FGFs compreendem um grande família de 24 proteínas, participando de processos chaves nos mais variados tecidos, tendo funções parácrina, autócrina e intrácrina, regulando mitogênese, diferenciação celular, morfogênese e cicatrização. Mas, a relação estrutura-função dos FGFs é pobremente entendida. O membro protótipo desta família é o FGF-2, que apresenta quatro isoformas moleculares incluindo a forma de 18 kDa que é secretada e se liga aos receptores específicos (FGFRs) e dispara uma complexa sinalização. As outras isoformas, de alto peso molecular (21, 22 e 22,5 kDa) são expressas por códons alternativos (CUG) e permanecem no interior da célula interagindo com parceiros moleculares desconhecidos. Para antecipar mecanismos e parceiros do FGF-2 HMW foi realizada modelagem molecular desta isoforma que mostrou: uma estrutura do N-terminal da proteína com motivo β→α&#8594β e manutenção do barril β. A busca por parceiros intracelulares, foi realizada através da técnica do duplo hibrido de levedura, usando um biblioteca de cDNA de cérebro de rato. Foram encontrados 4 possíveis parceiros: BRD2, UBE2I, BRPF1, PC4. Todas essas interações foram confirmadas através do crescimento da levedura em meio sem histidina, produção de β-galactosidase e ensaios de \"pull-down\" com GST. Analises por FACS confirmam que FGF2 não causa apoptose em células adrenais tumorais Y1 de camundongo, mas promovem um acumulo de células na fase S com bloqueio do ciclo celular e da proliferação, configurando uma forma de senescência. Resultados com as células humanas HEK-ER:Ras permitem fazer a seguinte generalização: FGF2 induz senescência em células malignas transformadas pelos oncogenes raso A superexpressão da proteína de fusão FGF-2(18kDa):protA, mas não a da FGF-2(22,5 kDa):protA, protege a célula Y1 da senescência induzida por FGF-2. Por outro lado, a superexpressão destas mesmas isoformas de FGF-2 fusionadas à proteína A em células imortalizadas Balb3T3 não causou transformação celular e nem alterou a resposta mitogênica destas células ao FGF-2 recombinante adicionado ao meio de cultura. Células Y1 quando tratadas com FGF-2 recombinante produz ROS intracelular e libera anions superóxido no meio extracelular. Além disso, o anti-oxidante NAC protege estas células da indução de senescência induzida por FGF-2, sugerindo que ROS pode ser intermediário no disparo de senescência por FGF-2. / FGFs comprise a large fami1y of 24 proteins that play key roles in a number of tissues as local paracrine, autocrine and intracrine regulators of mitogenesis, cellular differentiation, organ morphogenesis and tissue repair. Structure-function relationship among FGFs is still poorly understood. FGF-2, the fami1y prototype member, exists as four molecular species. The 18 kDa form is released to the extracellular milieu and binds to specific receptors (FGFR), initiating a complex array of signals. Other isoforms of higher molecular weights (21, 22 and 22,5 kDa) are translated from alternative codons (CUG) and remain inside of the cell interacting with unknown partners. Aiming to anticipate mechanisms and partners, we modeled the FGF2-HMW molecule, showing that the protein displays β→α&#8594β motif in the N-terminal region and maintains the β-barrel structure common to ali FGFs. By the yeast two-hybrid method, using a cDNA rat brain library, we found four possible partners for FGF2-HMW: BRD2, UBE2I, BRP1 and PC4. Ali partners were confirmed by yeast growth without histidine, production of β-galactosidase and \"pull-down\" assays with GST. FACS analyses confirmed that FGF2 does not cause apoptosis in mouse Y1 adrenal tumor cells. But, FGF2 inhibited S phase progression blocking cell cycle and proliferation, characterizing a form of senescence. In addition, results obtained with the human HEK-ER:Ras cells support the following general statement: FGF2 triggers senescence in malignant cells transformed by ras oncogenes. Ectopic expression of the fusion protein FGF-2(18 kDa):protA, but not of FGF-2(22,s kDa):protA, protected Y1 cells senescence induced by FGF-2. On the other hand, ectopic expression of FGF-2 isoforms fusioned to protA in Balb3T3 immortalized cells did not cause transformation and neither modified the mitogenic response of this cell to recombinant FGF2. Recombinant FGF-2 stimules Y1 cells to produce intracellular ROS and to release superoxide anions into intracellular medium. Moreover, the ROS scavenger NAC protect Y1 cells from senescence induced by FGF-2, suggesting that ROS may be mediate senescence triggering induced by FGF-2.

