinco outras proteínas de maior complexidade. Foram encontradas estruturas apresentando RMSDs entre 2,0 e 6,7 Å, em relação à estrutura determinada experimentalmente. O algoritmo genético se mostrou superior a outros métodos semelhantes, em termos de custo computacional.
Os resultados obtidos mostram que as estratégias de otimização envolvendo a busca por múltiplos mínimos possuem duas grandes vantagens. A primeira delas está em uma investigação mais efetiva de uma hipersuperfície complexa aumentando a probabilidade de se encontrar soluções ótimas (de mais baixa energia); a segunda delas está no aumento da probabilidade de se obter estruturas próximas daquelas determinadas experimentalmente mesmo quando estas não são o mínimo global da hipersuperfície de energia investigada.
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Concepções alternativas em Bioquímica reveladas em cursos a distância de formação continuada de professores / Alternative conceptions in Biochemistry revealed in teachers continuing formation distance coursesMenezes, Silvia Lopes de 17 December 2008 (has links)
Dada a importância da ciência no desenvolvimento humano, a adoção da alfabetização científica como meta educacional mundial e o papel fundamental da educação formal nesse sentido, muito se tem feito para promover a educação continuada dos professores de ciências. Se se discute quais habilidades e competências são importantes para a atividade didática, o bom conhecimento do conteúdo é consenso. A análise dos registros do curso a distância Bioquímica das Drogas, planejado, ministrado, avaliado e aprimorado neste trabalho e oferecido a professores de Biologia, Química e Ciências da rede pública de ensino do Estado de São Paulo, revelou que: (1) o modelo de ensino em ambientes virtuais e de aprendizagem colaborativa pode ser adequadamente aplicado na formação continuada de professores, embora com restrições relacionadas ao letramento digital; (2) a participação de pós-graduandos na equipe didática trouxe valiosa contribuição para o projeto e para sua formação didática em EaD; (3) os professores têm diversas concepções alternativas em bioquímica, sobretudo com relação à complexidade da estrutura de proteínas e às inter-relações dos metabolismos de carboidratos, lipídeos e proteínas e (4) as intervenções didáticas realizadas foram eficientes para promover a aprendizagem de concepções científicas sobre o tema, incluindo as relacionadas às concepções alternativas detectadas. / Given the importance of Science to human development, the adoption of scientific literacy as a global educational goal, and the major role of formal education, many efforts have been made to promote continuing education of science teachers. While the discussion on which didactic skills are essential to teacher education still endures, mastering the subject matter remains a consensus. This work focuses on designing, implementing, and improving the distant education course Biochemistry of Drugs, offered to science teachers of public schools in São Paulo, Brazil. The analysis of the course records revealed that: (1) the collaborative learning model in virtual environments is adequate to teachers\' continuing education, although with some restrictions concerning digital literacy issues; (2) joining graduate students to the teaching staff contributed positively to the project itself as well as to the didactic training of the latter in distance education; (3) school teachers displayed several alternative conceptions in biochemistry, remarkably on the topics of protein structure and the correlation of the metabolism of carbohydrates, lipids and proteins; (4) the instruction efficiently facilitated learning of biochemical concepts, including those related to the misconceptions detected.
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Algoritmos genéticos para predição ab initio de estrutura de proteínas / Genetic algorithms for AB INITIO protein structure predictionFábio Lima Custódio 30 April 2008 (has links)
Métodos de predição ab initio de estrutura de proteínas (PSP) buscam prever, baseando-se em primeiros princípios, a estrutura tridimensional que uma dada seqüência de aminoácidos irá adotar no espaço. Os métodos de predição ab initio atualmente possuem aplicações biotecnológicas que envolvem desde a criação de novas proteínas, o auxílio no desenho racional de fármacos (estrutura do receptor), o refinamento de modelos teóricos e a obtenção de estruturas a partir de dados experimentais incompletos. Entretanto, a predição envolve um problema de otimização que lida com milhares de graus de liberdade e está associado à hipersuperfícies de energia extremamente complexas o que torna o problema difícil de ser tratado computacionalmente.
