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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1513

Title: Protein structure comparison via contact map alignment
???metadata.dc.creator???: Valentim, Felipe Leal
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Silva, Ricardo Martins de Abreu
???metadata.dc.contributor.referee1???: Paiva, Luciano Vilela
Meira Júnior, Wagner
Franco, Glória Regina
???metadata.dc.description.concentration???: Biotecnologia Vegetal
Keywords: Protein
Structural alignment
Contact map
MAX-CMO
Proteína
Alinhamento estrutural
Mapa de contato
???metadata.dc.date.submitted???: 5-Feb-2010
Issue Date: 2013
Citation: VALENTIM, F. L. Protein structure comparison via contact map alignment . 2010. 77 p. Dissertação (Mestrado em Biotecnologia Vegetal) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010
???metadata.dc.description.resumo???: As proteínas são componentes primários em quase todos os processos biológicos nos organismos vivos. Sabe-se que a variedade de funções de proteínas é um resultado das diferenças nas estruturas de proteínas. Portanto, compreender e comparar a estrutura das proteínas é um desafio importante na biologia molecular moderna. O alinhamento estrutural e comparação das proteínas tornaram-se tarefas essenciais, cuja solução é fundamental para auxiliar outros problemas, tais como a desenho racional de novos fármacos, predição de função/estrutura de proteínas, e clusterização de proteínas. Uma classe promissora de abordagens para medir a similaridade da proteína depende do alinhamento dos mapas de contato da proteína. A fomalização mais comum para o problema matemático de alinhamento de mapas de contato é chamado o Maximum Contact Map Overlap problem (MAXCMO). Neste contexto, esta dissertação de mestrado propõe a heurística híbrida Greedy Random Adaptive Search Procedure com Path-relinking para o Maximum Contact Map Overlap problem, que tem se revelado capaz de encontrar soluções promissoras. Outra proposta apresentada neste trabalho é a implementação de uma ferramenta computacional que permite o alinhamento estrutural de proteínas através da heurística proposta. Os capítulos 2 e 3 desta dissertação representam os artigos que descrevem estas duas propostas. Um capítulo final descreve experimentos adicionais realizados com a heurística e a ferramenta computacional.
Proteins are primary components in almost all biological processes in living organisms. It is known that the variety of protein functions is a result of the differences in protein structures. Therefore, understanding and comparing the structure of proteins is a major challenge in modern molecular biology. The structural alignment and comparison of proteins became an essential task, whose solution is instrumental in aiding other problems such as drug design, protein structure/function prediction, and protein clustering. One promising class of approaches for measuring protein similarity relies on the alignment of the protein contact maps. The most common mathematical statement of the contact map comparison problem is called the Maximum Contact Map Overlap (MAX-CMO). In this context, in this Master´s thesis it has been proposed the hybrid heuristic Greedy Random Adaptive Search Procedure with Path-relinking for the Maximum Contact Map overlap problem which have been revealed able to find improved solutions. Another proposal which has been presented in this work is the implementation of a computational tool that allows the structural alignment of proteins through the proposed heuristic. The chapters 2 and 3 of this dissertation represent the manuscripts describing these two proposals and a final chapter that contains the conclusion and outlines the possibilities for future work.
Description: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia Vegetal, área de concentração em Biotecnologia Vegetal, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1513
Publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
???metadata.dc.language???: pt_BR
Appears in Collections:PPBV - Biotecnologia Vegetal - Mestrado (Dissertações)

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