Framework multiobjetivo de ranqueamento e comparação de algoritmos de predição de estrutura terciária de proteínas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marciano, Michelle Duarte
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/6767
Resumo: Determining the tertiary structure of a protein is very important, once that this is the structure that allow us to know the function of a protein on living beings. There are many algorithms that intend to do this prediction, but none of them does it with one hundred percent of accuracy, being a case of NP-complete problem. Even sill not being able to predict the tertiary structure of proteins with total precision, these algorithms are already used in areas such as pharmacology and are extremely important. This project presents a multiobjective framework for the classification and ranking of these algorithms, thus allowing a comparison among them. The goal is to help improving researches in the area, either in individual algorithms or groups of research in the bioinformatics field.
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Even sill not being able to predict the tertiary structure of proteins with total precision, these algorithms are already used in areas such as pharmacology and are extremely important. This project presents a multiobjective framework for the classification and ranking of these algorithms, thus allowing a comparison among them. The goal is to help improving researches in the area, either in individual algorithms or groups of research in the bioinformatics field.A determinação da estrutura tridimensional de uma proteína é muito importante, uma vez que esta estrutura é que fornece a função de uma proteína no corpo de seres vivos. Existem muitos algoritmos que buscam fazer essa predição, mas nenhum deles faz isso com cem por cento de eficiência, tratando-se de um problema NP-completo. Mesmo ainda não sendo capazes de predizer com total precisão a estrutura terciária das proteínas, tais algoritmos já são aproveitados em áreas como a farmacologia e são de grande importãncia. Este projeto apresenta um framework multi-objetivo para classificação e ranqueamento desses algoritmos, permitindo assim uma comparação entre eles. O objetivo é ajudar a melhorar as pesquisas na área, seja em algoritmos isolados ou grupos de pesquisa da área de bioinformática.Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2017-01-18T16:28:28Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michelle Duarte Marciano - 2016.pdf: 2336395 bytes, checksum: 6cdabbc6871d88785ffc1b1561c3c1c7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-01-19T10:32:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Michelle Duarte Marciano - 2016.pdf: 2336395 bytes, checksum: 6cdabbc6871d88785ffc1b1561c3c1c7 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2017-01-19T10:32:59Z (GMT). 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