Myosin II, das Motorprotein des kardialen Muskels, besteht aus zwei schweren und vier leichten Ketten. Der Hebelarmbereich der schweren Myosinkette (MyHC) enthält das IQ-Konsensus-Motiv für die Bindung der essentiellen leichten Myosinkette (ELC), welche wesentlich für eine normale Kraftentwicklung des Myosinmoleküls ist. Im Rahmen dieser Arbeit wurden fünf, mit hypertropher Kardiomyopathie assoziierte, Mutationen im humanen essentiellen ventrikulären leichten Myosinketten (hVLC1)-Gen (MYL3) untersucht (E56G, A57G, E143K, M149V, R154H). Von keiner dieser Mutationen war der Pathomechanismus bekannt. Ziel der Arbeit war es, die Effekte der Mutationen im MYL3-Gen auf Proteinstruktur und Funktion zu untersuchen und daraufhin einen möglichen Pathomechanismus zu formulieren. Dazu erfolgten Strukturanalysen (CD-Spektren, Schmelzkurven, FLIM), Versuche auf Protein- und Zellebene (Protein-Protein-Interaktionsstudien, Sorting Assay) sowie Untersuchungen in vitro (Zell-Verkürzungsmessungen, isoliert perfundierte Herzen nach Langendorff) und in vivo (Echokardiographie) im transgenen Mausmodell. / Myosin II, the motor protein of cardiac muscle, is composed of two heavy chains (MyHC) and four non-covalently linked light chains (MLC). The lever arm of the MyHC contains the IQ motif that binds the essential myosin light chain (ELC), which is necessary for the normal force production of the myosin molecule. Five with HCM associated mutations in the human ventricular essential myosin light chain (hVLC1) -gen (MYL3) were investigated in this study (E56G, A57G, E143K, M149V, R154H). The pathomechanisms of the mutations were not known. Aim of the study was i) to test the hypothesis that mutations in the ventricular essential myosin light chain affect the protein structure, the binding to the IQ motif of MyHC and the force production of the myosin molecule as well as ii) to postulate an accompanying pathomechanism. Structural analyses (circular dichroism, melting curves, fluorescence lifetime imaging microscopy), functional investigations (surface plasmon resonance spectroscopy, sorting assay) and in vivo (echocardiography) and in vitro studies in a transgenic mouse model were performed.

As proteínas são moléculas presentes nos seres vivos e essenciais para a vida deles. Para entender a função de uma proteína, devese conhecer sua estrutura tridimensional (o posicionamento correto de todos os seus átomos no espaço). A partir da estrutura de uma proteína vital de um organismo causador de uma doença é possível desenvolver fármacos para o tratamento da doença. Para encontrar a estrutura de uma proteína, métodos biofísicos, como Cristalografia de Raio-X e Ressonância Nuclear Magnética têm sido empregados. No entanto, o uso desses métodos tem restrições práticas que impedem a determinação de várias estruturas de proteínas. Para contornar essas limitações, métodos computacionais para o problema de predição da estrutura da proteína (PSP, Protein Structure Prediction) têm sido investigados. Várias classes de métodos computacionais têm sido desenvolvidas para o problema de PSP. Entre elas, as abordagens ab initio são muito importantes, pois não utilizam nenhuma informação prévia de outras estruturas de proteínas para fazer o PSP, apenas a sequência de aminoácidos da proteína e o gráfico de Ramachandran são empregados. O PSP ab initio é um problema combinatorial que envolve relativamente grandes instâncias na prática, por exemplo, as proteínas em geral têm centenas ou milhares de variáveis para determinar. Para vencer esse entrave, metaheurísticas como os Algoritmos Genéticos (AGs) têm sido investigados. As soluções geradas por um AG são avaliadas pelo cálculo da energia potencial da proteína. Entre elas, o cálculo da interação da energia de van der Waals é custoso computacionalmente tornando o processo evolutivo do AG muito lento mesmo para proteínas pequenas. Este trabalho investiga técnicas para reduzir significativamente o tempo de execução desse cálculo. Basicamente, foram propostas modificações de técnicas de paralelização utilizando MPI e OpenMP para os algoritmos resultantes. Os resultados mostram que o cálculo pode ser 1.500 vezes mais rápido para proteínas gigantes quando aplicadas as técnicas investigadas neste trabalho / Proteins are molecules present in the living organism and essential for their life. To understand the function of a protein, its threedimensional structure (the correct positions of all its atoms in the space) should be known. From the structure of a vital protein of an organism that causes a human disease, it is possible to develop medicines for treatment of the disease. To find a protein structure, biophysical methods, as Crystallography of X-Ray and Magnetic Nuclear Resonance, have been employed. However, the use of those methods have practical restrictions that impede the determination of several protein structures. Aiming to overcome such limitation, computational methods for the problem of protein structure prediction (PSP) has been investigated. Several classes of computational methods have been developed for PSP. Among them, ab initio approaches are very important since they use no previous information from other protein structure, only the sequence of