Resolução de estruturas de proteínas utilizando-se dados de RMN a partir de um algorítmo genético de múltiplos mínimos

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Linden, Marx Gomes Van Der
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica; Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos; BR; LNCC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Proteínas-Estrutura; Algorítmos genéticos; Ressonância Magnética Nuclear; Protein Structures; Genetic Algorithm; Nuclear Resonance Spectroscopy; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/106

Proteínas são macromoléculas biológicas formadas por polímeros de aminoácidos, as quais estão envolvidas em todos os processos vitais dos organismos, compreendendo um amplo leque de funções. A espectropia por Ressonância Magnética Nuclear (RMN) é, ao lado da difração de raios-X em cristais, uma das duas principais técnicas experimentais capazes de permitir a elucidação da estrutura de proteínas em resolução atômica. A predição de estruturas protéicas utilizando informações experimentais de RMN é um problema de otimização global com restrições. O GAPF é um programa que utiliza um Algoritmo Genético (AG) desenvolvido para predição ab initio -- isto é, para determinação da estrutura de uma proteína apenas a partir do conhecimento de sua seqüência de aminoácidos -- utilizando uma abordagem de múltiplos mínimos, baseada em uma função aptidão derivada de um campo de força molecular clássico. Neste trabalho, é descrito o GAPF-NMR, uma versão derivada do GAPF, que utiliza restrições experimentais de RMN para auxiliar na busca pelas melhores estruturas protéicas correspondentes a uma seqüência dada. Cinco versões diferentes do algoritmo foram desenvolvidas, com diferentes variações na maneira como a função de energia é calculada ao longo da execução. O programa desenvolvido foi aplicado a um conjunto-teste de 7 proteínas de estrutura já conhecida e, para todas elas, foi capaz de chegar a uma estrutura com o enovelamento correto ou aproximado. Foi observado que as versões do algoritmo que aumentam progressivamente a região da proteína usada no cálculo de energia tiveram desempenho superior às demais, e que a abordagem de múltiplos mínimos foi importante para a obtenção de bons resultados. Os resultados foram comparados aos descritos para o GENFOLD -- que é, até o momento, a única implementação alternativa conhecida de um AG para o problema de predição de estruturas a partir de dados de RMN -- e a versão atual do GAPF-NMR se mostrou superior ao GENFOLD na determinação de duas das três proteínas do conjunto-teste deste.