Uma proposta de algoritmo memético baseado em conhecimento para o problema de predição de estruturas 3-D de proteínas - Correa, Leonardo de Lima (2017)
Algoritmos meméticos são meta-heurísticas evolutivas voltadas intrinsecamente à exploração e incorporação de conhecimentos relacionados ao problema em estudo. Nesta dissertação, foi proposto um algoritmo memético multi populacional baseado em conhecimento para lidar com o problema de predição de estruturas tridimensionais de proteínas voltado à modelagem de estruturas livres de similaridades conformacionais com estruturas de proteínas determinadas experimentalmente. O algoritmo em questão, foi estruturado em duas etapas principais de processamento: (i) amostragem e inicialização de soluções; e (ii) otimização dos modelos estruturais provenientes da etapa anterior. A etapa I objetiva a geração e classificação de diversas soluções, a partir da estratégia Lista de Probabilidades Angulares, buscando a definição de diferentes grupos estruturais e a criação de melhores estruturas a serem incorporadas à meta-heurística como soluções iniciais das multi populações. A segunda etapa consiste no processo de otimização das estruturas oriundas da etapa I, realizado por meio da aplicação do algoritmo memético de otimização, o qual é fundamentado na organização da população de indivíduos em uma estrutura em árvore, onde cada nodo pode ser interpretado como uma subpopulação independente, que ao longo do processo interage com outros nodos por meio de operações de busca global voltadas a características do problema, visando o compartilhamento de informações, a diversificação da população de indivíduos, e a exploração mais eficaz do espaço de busca multimodal do problema O algoritmo engloba ainda uma implementação do algoritmo colônia artificial de abelhas, com o propósito de ser utilizado como uma técnica de busca local a ser aplicada em cada nodo da árvore. O algoritmo proposto foi testado em um conjunto de 24 sequências de aminoácidos, assim como comparado a dois métodos de referência na área de predição de estruturas tridimensionais de proteínas, Rosetta e QUARK. Os resultados obtidos mostraram a capacidade do método em predizer estruturas tridimensionais de proteínas com conformações similares a estruturas determinadas experimentalmente, em termos das métricas de avaliação estrutural Root-Mean-Square Deviation e Global Distance Total Score Test. Verificou-se que o algoritmo desenvolvido também foi capaz de atingir resultados comparáveis ao Rosetta e ao QUARK, sendo que em alguns casos, os superou. Corroborando assim, a eficácia do método.