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Previous issue date: 2016-06-17 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Proteins 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. / As 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/5872 |
| Date | 17 June 2016 |
| Creators | Almeida, Alexandre Barbosa de |
| Contributors | Soares, Telma Woerle de Lima, Faccioli, Rodrigo Antonio, Soares, Telma Woerle de Lima, Facciolo, Rodrigo Antonio, Martins, Wellignton Santos, Leão, Salviano de Araújo |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, -2555911436985713659 |
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