amino acids of the protein and the Ramachandran graph are employed. The ab initio PSP is a combinatorial problem that involves relatively large instances in practice, i. e. proteins in general have hundreds or thousands of variables to be determined. To deal with such problem, metaheuristics as Genetic Algorithms (GAs) have been investigated. The solutions generated by a GA are evaluated by the calculus of the potencial energies of the protein. Among them, the calculation of the interaction of van der Waals energy is computationally intense making the evolutionary process of a GA very slow even for non-large proteins. This work investigated techniques to significantly reduce the running time for that calculus. Basically, we proposed modifications parallelization of the resultant algorithm using MPI and OpenMP techniques. The results show that such calculus can be 1.500 times faster when applying the techniques investigated in this work for large proteins

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As proteínas são moléculas que desempenham funções essenciais para a vida. Para entender a função de uma proteína é preciso conhecer sua estrutura tridimensional. No entanto, encontrar a estrutura da proteína pode ser um processo caro e demorado, exigindo profissionais altamente qualificados. Neste sentido, métodos computacionais têm sido investigados buscando predizer a estrutura de uma proteína a partir de uma sequência de aminoácidos. Em geral, tais métodos computacionais utilizam conhecimentos de estruturas de proteínas já determinadas por métodos experimentais, para tentar predizer proteínas com estrutura desconhecida. Embora métodos computacionais como, por exemplo, o Rosetta, I-Tasser e Quark tenham apresentado sucesso em suas predições, são apenas capazes de produzir estruturas significativamente semelhantes às já determinadas experimentalmente. Com isso, por utilizarem conhecimento a priori de outras estruturas pode haver certa tendência em suas predições. Buscando elaborar um algoritmo eficiente para Predição de Estruturas de Proteínas livre de tendência foi desenvolvido um Algoritmo de Estimação de Distribuição (EDA) específico para esse problema, com modelagens full-atom e algoritmos ab initio. O fato do algoritmo proposto ser ab initio é mais interessante para aplicação envolvendo proteínas com baixa similaridade, com relação às estruturas já conhecidas. Três tipos de modelos probabilísticos foram desenvolvidos: univariado, bivariado e hierárquico. O univariado trata o aspecto de multi-modalidade de uma variável, o bivariado trata os ângulos diedrais (Φ Ψ) de um mesmo aminoácido como variáveis correlacionadas. O hierárquico divide o problema em subproblemas e tenta tratá-los separadamente. Os resultados desta pesquisa mostraram que é possível obter melhores resultados quando considerado a relação bivariada (Φ Ψ). O hierárquico também mostrou melhorias nos resultados obtidos, principalmente para proteínas com mais de 50 resíduos. Além disso, foi realiza uma comparação com algumas heurísticas da literatura, como: Busca Aleatória, Monte Carlo, Algoritmo Genético e Evolução Diferencial. Os resultados mostraram que mesmo uma metaheurística pouco eficiente, como a Busca Aleatória, pode encontrar a solução correta, porém utilizando muito conhecimento a priori (predição que pode ser tendenciosa). Por outro lado, o algoritmo proposto neste trabalho foi capaz de obter a estrutura da proteína esperada sem utilizar conhecimento a priori, caracterizando uma predição puramente ab initio (livre de tendência). / Proteins are molecules that perform critical roles in the living organism and they are essential for their lifes. To understand the function of a protein, its 3D structure should be known. However, to find the protein structure is an expensive and a time-consuming task, requiring highly skilled professionals. Aiming to overcome such a limitation, computational methods for Protein Structure Prediction (PSP) have been investigated, in order to predict the protein structure from its amino acid sequence. Most of computational methods require knowledge from already determined structures from experimental methods in order to predict an unknown protein. Although computational methods such as Rosetta, I-Tasser and Quark have showed success in their predictions, they are only capable to predict quite similar structures to already known proteins obtained experimentally. The use of such a prior knowledge in the predictions of Rosetta, I-Tasser and Quark may lead to biased predictions. In order to develop a computational algorithm for PSP free of bias, we developed an Estimation of Distribution Algorithm applied to PSP with full-atom and ab initio model. A computational algorithm with ab initio model is mainly interesting when dealing with proteins with low similarity with the known proteins. In this work, we developed an Estimation of Distribution Algorithm with three probabilistic models: univariate, bivariate and hierarchical. The univariate deals with multi-modality of the distribution of the data of a single variable. The bivariate treats the dihedral angles (Proteins are molecules that perform critical roles in the living organism and they are essential for