Algoritmos para predição da estrutura secundária do RNA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2002
Autor(a) principal: Rozante, Luiz Carlos da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-125204/
Resumo: De forma similar à que ocorre com as proteínas, as moléculas de RNA assumem uma conformação espacial (estrutura) que desempenha um importante papel na definição de sua função. Além de influenciar os processos de transcrição, tradução e replicação, as moléculas de RNA podem desenvolver atividades catalíticas. Podem ainda desempenhar papel regulador ou estrutural. Os métodos laboratoriais para detrminação da estrutura do RNA são onerosos. A estrutura secundária do RNA, além de fornecer informações acerca da função da molécula, serve também como importante etapa na definição de sua estrutura terciária. Daí a importância em se desenvolver métodos computacionais, rápidos e precisos, de predição da estrutura secundária a partir da estrutura primária. As duas mais importantes estratégias de resolução do problema estão baseadas em critérios de estabilidade termodinâmica (de energia livre mínima) e na identificação dos dobramentos comuns entre moléculas homólogas. No primeiro caso, os algoritmos mais importantes são baseados em técnicas de programação dinâmica. No segundo, os mais importantes algoritmos conhecidos são baseados em modelos de covariância e operam sobre um conjunto de seqüências homólogas alinhadas. Situado no contexto da genômica estrutural e da bioinformática, o trabalho apresenta os modelos propostos para o problema, além de escrever formalmente as várias técnicas e métodos envolvidos na sua resolução. Desenvolvemos também implementações eficientes dos algoritmos mais expressivos baseados em cálculo de energia livre mínima, tanto do ponto de vista da complexidade computacional (de tempo e espaço), como da representatividade do modelo termodinâmico