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Previous issue date: 25 / Hewlett-Packard Brasil Ltda / Neste trabalho é proposto um novo método de otimização do método Monte Carlo (MC) aplicado ao dobramento de proteínas. Este método baseia-se em informações oriundas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) treinadas para prever a
estrutura secundária de proteínas. Inicialmente, são introduzidos conceitos básicos sobre proteínas e sua estrutura, sobre o método MC, sobre RNAs e sobre os métodos
PHD e PROF de treinamento de RNAs para a predição de estruturas secundárias. A seguir, é apresentada uma revisão bibliográfica sobre métodos de previsão de estrutura tridimensional de proteínas e o ganho de informação em sistemas híbridos. Com base nos resultados obtidos em outras abordagens, um novo método é proposto utilizando as predições dos método PROF, disponíveis on-line e com índices
de acerto para estrutura secundária acima de 76%, para a redução do espaço de busca do método MC aplicado ao dobramento de proteínas. O método MC é apre-
sentado com a previsão da estrutura secundária baseada em RNAs (MC-RNA), e é apl / This work proposes a new strategy to optimize the Monte Carlo method (MC) applied to the protein folding problem. This strategy is based on the information obtained from Artificial Neural Networks (ANNs), trained to predict the protein
secondary structure. The work presents, initially, background knowledge about proteins and their structure. Follows an introduction to the MC method, Neural Networks and to the prediction of secondary structure using PHD/PROF programs.
Then, a survey about tridimensional protein structure is presented. Other concepts,such as information gain in the context of hybrid systems, are also presented. Based
on state-of-the art results, a new method is proposed using the predictions produced by the PROF program, available on-line and with a performance higher than 76% for secundary structure prediction, for the reduction of the MC search space. The MC method is presented with the secondary structure prediction based on ANNs (MC-RNA) and applied to four diferent proteins obtained fro
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/2226 |
| Date | 25 May 2006 |
| Creators | Souto, Antonio Carlos Stumpf |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/6026974071792846, Cechin, Adelmo Luis |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio do Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, UNISINOS, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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