Predição e validação estrutural de macromoléculas complexas com estudo de caso envolvendo proteínas do Sars-Cov-2 - Santos, Clarice de Souza (2021)
A estrutura tridimencional de uma proteína é importante devido a função da proteína estar ligada tanto a sua composição atômica quanto a sua estrutura tridimensional e no caso de um vírus a predição de maneira mais rápida e simples agiliza a criação de vacinas e remédios para combatê-lo. Esta dissertação apresenta aspectos matemático-computacionais e físico-químicos envolvidos na reconstrução da estrutura de proteínas, usando como estudo de caso proteínas do vírus SARS-CoV-2. Para isto, foram implementados os principais algoritmos que resolvem o problema (Molecular Distance Geometry Problem - MDGP), propostas e testadas variações de um dos algoritmos e realizada uma visita técnica ao Centro Nacional de Ressonância Magnética Nuclear da UFRJ, onde foi possível analisar o método de obtenção de dados através da Ressonância Magnética Nuclear. Após análise dos métodos implementados, foi identificada a necessidade de uma validação química para as estruturas geradas, uma vez que o cálculo estrutural somente garante a validade matemática dos resultados, então foi criada uma metodologia de reconstrução estrutural que vai desde a busca de dados, criação de instâncias de teste até o cálculo e validação estrutural. Essa metodologia foi utilizada no estudo de caso realizado com proteínas do novo coronavírus, principalmente nas variantes que atingiram o estado do Amazonas.