Modelos logisticos quadraticos com maxima verossimilhança penalizada para previsão de estrutura secundaria de proteinas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Porrelli, Raul Neder
Data de Publicação: 1995
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583288
Resumo: Orientador: Renato M. E. Sabbatini
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spelling Modelos logisticos quadraticos com maxima verossimilhança penalizada para previsão de estrutura secundaria de proteinasModelos log-linearesSequência de aminoácidosProteínas - AnáliseOrientador: Renato M. E. SabbatiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Apesar do grande número de algoritmos existentes para a previsão de estrutura secundária de proteínas, determinadas técnicas estatísticas ainda não haviam sido exploradas. Utilizamos a metodologia de funções discriminantes logísticas na tentativa de ultrapassar a acurácia obtida por métodos que usaram redes neurais e teoria da informação. O número de parâmetros foi limitado explorando-se a natureza periódica das alfa-hélices e placas pregueadas beta. Uma grande variedade de modelos foi pesquisada, usando abordagem semi-paramétrica (máxima verossimilhança com penalização) combinada com seleção gradual de parâmetros. Mostramos que os modelos mais bem sucedidos tem ao redor de 800 parâmetros "efetivos" para o conjunto de dados utilizado. Os 340 parâmetros lineares e parte dos 800 parâmetros quadráticos puderam ser interpretados do ponto de vista físico-químico, contrastando com outros métodos da literatura. Após otimização e validação _cruzada, a acurácia foi de 65.9% para três estados estruturais, o que representa um resultado ligeiramente superior aos dos algoritmos já publicados. A maior acurácia de previsão está concentrada numa porção dos resíduos e a confiança da previsão pode ser facilmente calculada. Exploramos a possibilidade de usar estes resíduos, previstos com alta confiabilidade, para prever a estrutura completa da proteína, assim como muitos outros artifícios para aumentar a eficiência do método, com resultados limitados. Embora tenhamos obtido apenas uma modesta melhora da acurácia, a maneira como implementamos o modelo sugere que utilizamos toda a informação estrutural contida em segmentos de até 17 aminoácidos, no nível de complexidade que a quantidade de dados permiteMestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Sabbatini, Renato Marcos Endrizzi, 1947-Sabbatini, Renato M. E.Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPorrelli, Raul Neder19951995-11-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf154 f.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583288PORRELLI, Raul Neder. Modelos logisticos quadraticos com maxima verossimilhança penalizada para previsão de estrutura secundaria de proteinas. 1995. 154 f Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583288. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/102909porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-04T17:49:28Zoai::102909Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-05-04T17:49:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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