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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2010.tde-14052010-143653
Documento
Autor
Nome completo
Paulo Henrique Ribeiro Gabriel
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2010
Orientador
Banca examinadora
Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo (Presidente)
Caliri, Antonio
Mello, Rodrigo Fernandes de
Título em português
Algoritmos evolutivos e modelos simplificados de proteínas para predição de estruturas terciárias
Palavras-chave em português
Algoritmos evolutivos
Modelo HP
Otimização multiobjetivo
Predição de estrutura de proteínasw
Resumo em português
A predição de estruturas de proteínas (Protein Structure Prediction PSP) é um problema computacionalmente complexo. Para tratar esse problema, modelos simplificados de proteínas, como o Modelo HP, têm sido empregados para representar as conformações e Algoritmos Evolutivos (AEs) são utilizados na busca por soluções adequadas para PSP. Entretanto, abordagens utilizando AEs muitas vezes não tratam adequadamente as soluções geradas, prejudicando o desempenho da busca. Neste trabalho, é apresentada uma formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP, de modo a avaliar de forma mais robusta as conformações produzidas combinando uma avaliação baseada no número de contatos hidrofóbicos com a distância entre os monômeros. Foi adotado o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas (AEMT) a fim de otimizar essas métricas. O algoritmo pode adequadamente explorar o espaço de busca com pequeno número de indivíduos. Como consequência, o total de avaliações da função objetivo é significativamente reduzido, gerando um método para PSP utilizando Modelo HP mais rápido e robusto
Título em inglês
Evolutionary algorithms and simplified models for tertiary protein structure prediction
Palavras-chave em inglês
Evolutionary algorithms
HP model
Multi-objective optimization
Protein structure prediction
Resumo em inglês
Protein Structure Prediction (PSP) is a computationally complex problem. To overcome this drawback, simplified models of protein structures, such as the HP Model, together with Evolutionary Algorithms (EAs) have been investigated in order to find appropriate solutions for PSP. EAs with the HP Model have shown interesting results, however, they do not adequately evaluate potential solutions by using only the usual metric of hydrophobic contacts, hamming the performance of the algorithm. In this work, we present a multi-objective approach for PSP using HP Model that performs a better evaluation of the solutions by combining the evaluation based on the number of hydrophobic contacts with the distance among the hydrophobic amino acids. We employ a Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Sub-population Tables (MEAT) to deal with these two metrics. MEAT can adequately explore the search space with relatively low number of individuals. As a consequence, the total assessments of the objective function is significantly reduced generating a method for PSP using HP Model that is faster and more robust
 
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Gabriel2010.pdf (2.45 Mbytes)
Data de Publicação
2010-05-14
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • GABRIEL, Paulo H. R., MELO, V. V. de, e DELBEM, A. C. B.. Algoritmos evolutivos e modelo HP para predição de estruturas de proteínas. Sba Controle & Automação [online], 2012, vol. 23, n. 1, p. 25-37. [acesso 2012-08-11]. Disponível em : <http://ref.scielo.org/x8k4s8>
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