Modelo de predição da conformação tridimensional de proteínas globulares a partir do método ab initio utilizando rede neural com uma função de base radial

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.O sequenciamento de genomas inteiros é, sem dúvida, uma grande conquista, mas o significado dessa massa acumulada de dados está apenas começando a ser desvendado. O acúmulo de uma grande quantidade de dados biológicos, relativo à pesquisa de genes e proteínas provou ser necessário abstrair o significado biológico desses dados. Esse grande volume de dados tem sido acumulado desde o lançamento das pesquisas em biologia molecular depois da proposta do modelo de dupla-hélice do DNA e a aplicação do sequenciamento de proteínas e do próprio DNA. A predição da estrutura tridimensional de uma proteína, conhecida também como estrutura terciária, em função de sua seqüência de DNA ou seqüência de aminoácidos é o objeto de estudo desse trabalho. Desenvolver um modelo e conseqüentemente uma aplicação computacional para agregar informação ao processo de predição dessa estrutura é o norteador principal do trabalho. Dado que as proteínas são construídas a partir da informação contida no DNA, uma vez conhecido o gene pode-se deduzir a seqüência de aminoácidos. É necessário então, determinar sua estrutura. Para determinar a estrutura de uma proteína é necessário analisar as seqüências de DNA e de aminoácidos, procurando então padrões na geração destas estruturas. Constata-se, portanto, que o conhecimento da estrutura de proteínas em nível atômico permitirá descrever como a forma particular de uma proteína determina, por sua vez, a sua função. Dessa forma, o problema consiste em determinar a relação entre seqüência e estrutura. Considerou-se a Inteligência Artificial (IA) vital para o estudo do modelo computacional, pois devido à dimensão das cadeias de DNA e a complexidade do processo biológico, torna-se inviável uma solução puramente algorítmica. O modelo de predição utiliza uma rede neural com função de base radial (RBF), que determina as estruturas secundárias de uma seqüência e as transforma em coordenadas para uma visualização tridimensional. O modelo apresentou resultados compatíveis com abordagens que utilizam outros métodos já mencionados na literatura. Percebe-se que o papel da estrutura tridimensional de uma proteína face ao seu contexto funcional na biologia molecular, a transição da seqüência de aminoácidos para a estrutura funcional, a importância dessa estrutura para os profissionais da área, e conseqüentemente desse setor para a sociedade, e por fim, a importância de desenvolver modelos e métodos computacionais mais precisos, são assuntos que merecem estudos mais aprofundados