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Previous issue date: 2017-08-30 / Prote?nas executam um papel vital em todos os seres vivos, mediando uma s?rie de processos necess?rios para a vida. Apesar de existirem maneiras de determinar a composi??o dessas mol?culas, ainda falta-nos conhecimentos suficiente para determinar de uma maneira r?pida e barata a sua estrutura 3D, que desempenha um papel importante na suas fun??es. Um dos principais m?todos computacionais aplicados ao estudo das
prote?nas e o seu processo de enovelamento, o qual determina a sua estrutura, ? Din?mica Molecular. Um aprimoramento deste m?todo, conhecido como Replica Exchange Molecular Dynamics (ou REMD), ? capaz de produzir resultados muito melhores, com o rev?s de significativamente aumentar o seu custo computacional e gerar um volume muito maior de
dados. Esta disserta??o apresenta um novo m?todo de otimiza??o deste m?todo, intitulado Filtragem de Dados Anal?ticos, que tem como objetivo otimizar a an?lise p?s-simula??o filtrando as estruturas preditas insatisfat?rias atrav?s do uso de m?tricas de qualidade absolutas. A metodologia proposta tem o potencial de operar em conjunto com outras
abordagens de otimiza??o e tamb?m cobrir uma ?rea ainda n?o abordada por elas. Adiante, a ferramenta SnapFi ? apresentada, a qual foi designada especialmente para o prop?sito de filtrar estruturas preditas insatisfat?rias e ainda operar em conjunto com as diferentes abordagens de otimiza??o do m?todo REMD. Um estudo foi ent?o conduzido sobre um conjunto teste de simula??es REMD de predi??o de estruturas de prote?nas afim de elucidar
uma s?ries de hip?teses formuladas sobre o impacto das diferentes temperaturas na qualidade final do conjunto de estruturas preditas do processo REMD, a efici?ncia das diferentes m?tricas de qualidade absolutas e uma poss?vel configura??o de filtragem que utiliza essas m?tricas. Foi observado que as temperaturas mais altas do m?todo REMD para predi??o de estruturas de prote?nas podem ser descartadas de forma segura da an?lise posterior ao seu t?rmino e tamb?m que as m?tricas de qualidade absolutas possuem uma alta vari?ncia (em termos de qualidade) entre diferentes simula??es de predi??es de estruturas de prote?nas. Al?m disso, foi observado que diferentes configura??es de filtragem que utilize tais m?tricas carrega consigo esta vari?ncia. / Proteins perform a vital role in all living beings, mediating a series of processes necessary to life. Although we have ways to determine the composition of such molecules, we lack sufficient knowledge regarding the determination of their 3D structure in a cheap and fast manner, which plays an important role in their functions. One of the main computational methods applied to the study of proteins and their folding process, which determine its structure, is Molecular Dynamics. An enhancement of this method, known as Replica-Exchange Molecular Dynamics (or REMD) is capable of producing much better results, at the expense of a significant increase in computational costs and volume of raw data generated. This dissertation presents a novel optimization for this method, titled Analytical Data Filtering, which aims to optimize post-simulation analysis by filtering unsatisfactory predicted structures via the use of different absolute quality metrics. The proposed methodology has the potential of working together with other optimization approaches as well as covering an area still untouched at large by them to the best of the author knowledge. Further on, the SnapFi tool is presented, a tool designed specially for the purpose of filtering unsatisfactory structure predictions and also being able to work with the different optimization approaches of the Replica-Exchange Molecular Dynamics method. A study was then conducted on a test dataset of REMD protein structure prediction simulations aiming to elucidate a series of formulated hypothesis regarding the impact of the different temperatures of the REMD process in the final quality of the predicted structures, the efficiency of the different absolute quality metrics and a possible filtering configuration that take advantage of such metrics. It was observed that high temperatures may be safely discarded from post-simulation analysis of REMD protein structure prediction simulations, that absolute quality metrics posses a high variance of efficiency (regarding quality terms) between different protein structure prediction simulations and that different filtering configurations composed of such quality metrics carry on this inconvenient variance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/8268 |
| Date | 30 August 2017 |
| Creators | Macedo, Rafael Cauduro Oliveira |
| 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, Brasil, Escola Polit?cnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| 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, 500, -862078257083325301 |
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