their lifes. To understand the function of a protein, its 3D structure should be known. However, to find the protein structure is an expensive and a time-consuming task, requiring highly skilled professionals. Aiming to overcome such a limitation, computational methods for Protein Structure Prediction (PSP) have been investigated, in order to predict the protein structure from its amino acid sequence. Most of computational methods require knowledge from already determined structures from experimental methods in order to predict an unknown protein. Although computational methods such as Rosetta, I-Tasser and Quark have showed success in their predictions, they are only capable to predict quite similar structures to already known proteins obtained experimentally. The use of such a prior knowledge in the predictions of Rosetta, I-Tasser and Quark may lead to biased predictions. In order to develop a computational algorithm for PSP free of bias, we developed an Estimation of Distribution Algorithm applied to PSP with full-atom and ab initio model. A computational algorithm with ab initio model is mainly interesting when dealing with proteins with low similarity with the known proteins. In this work, we developed an Estimation of Distribution Algorithm with three probabilistic models: univariate, bivariate and hierarchical. The univariate deals with multi-modality of the distribution of the data of a single variable. The bivariate treats the dihedral angles (Φ Ψ) within an amino acid as correlated variables. The hierarchical approach splits the original problem into subproblems and attempts to treat these problems in a separated manner. The experiments show that, indeed, it is possible to achieve better results when modeling the correlation (Φ Ψ). The hierarchical model also showed that is possible to improve the quality of results, mainly for proteins above 50 residues. Besides, we compared our proposed techniques among other metaheuristics from literatures such as: Random Walk, Monte Carlo, Genetic Algorithm and Differential Evolution. The results show that even a less efficient metaheuristic such as Random Walk managed to find the correct structure, however using many prior knowledge (prediction that may be biased). On the other hand, our proposed EDA for PSP was able to find the correct structure with no prior knowledge at all, so we can call this prediction as pure ab initio (biased-free).

O exossomo é um complexo multiproteico conservado evolutivamente de archaea a eucariotos superiores que desempenha funções celulares essenciais tais como: atividade exoribonucleolítica 3\'→5\', regulação dos níveis de mRNA, maturação de RNAs estruturais e controle de qualidade de RNAs durante os vários estágios do mecanismo de expressão gênica. Em Archaea, o exossomo é composto por até quatro subunidades diferentes, duas com domínios de RNase PH, aRrp41 e aRrp42, e duas com domínios de ligação a RNAs, aCsl4 e aRrp4. Três cópias das proteínas aRrp4 e/ou aCsl4 se associam com o núcleo hexamérico catalítico do anel de RNase PH e completam a formação do complexo. A proteína PaNip7 é um cofator de regulação do exossomo da archaea Pyrococcus abyssi e atua na inibição do complexo enzimático ligando-se simultaneamente ao exossomo e a RNAs. Neste projeto, a reconstituição in vitro do exossomo da archaea Pyrococcus abyssi formado pela proteína de topo PaCsl4 foi obtida. Para tanto foram realizadas análises de interação proteica usando as técnicas de cromatografia de afinidade, gel filtração e SDS-PAGE. Em adição à formação da isoforma PaCsl4-exossomo, um fragmento peptídico correspondente à região C-terminal da PaNip7 foi sintetizado pelo método da fase sólida, purificado por RP-HPLC e o purificado foi caracterizado por LC/ESI-MS almejando realizar futuros experimentos de interação com o exossomo. / The exosome is a multiprotein complex evolutionarily conserved from archaea to higher eukaryotes that performs essential cellular functions such as: 3\'→5\' exoribonucleolytic activity, regulation of mRNA levels, maturation of structural RNAs and quality control of RNAs during the various stages of the gene expression mechanism. In Archaea, the exosome is composed of up to four different subunits, two with RNase PH domains, aRrp41 and aRrp42, and two with RNAs binding domains, aCsl4 and aRrp4. Three copies of the aRrp4 and/or aCsl4 proteins associate with the hexameric catalytic core of the RNase PH ring and complete the formation of the complex. The PaNip7 protein is a regulating cofactor of the Pyrococcus abyssi archaeal exosome and acts in the inhibition of the enzyme complex by binding simultaneously to the exosome and RNAs. In this project, the reconstitution in vitro of the Pyrococcus abyssi archaeal exosome formed by the PaCsl4 top protein was achieved. To this end protein interaction analyses were performed using affinity chromatography, gel filtration and SDS-PAGE techniques. In addition to the formation of the PaCsl4-exosome isoform, a peptide fragment corresponding to the C-terminal region of PaNip7 was synthesized by solid-phase method, purified by RP-HPLC and the purified peptide was characterized by LC/ESI-MS aiming to perform future binding experiments with the exosome.

