Uma estratégia hierárquica e escalável para classificação estrutural de proteínas

• Autor(a) principal: Mendes, Vinício Fragoso
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/30201
• topic: Proteínas - Classificação; CATH (Banco de dados); EC number (Código numérico); SCOP (Banco de dados); Modelos multiníveis (Estatísticas); Ciência da Computação

A predição da classificação estrutural proteica é uma tarefa relevante, mas desafiadora e complexa, onde os dados estruturais das proteínas possuem grandes quantidades de informação a respeito de suas funções e relação entre proteína e seu gene codificante. Com o aumento dos dados biológicos publicamente disponíveis, há uma demanda por métodos computacionais para organizar, anotar e compreender os dados. Cada vez mais, são necessárias as tentativas de atribuir automaticamente a classificação estrutural ou da função proteica. Com o grande montante de dados reconhecidos e depositados, é difícil ou até mesmo impossível inferir manualmente a classificação proteica. Este trabalho propõe uma estratégia de aprendizado supervisionado para realizar a classificação estrutural de proteínas, com um interesse Particular em modelos hierárquicos. Para avaliar a estratégia proposta, foram realizados três experimentos utilizando dados estruturais de proteínas disponíveis em bancos de dados biológicos (CATH, SCOPe e BRENDA). Cada conjunto de dados está associado a um esquema de classificação hierárquica bem conhecido (CATH, SCOP, EC Number). Primeiro os dados estruturais contendo a posição de cada átomo no espaço 3D foram modelados como uma matriz de distância (CSM - Cutoff Scanning Matrix). Em seguida, a quantidade de dados foi reduzida e parte do ruído removido, ambos a partir da aplicação do SVD (Singular Value Decomposition) à matriz. Em seguida, foi utilizada a matriz reduzida como entrada para o modelo, que é capaz de prever corretamente classificação na maioria das vezes. Foi mostrado que a precisão do modelo varia de 86% a 95% ao prever a classificação de CATH, SCOP e EC Number, valores compatíveis ou superiores ao estado da arte em alguns casos. Palavras-chave: Classificação hierárquica de proteínas. CATH. EC number. SCOP.