Algoritmo branch and prune markoviano em geometria de distâncias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Pinheiro Junior, Fausto Marques, 1987-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Geometria de distâncias
Modelos markovianos ocultos
Proteínas - Conformação
Distance geometry
Hidden Markov models
Proteins - Conformation
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/34488
Resumo: Orientador: Carlile Campos Lavor
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spelling Algoritmo branch and prune markoviano em geometria de distânciasMarkovian branch and prune algorithm in distance geometryGeometria de distânciasModelos markovianos ocultosProteínas - ConformaçãoDistance geometryHidden Markov modelsProteins - ConformationOrientador: Carlile Campos LavorDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: O algoritmo Branch and Prune aborda o problema discretizável de geometria de distâncias moleculares explorando a estrutura de árvore binária do espaço de soluções por meio de uma busca em profundidade. Duas limitações desta abordagem são a sua serialidade e a ausência de um critério de preferência entre os vértices que serão explorados em cada iteração. Para sanar essas limitações, propomos a incorporação de modelos probabilísticos gráficos no Branch and Prune, dado que essa classe de modelos apresenta alta modularidade e capacidade de tratar com diferentes fontes de incerteza. Em específico, vamos apresentar um caso particular na forma do modelo oculto de Markov autoregressivo que incorpora informações sobre a sequência de aminoácidos e a geometria dos planos peptídicos para auxiliar na exploração probabilística do espaço de soluções. Discutiremos algumas propriedades deste tipo de modelo, o seu ajuste com os dados do Protein Data Bank, a sua integração no Branch and Prune, e alguns resultados preliminares obtidos na pesquisa. Por fim, arguiremos pela viabilidade de extensões deste tipo de modelo para abordar o problema discretizável de geometria de distâncias molecularesAbstract: The Branch and Prune algorithm addresses the discretizable problem of molecular distance geometry by exploring the binary tree structure of the solution space through a depth-first search. Two limitations of this approach are its seriality and the absence of a preference criterion between the vertices that will be explored in each iteration. To overcome these limitations, we propose the incorporation of graphical probabilistic models in Branch and Prune, given that this class of models presents high modularity and the ability to deal with different sources of uncertainty. Specifically, we will present a particular case in the form of an autoregressive hidden Markov model that incorporates information about the amino acid sequence and the geometry of the peptide planes to aid in the probabilistic exploration of the solution space. We will discuss some properties of this type of model, its fit with the data from the Protein Data Bank, its integration into Branch and Prune, and some preliminary results obtained in the research. Finally, we will argue for the feasibility of extensions of this type of model to address the discretizable problem of molecular distance geometryAbertoMestradoMatemática AplicadaMestre em Matemática AplicadaCAPES001[s.n.]Lavor, Carlile Campos, 1968-Bartmeyer, Petra MariaFidalgo, Felipe Delfini CaetanoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em Matemática AplicadaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPinheiro Junior, Fausto Marques, 1987-20252025-07-07T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (105 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/34488PINHEIRO JUNIOR, Fausto Marques. Algoritmo branch and prune markoviano em geometria de distâncias. 2025. 1 recurso online (105 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/34488. Acesso em: 27 abr. 2026.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1508836Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1508836Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-03-26T15:40:33Zoai::1508836Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2026-03-26T15:40:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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