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.

Currently, one of the main research problems in Structural Bioinformatics is associated to the study and prediction of the 3-D structure of proteins. The 1990’s GENOME projects resulted in a large increase in the number of protein sequences. However, the number of identified 3-D protein structures have not followed the same growth trend. The number of protein sequences is much higher than the number of known 3-D structures. Many computational methodologies, systems and algorithms have been proposed to address the protein structure prediction problem. However, the problem still remains challenging because of the complexity and high dimensionality of a protein conformational search space. This work presents a new computational strategy for the 3-D protein structure prediction problem. A first principle strategy which uses database information for the prediction of the 3-D structure of polypeptides was developed. The proposed technique manipulates structural information from the PDB in order to generate torsion angles intervals. Torsion angles intervals are used as input to a genetic algorithm with a local-search operator in order to search the protein conformational space and predict its 3-D structure. Results show that the 3-D structures obtained by the proposed method were topologically comparable to their correspondent experimental structure.

A troponina (Tn) regula a contração do músculo estriado esquelético de vertebrados. Ela é composta de três subunidades: troponina I (TnI), troponina C (TnC) e troponina T (TnT). A TnI tem a função inibitória que é neutralizada pela ligação de Ca2+ nos sítios regulatórios do N-domínio da TnC, e a TnT posiciona o complexo no filamento fino. Para monitorar o sinal do Ca2+ sendo transmitido da TnC para a TnI as propriedades espectrais únicas do 5-hidroxitriptofano (5HW) foram utilizadas. O 5HW foi incorporado em mutantes pontuais de TnI com um único códon para triptofano. Foram identificadas duas sondas espectrais intrínsecas na TnI capazes de detectar a ligação de Ca2+ na Tn: as TnIs com 5HW nas posições 100 e 121. Complexos troponina reconstituídos com estes mutantes fluorescentes de TnI, Tn-TnIF100HW e Tn-TnIM121HW, apresentaram respectivamente 12 e 70 % de aumento na intensidade do espectro de emissão devido à ligação de Ca2+ na TnC. Nos complexos binários (TnC-TnI) as TnIs com 5HW nas posições 106 e 121 também captam a ligação do Ca2+ na TnC. A análise da fluorescência destas sondas demonstrou que: 1) as regiões da TnI que respondem ao N-domínio regulatório da TnC ocupado com Ca2+ são a região inibitória da TnI, resíduos 96 até 116, e a região vizinha que inclui a posição 121 da TnI; 2) mutações pontuais e a incorporação de 5HW na TnI podem afetar tanto a afinidade como a cooperatividade da ligação de Ca2+ na TnC, confirmando o papel da TnI em modular a afinidade da TnC por Ca2+; 3) as constantes de dissociação de Ca2+ surpreendentemente altas, Kd ~ 10-8 M, calculadas a partir dos sinais das sondas na região inibitória da TnI, sugerem a possibilidade de que os sítios do domínio N-terminal da TnC sejam os sítios de ligação de Ca2+ de maior afinidade no complexo troponina. / Vertebrate striated muscle contraction is regulated by troponin (Tn). Tn is composed of three subunits: troponin I (TnI), troponin C (TnC) and troponin T (TnT). TnI has an inhibitory role that is neutralized by calcium binding to the regulatory sites in the N-domain of TnC, and TnT positions the troponin complex on the thin filament. In order to follow the Ca2+ induced conformational change that is transmitted from TnC to TnI, the unique spectral properties of 5-hydroxytryptophan (5HW) incorporated as point-mutants of TnI were used. It was possible to identify two new TnI intrinsic spectral probes sensitive to Ca2+ binding to Tn: TnI with single 5HW at positions 100 and 121. Trimeric troponin complexes reconstituted with two fluorescent mutants of TnI, Tn-TnIF100HW and Tn-TnIM121HW, showed respectively 12 and 70 % increase in the emission spectra when Ca2+ bound to TnC. In the binary complexes (TnC-TnI) two TnIs with 5HW at positions 106 and 121 were also sensitive to Ca2+ binding to TnC. Fluorescence analysis of these probes showed: 1) the regions in TnI that respond to Ca2+ binding to the regulatory N-domain of TnC are the inhibitory region of TnI (residues 96 to 116), and a neighbor region that includes position 121; 2) point mutations and incorporation of 5HW in TnI can affect both the affinity and the cooperativity of Ca2+ binding to TnC, confirming the role of TnI as a modulator of the Ca2+ affinity of TnC; 3) the high dissociation constant for sites in the N-terminal domain of TnC (Kd ~ 10-8 M), derived from data using probes in the inhibitory region of TnI suggested the possibility that these sites are the high affinity Ca2+ binding sites in the troponin complex.

