Prediction of alpha helices in proteins using Modified Logistic Regression Model

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Carmelina Figueiredo Vieira Leite
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ICB - INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLOGICAS; Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica; UFMG
• Palavras-chave em Português: Logistic regression; Prediction; Protein; Structure; Bioinformática; Modelos Logísticos; Previsões; Proteínas
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/33892

O avanço na predição da estrutura secundária de proteínas produz diretamente impactos na saúde e no conhecimento de processos biológicos. Apesar das conquistas e avanços, a predição da estrutura de proteínas continua a ser um desafio. Neste trabalho, nós propomos um método de novo para a predição de alfa hélice. Primeiramente, criamos uma lista de proteínas com baixa identidade entre eles, a partir do Banco de dados Protein Data Bank, utilizando a ferramenta PISCES. Cada proteína foi separada em fragmentos de tamanho (9), utilizando a técnica de janela deslizante. Os fragmentos obtidos foram classificados em aqueles que são 100% alfa hélice do tipo padrão e aquelas que não têm 100% deste tipo de estrutura secundária. Para cada fragmento, utilizamos uma janela deslizante de tamanho 3 para caracterizar cada um. Estes tripletos têm um valor associado com a ocorrência da estrutura α hélice. Com isso, é possível prever a estrutura secundária de uma proteína desconhecida. Para isso, usamos regressão logística modificada e construídos dois métodos de predição. Testes de precisão, especificidade deram origem a resultados superiores a 70%. Infelizmente, a sensibilidade não teve um bom resultado. Um dos métodos criados revelou-se promissor, tanto para este problema quanto para os outros problemas. Todos os métodos foram implementados em Matlab R2015b (2015)