Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Tatiane Fernanda de Souza
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26674
Resumo: Os programas que são considerados o estado da arte conseguem fazer predições de estruturas tridimensionais de até 56 aminoácidos utilizando conceitos de campos de força como: atração eletrostática, van der Waals, restrições de ângulos de torção de carbonos cadeias alfa e beta de aminoácidos e comprimento da ligação. Estudamos uma forma alternativa para fazer a predição da estrutura tridimensional aproximada de peptídeos e desenvolvemos um programa protótipo que faz essa predição com uma sequência aminoácidos utilizando Algoritmo Genético(AG). Comparamos os resultados obtidos através do programa com estruturas conhecidas, extraídas da base de dados PubChem, comparando a energia eletrônica total e monitorando o tempo de execução de acordo com que aumentamos o tamanho da molécula. Obtivemos resultados bem próximos em termos de energia, mas o tempo de execução aumenta significativamente da entrada de dois para três aminoácidos. Isso já era esperado, pois o problema da Modelagem Molecular pertence à classe NP-Completo e o tempo para resolver o mesmo aumenta exponencialmente à medida que aumentamos o tamanho da molécula.
id UFU_b41bda4dd51a9b3aee2dff490b4bcb33
oai_identifier_str oai:repositorio.ufu.br:123456789/26674
network_acronym_str UFU
network_name_str Repositório Institucional da UFU
repository_id_str
spelling 2019-08-13T19:35:50Z2019-08-13T19:35:50Z2019-07-10SILVA, Tatiane Fernanda de Souza. Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio. 2019. 85 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26674Os programas que são considerados o estado da arte conseguem fazer predições de estruturas tridimensionais de até 56 aminoácidos utilizando conceitos de campos de força como: atração eletrostática, van der Waals, restrições de ângulos de torção de carbonos cadeias alfa e beta de aminoácidos e comprimento da ligação. Estudamos uma forma alternativa para fazer a predição da estrutura tridimensional aproximada de peptídeos e desenvolvemos um programa protótipo que faz essa predição com uma sequência aminoácidos utilizando Algoritmo Genético(AG). Comparamos os resultados obtidos através do programa com estruturas conhecidas, extraídas da base de dados PubChem, comparando a energia eletrônica total e monitorando o tempo de execução de acordo com que aumentamos o tamanho da molécula. Obtivemos resultados bem próximos em termos de energia, mas o tempo de execução aumenta significativamente da entrada de dois para três aminoácidos. Isso já era esperado, pois o problema da Modelagem Molecular pertence à classe NP-Completo e o tempo para resolver o mesmo aumenta exponencialmente à medida que aumentamos o tamanho da molécula.Programs that are considered the state of art can predict three-dimensional structures of up to 56 amino acids using force field concepts such as electrostatic attraction, van der Waals, torsion angle constraints of carbon alpha and beta chains of amino acids and bond length. We studied an alternative way to predict the approximate three-dimensional structure of peptides and developed a prototype program that makes this prediction with an amino acid sequence using a Genetic Algorithm (GA). We compared the results obtained through the program with known structures, extracted from the PubChem database, comparing the total electronic energy and monitoring the execution time as we increase the size of the molecule. We get very close results in terms of energy, but the runtime increases significantly from the input of two to three amino acids. This is already expected because the problem of Molecular Modeling belongs to the NP-Complete class and the time to solve it increases exponentially as we increase the size of the molecule.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)porUniversidade Federal de UberlândiaCiência da ComputaçãoBrasilhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOQuímica computacionalModelagem molecularPeptídeosMétodo ab initioAlgoritmos genéticosModelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSantos, Anderson Rodrigues doshttp://lattes.cnpq.br/3752226356973936Franca, Eduardo de Fariahttp://lattes.cnpq.br/9096097972613963Franklin, Dino Rogério Coinetehttp://lattes.cnpq.br/7261645723214792Silva, Tatiane Fernanda de Souza85reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52ORIGINALModelagemMolecularPredição.pdfModelagemMolecularPredição.pdfapplication/pdf3494096https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/4/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf2c4efcee2cec2cfad9ccde63dcf2daa7MD54TEXTModelagemMolecularPredição.pdf.txtModelagemMolecularPredição.pdf.txtExtracted texttext/plain120626https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/5/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf.txt606c01b6674ffd35d59b897958dc6995MD55THUMBNAILModelagemMolecularPredição.pdf.jpgModelagemMolecularPredição.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1195https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/6/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf.jpge7ae22aa3e866401466dd2fad1c5d430MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81792https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/3/license.txt48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3MD53123456789/266742019-08-14 03:07:39.225oai:repositorio.ufu.br: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Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-08-14T06:07:39Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
title Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
spellingShingle Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
Silva, Tatiane Fernanda de Souza
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Química computacional
Modelagem molecular
Peptídeos
Método ab initio
Algoritmos genéticos
title_short Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
title_full Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
title_fullStr Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
title_full_unstemmed Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
title_sort Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio
author Silva, Tatiane Fernanda de Souza
author_facet Silva, Tatiane Fernanda de Souza
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Santos, Anderson Rodrigues dos
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3752226356973936
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Franca, Eduardo de Faria
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9096097972613963
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Franklin, Dino Rogério Coinete
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7261645723214792
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Tatiane Fernanda de Souza
contributor_str_mv Santos, Anderson Rodrigues dos
Franca, Eduardo de Faria
Franklin, Dino Rogério Coinete
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Química computacional
Modelagem molecular
Peptídeos
Método ab initio
Algoritmos genéticos
dc.subject.por.fl_str_mv Química computacional
Modelagem molecular
Peptídeos
Método ab initio
Algoritmos genéticos
description Os programas que são considerados o estado da arte conseguem fazer predições de estruturas tridimensionais de até 56 aminoácidos utilizando conceitos de campos de força como: atração eletrostática, van der Waals, restrições de ângulos de torção de carbonos cadeias alfa e beta de aminoácidos e comprimento da ligação. Estudamos uma forma alternativa para fazer a predição da estrutura tridimensional aproximada de peptídeos e desenvolvemos um programa protótipo que faz essa predição com uma sequência aminoácidos utilizando Algoritmo Genético(AG). Comparamos os resultados obtidos através do programa com estruturas conhecidas, extraídas da base de dados PubChem, comparando a energia eletrônica total e monitorando o tempo de execução de acordo com que aumentamos o tamanho da molécula. Obtivemos resultados bem próximos em termos de energia, mas o tempo de execução aumenta significativamente da entrada de dois para três aminoácidos. Isso já era esperado, pois o problema da Modelagem Molecular pertence à classe NP-Completo e o tempo para resolver o mesmo aumenta exponencialmente à medida que aumentamos o tamanho da molécula.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-08-13T19:35:50Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-08-13T19:35:50Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-07-10
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SILVA, Tatiane Fernanda de Souza. Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio. 2019. 85 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26674
identifier_str_mv SILVA, Tatiane Fernanda de Souza. Modelagem molecular: predição de estruturas de peptídeos pelo método ab initio. 2019. 85 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.
url https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26674
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Ciência da Computação
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Ciência da Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFU
instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron:UFU
instname_str Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron_str UFU
institution UFU
reponame_str Repositório Institucional da UFU
collection Repositório Institucional da UFU
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/2/license_rdf
https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/4/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf
https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/5/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf.txt
https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/6/ModelagemMolecularPredi%c3%a7%c3%a3o.pdf.jpg
https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26674/3/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708c
2c4efcee2cec2cfad9ccde63dcf2daa7
606c01b6674ffd35d59b897958dc6995
e7ae22aa3e866401466dd2fad1c5d430
48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
repository.mail.fl_str_mv diinf@dirbi.ufu.br
_version_ 1802110441037496320

Registros relacionados