Inclusão de contatos evolutivamente conservados em métodos para predição da estrutura 3D de polipeptídios - Santos, Leonardo Alves (2019)
A predição de estrutura 3D de proteínas ainda permanece como um dos maiores desafios a ser superado pela Bioinformática Estrutural. O número de conformações 3D que uma dada sequência de aminoácidos pode assumir é praticamente infinita, classificando o problema como NP-Completo. Devido a sua alta complexidade, métodos exatos não são capazes de encontrar a solução ótima para tal problema em tempo de execução plausível. Portanto, meta-heurísticas são ótimas candidatas para resolução do problema de predição de estruturas, ainda que não sejam capazes de garantir que a melhor solução seja sempre alcançada. A utilização de informações biológicas durante o processo de otimização já foi constatada por autores na literatura como fatores que auxiliam na obtenção de soluções melhores. Por exemplo, o uso de preferências conformacionais de ângulos de torção sob estruturas secundárias específicas para geração de indivíduos que compõem a população inicial de meta-heurísticas populacionais. Assim como, a utilização de informação a cerca de acoplamento de pares de aminoácidos através de análises estatísticas inversas, as quais permitem inferir aproximação 3D de aminoácidos, os quais não precisam estar linearmente próximos na sequência de aminoácidos. Os resultados das últimas edições do The Critical Assessment of Protein Structure Prediction mostram que métodos que utilizam esta inferência de contato entre aminoácidos para predição de estrutura de proteínas tiveram um aumento de precisão de predição. O presente trabalho tem por objetivo propor uma metodologia baseada em conhecimento para geração de modelos estruturais com características estruturais próximas às estruturas experimentalmente determinadas, assim como utilizar estes modelos como integrantes da população inicial de algoritmos de otimização baseados em população. A geração de modelos utilizará dois limitantes, primeiro os ângulos de torção para cada aminoácido sob uma estrutura secundária específica, calculadas a partir do Protein Data Bank, e segundo, informações de contatos 3D entre aminoácidos preditos a partir de análises de alinhamentos múltiplos de sequência. Os resultados obtidos pela avaliação estrutural dos modelos gerados mostram que o método é capaz de gerar estruturas próximas às estruturas determinadas experimentalmente, enquanto que para o processo de otimização fica claro o aumento de precisão de predição ao utilizar candidatos iniciais de alta qualidade.