Made available in DSpace on 2015-04-14T14:48:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
399881.pdf: 3533066 bytes, checksum: e2d1ae8a7aab3f836474380e9a96e7c0 (MD5)
Previous issue date: 2008-01-14 / As prote?nas s?o polipept?deos formados por uma longa cadeia covalente de res?duos de amino?cidos que, em condi??es fisiol?gicas (ambiente nativo), adota uma topologia 3D ?nica. Estas macromol?culas est?o envolvidas na maior parte das transforma??es moleculares nas c?lulas vivas. A estrutura nativa dita a fun??o bioqu?mica espec?fica da prote?na. Conhecer a estrutura 3D da prote?na implica em tamb?m conhecer a sua fun??o. Assim, conhecendo a sua estrutura ? poss?vel interferir ativando ou inibindo a sua fun??o, como nas doen?as onde os alvos dos f?rmacos s?o as prote?nas. Experimentalmente, a estrutura 3D de uma prote?na pode ser obtida atrav?s de t?cnicas de cristalografia por difra??o de raios X ou por resson?ncia magn?tica nuclear. Por?m, devido ?s diversas dificuldades, incluindo o alto custo e o elevado tempo demandado por estas t?cnicas, a determina??o da estrutura 3D de prote?nas ainda ? um problema que desafia os cientistas. Diversos m?todos de predi??o in s?lico foram criados durante os ?ltimos anos buscando a solu??o deste problema. Estes m?todos est?o organizados em dois grandes grupos. Ao primeiro, pertencem os m?todos de modelagem comparativa por homologia e m?todos baseados em conhecimento como os de alinhavamento (threading). Ao segundo, pertencem os m?todos ab initio e os m?todos de novo. No entanto, estes m?todos de predi??o possuem limita??es: m?todos baseados em modelagem comparativa por homologia e alinhavamento somente podem realizar a predi??o de estruturas que possuem seq??ncias id?nticas ou similares ? outras prote?nas armazenadas no Protein Data Bank (PDB). M?todos de novo e ab initio, por sua vez, tornam poss?vel a obten??o de novas formas de enovelamento. Entretanto, a complexidade e a grande dimens?o do espa?o de busca conformacional, mesmo para uma pequena mol?cula de prote?na, torna o problema da predi??o intrat?vel computacionalmente (Paradoxo de Levinthal). Apesar do relativo sucesso obtido por estes m?todos para prote?nas de pequeno tamanho, muitos esfor?os ainda s?o necess?rios para o desenvolvimento de estrat?gias para extra??o e manipula??o de dados experimentais, bem como o desenvolvimento de metodologias que fa?am utiliza??o destas informa??es com o prop?sito de predizer corretamente, a partir apenas da seq??ncia de amino?cidos de uma prote?na, a sua estrutura 3D. Nesta disserta??o ? apresentada uma nova proposta para a predi??o in s?lico da estrutura 3D aproximada de polipept?deos e prote?nas. Um novo algoritmo foi desenvolvido, baseando-se na an?lise de informa??es obtidas de moldes do PDB. T?cnicas de minera??o de dados, representa??o de intervalos e de manipula??o das informa??es estruturais s?o utilizadas neste algoritmo. Os intervalos de varia??o angular de cada res?duo de amino?cido da cadeia polipept?dica s?o reduzidos como o objetivo de encontrar um intervalo fechado que cont?m a conforma??o com a menor energia potencial. Seis estudos de caso demonstram a aplica??o do m?todo desenvolvido.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5008 |
Date | 14 January 2008 |
Creators | Dorn, M?rcio |
Contributors | Souza, Osmar Norberto de |
Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
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 PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
Page generated in 0.0183 seconds