Este trabalho foca o desenvolvimento de algoritmos de otimização para o problema de PSP puramente ab initio. Algoritmos que melhor exploram o espaço de potencial de soluções podem, em geral, encontrar melhores soluções. Esses algoritmos podem beneficiar ambas abordagens de PSP, tanto o modelo ab initio quanto os baseados em conhecimento a priori. Pesquisadores tem mostrado que Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo podem contribuir significativamente no contexto do problema de PSP puramente ab initio. Neste contexto, esta pesquisa investiga o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo baseado em Tabelas aplicado ao PSP puramente ab initio, que apresenta interessantes resultados para proteínas relativamente simples. Por exemplo, um desafio para o PSP puramente ab initio é a predição de estruturas com folhas-. Para trabalhar com tais proteínas, foi desenvolvido procedimentos computacionalmente eficientes para estimar energias de ligação de hidrogênio e solvatação. Em geral, estas não são consideradas no PSP por abordagens que combinam métodos de otimização e conhecimento a priori. Considerando somente van der Waals e eletrostática, as duas energias de interação que mais contribuem para a definição da estrutura de uma proteína, com as energias de ligação de hidrogênio e solvatação, o problema de PSP tem quatro objetivos. Problemas combinatórios (tais como o PSP), com mais de três objetivos, geralmente requerem métodos específicos capazes de lidar com muitos critérios. Para resolver essa limitação, este trabalho propõe um novo método para a otimização dos muitos objetivos, chamado Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas (AEMMT). Esse método executa uma amostragem mais adequada do espaço de funções objetivo e, portanto, pode mapear melhor as regiões promissoras deste espaço. A capacidade de lidar com muitos objetivos capacita o AEMMT a utilizar melhor a informação oriunda das energias de solvatação e de ligação de hidrogênio, e então predizer estruturas com folhas- e algumas proteínas relativamente mais complexas. Do ponto de vista computacional, o AEMMT é um novo método que lida com muitos objetivos (mais de dez) encontrando soluções relevantes / This work focuses on the development of optimization algorithms for the purely ab initio Protein Structure Prediction (PSP) problem. Algorithms that better explore the space of potential solutions can in general find better solutions. Such algorithms can benefit both ab initio and template-based PSP, that uses priori knowledge. Researches have shown that Multiobjective evolutionary algorithms can contribute significantly in the context of purely ab initio PSP. In this context, this research investigates the Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Tables applied to purely ab initio PSP, which has shown interesting results for relatively simple proteins. For example, one challenge for purely ab initio PSP is the prediction of structures with -sheets. To work with such proteins, this research has developed computationally efficient procedures to estimate hydrogen bond and solvation energies. In general, they are not considered by PSP approaches combining optimization methods with priori knowledge. Only by considering van der Waals and electrostatic, the two interaction energies that mostly contribute to defining a protein structure, and the hydrogen bond and solvation energies, the PSP problem has four objectives. Combinatorial problems (such as the PSP) with more than three objective usually require specific methods capable of dealing with many goals. To address this limitation, we propose a new method for many objective optimization, called Multiobjective Evolutionary Algorithm with Many Tables (MEAMT). This method performs a more adequate sampling of the space of objective functions and, therefore, can better map the promising regions of this space. The ability of dealing with many objectives enables the MEANT to better use information generated by solvation and hydrogen bond energies, and then predict structures with -sheets and some relatively complex proteins. From the computational point of view, the MEAMT is a new method for dealing with many objectives (more than ten) finding relevant solutions