Algoritmo de evolução diferencial paralelo aplicado ao problema da predição da estrutura de proteínas utilizando o modelo AB em 2D e 3D
Ano de defesa: | 2010 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
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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: | |
Link de acesso: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1043 |
Resumo: | O problema da predição da estrutura de proteínas (PPEP) é bastante conhecido na bioinformática. A identificação da conformação nativa de uma proteína permite predizer a sua função no organismo. Este conhecimento também é útil no desenvolvimento de novos fármacos ou na compreensão do mecanismo de várias doenças. Várias técnicas tem sido propostas para resolver este problema. Porém, o alto custo envolvido levou ao surgimento de vários modelos que simplificam, em parte, as estruturas protéicas. No entanto, mesmo com os modelos mais simplificados, a complexidade do problema traz inúmeros desafios computacionais na busca da sua conformação nativa. Este trabalho utiliza o algoritmo evolucionário denominado Evolução Diferenciada (ED) para solucionar o PPEP, representando as proteínas com o modelo AB (toy model), em duas e três dimensões (2D e 3D). O trabalho apresenta a implementação de duas versões da ED, paralelizadas num ambiente de processo em cluster, com Message Passing Interface e arquitetura mestre-escravo. Para a configuração dos operadores do algoritmo de ED, foram realizados vários estudos com diferentes configurações para ambos os modelos, e análises estatísticas determinaram quais os melhores valores. Além disso, foram criados dois operadores especiais: dizimação e mutação espelhada. O primeiro poder ser considerado um operador genérico, que pode ser utilizado em qualquer problema; o segundo é específico para o problema em questão. Além do algoritmo de ED básico, também foi proposta uma versão auto-adaptável, em que alguns de seus parâmetros são atualizados no decorrer da evolução. Os experimentos realizados utilizaram 4 sequências de aminoácidos de benchmark geradas a partir da sequência de Fibonacci, contendo entre 13 e 55 aminoácidos. Os resultados dos algoritmos de ED paralelos foram comparados com os resultados obtidos em outros trabalhos. O algoritmo de ED é capaz de obter resultados excelentes, competitivos com os métodos especializados, apesar de não atingir o ótimo conhecido em algumas instâncias. Os resultados promissores obtidos nesse trabalho mostram que o algoritmo de ED é adequado para o problema. Em trabalhos futuros poderão ser estudados novos operadores especiais ou outras técnicas de inspiração biológica, buscando melhorar os resultados. |