Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78336| Tipo: | Dissertação |
| Título : | Uma busca probabilística para o problema de geometria de distâncias moleculares |
| Título en inglés: | A probabilistic search for the geometry problem of molecular distances |
| Autor : | Batista, Fernando do Carmo |
| Tutor: | Souza, Michael Ferreira de |
| Palabras clave en portugués brasileño: | Árvore binária;Estrutura tridimensional de proteína;Problema de Geometria de Distância Molecular |
| Palabras clave en inglés: | Binary tree;Protein three-dimensional structure;Geometric Molecular Distance Problem |
| Fecha de publicación : | 27-feb-2024 |
| Citación : | BATISTA, Fernando do Carmo. Uma busca probabilística para o problema de geometria de distâncias moleculares. 2024. 48 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, 2024. |
| Resumen en portugués brasileño: | A predição de estruturas tridimensionais de proteínas tem sido uma área de intensa pesquisa, abordada por diversas disciplinas representadas pela bioinformática. O presente trabalho propõe um método inovador de predição de estruturas de proteínas baseado em árvore binária, denominado Pesquisa Baseada em Frequência (FBS). Realizamos um comparativo estatístico da eficiência deste método em relação ao método Pesquisa em Profundidade (DFS), utilizando estruturas de proteínas obtidas por Ressonância Magnética Nuclear (NMR) disponíveis no Banco de Dados de Proteínas (PDB). O objetivo principal é avaliar a eficiência desses métodos em subsequências de átomos do backbone proteico de tamanhos 5, 10, 15, 20 e 25, enquanto investigamos se a natureza exibe preferências geométricas ao enovelar-se. Os resultados computacionais indicam que o método FBS supera o método DFS em pelo menos 70% das subsequências de átomos analisadas e sugerem a existência de preferências geométricas nas proteínas, conforme evidenciado pela amostra selecionada. |
| Abstract: | The prediction of three-dimensional protein structures has been an area of intense research, addressed by several disciplines represented by bioinformatics. The present work proposes an innovative method for predicting protein structures based on a binary tree, called Frequency-Based Search (FBS). We carried out a statistical comparison of the efficiency of this method in relation to the Depth Search (DFS) method, using protein structures obtained by Nuclear Magnetic Resonance (NMR) available in the Protein Data Bank (PDB). The main objective is to evaluate the efficiency of these methods on subsequences of protein backbone atoms of sizes 5, 10, 15, 20 and 25, while investigating whether nature exhibits geometric preferences when folding. The computational results indicate that the FBS method outperforms the DFS method in at least 70% of the atom subsequences analyzed and suggest the existence of geometric preferences in proteins, as evidenced by the selected sample. |
| URI : | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/78336 |
| Lattes del autor: | http://lattes.cnpq.br/5022342588509702 |
| ORCID del tutor: | https://orcid.org/0000-0001-6751-2877 |
| Lattes del tutor: | http://lattes.cnpq.br/1246776718921674 |
| Derechos de acceso: | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | DEMA - Dissertações defendidas na UFC |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2024_dis_fcbatista.pdf | Dissertação | 8,17 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.