Neste trabalho utilizamos um modelo tridimensional de proteínas simplificado (modelo hidrofóbico-polar, HP) para reduzir os custos computacionais associados ao problema de PSP de modo que uma metodologia de otimização, robusta e eficiente, baseada em algoritmos genéticos, fosse desenvolvida mais rapidamente. Em seguida a metodologia foi adaptada para um modelo com descrição atômica que utiliza um campo de forças clássico como função de energia. Durante o desenvolvimento foram implementadas e analisadas várias estratégias para o problema. Foi descrita uma nova abordagem, baseada em crowding, para a manutenção da diversidade na população que resulta na obtenção simultânea de múltiplas soluções.
A metodologia para o modelo HP foi aplicada a 35 seqüências disponíveis na literatura e os resultados comparativos mostraram que o algoritmo genético desenvolvido é superior a outros algoritmos evolutivos publicados, e comparável a métodos especializados. A metodologia para o modelo atômico foi inicialmente testada em poli-alaninas e em seguida em cinco outras proteínas de maior complexidade. Foram encontradas estruturas apresentando RMSDs entre 2,0 e 6,7 Å, em relação à estrutura determinada experimentalmente. O algoritmo genético se mostrou superior a outros métodos semelhantes, em termos de custo computacional.
Os resultados obtidos mostram que as estratégias de otimização envolvendo a busca por múltiplos mínimos possuem duas grandes vantagens. A primeira delas está em uma investigação mais efetiva de uma hipersuperfície complexa aumentando a probabilidade de se encontrar soluções ótimas (de mais baixa energia); a segunda delas está no aumento da probabilidade de se obter estruturas próximas daquelas determinadas experimentalmente mesmo quando estas não são o mínimo global da hipersuperfície de energia investigada.
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Concepções alternativas em Bioquímica reveladas em cursos a distância de formação continuada de professores / Alternative conceptions in Biochemistry revealed in teachers continuing formation distance coursesSilvia Lopes de Menezes 17 December 2008 (has links)
Dada a importância da ciência no desenvolvimento humano, a adoção da alfabetização científica como meta educacional mundial e o papel fundamental da educação formal nesse sentido, muito se tem feito para promover a educação continuada dos professores de ciências. Se se discute quais habilidades e competências são importantes para a atividade didática, o bom conhecimento do conteúdo é consenso. A análise dos registros do curso a distância Bioquímica das Drogas, planejado, ministrado, avaliado e aprimorado neste trabalho e oferecido a professores de Biologia, Química e Ciências da rede pública de ensino do Estado de São Paulo, revelou que: (1) o modelo de ensino em ambientes virtuais e de aprendizagem colaborativa pode ser adequadamente aplicado na formação continuada de professores, embora com restrições relacionadas ao letramento digital; (2) a participação de pós-graduandos na equipe didática trouxe valiosa contribuição para o projeto e para sua formação didática em EaD; (3) os professores têm diversas concepções alternativas em bioquímica, sobretudo com relação à complexidade da estrutura de proteínas e às inter-relações dos metabolismos de carboidratos, lipídeos e proteínas e (4) as intervenções didáticas realizadas foram eficientes para promover a aprendizagem de concepções científicas sobre o tema, incluindo as relacionadas às concepções alternativas detectadas. / Given the importance of Science to human development, the adoption of scientific literacy as a global educational goal, and the major role of formal education, many efforts have been made to promote continuing education of science teachers. While the discussion on which didactic skills are essential to teacher education still endures, mastering the subject matter remains a consensus. This work focuses on designing, implementing, and improving the distant education course Biochemistry of Drugs, offered to science teachers of public schools in São Paulo, Brazil. The analysis of the course records revealed that: (1) the collaborative learning model in virtual environments is adequate to teachers\' continuing education, although with some restrictions concerning digital literacy issues; (2) joining graduate students to the teaching staff contributed positively to the project itself as well as to the didactic training of the latter in distance education; (3) school teachers displayed several alternative conceptions in biochemistry, remarkably on the topics of protein structure and the correlation of the metabolism of carbohydrates, lipids and proteins; (4) the instruction efficiently facilitated learning of biochemical concepts, including those related to the misconceptions detected.
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