Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2004 |
| Autor(a) principal: |
Ferreira, Fausto Roberto [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/87507
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Resumo: |
A predição de estruturas secundárias e terciárias pode contribuir para elucidar o problema de enovelamento de proteínas. Para isso, métodos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos são utilizados a fim de predizê-las, a partir de determinadas seqüências primárias de aminoácidos. Neste sentido, esta pesquisa visa à utilização de três níveis de RNAs. O primeiro nível é composto por um vetor de entrada representando a seqüência primaria dos aminoácidos, com uma dimensão de 22.n, onde n é o tamanho da janela compreendida entre 7 a 23. O segundo nível possui a implementação dos resultados da primeira rede. Por fim o terceiro nível é composto por um júri de decisão. As RNAs são treinadas no Simulador MATLAB 5.0, um software composto de vários recursos para a sua implementação (Neural Network Toolbox). As RNAs implementadas são do tipo Multi Layer Perceptron (MLP), que utilizam o algoritmo backpropagation (RPROP) e a função de treinamento trainrp. Os dados obtidos são comparados com os preditores 'The Predict Protein Server Default' (www.emblheidelberg.de/predictprotein/submit_def.html), 'The PSA Protein Structure Prediction Server' (http//bmerc-www.bu.edu/psa/request.html) e 'The PSIPRED Protein Structure Prediction Server' (http://bioinf.cs.ucl.ac.uk/psipred/), a fim de se obter um modelo de predição. |
