Reconstrução e classificação de estruturas espaciais via otimização contínua = ênfase em proteínas

• Main Author: Lima, Rodrigo Silva, 1982-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2012
• Subjects: Proteinas - Modelos matemáticos; Otimização matemática; Programação não-linear; Imagem tridimensional; Proteins - Mathematical models; Mathematical optimization; Nonlinear programming; Three-dimensional imaging
• Online Access: LIMA, Rodrigo Silva. Reconstrução e classificação de estruturas espaciais via otimização contínua = ênfase em proteínas. 2012. 112 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/306244>. Acesso em: 19 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/306244

Orientadores: José Mario Martínez Pérez, Margarida Pinheiro Mello === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica === Made available in DSpace on 2018-08-19T12:33:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_RodrigoSilva_D.pdf: 3475914 bytes, checksum: e7fad42e859de59d5e4db3f0a5a41417 (MD5) Previous issue date: 2012 === Resumo: Neste trabalho estudamos inicialmente o problema da reconstrução 3D de uma proteína dadas as distâncias entre pares de átomos de sua estrutura. Formulamos a situação como um problema de otimização não linear com função objetivo contínua no domínio de variáveis e mostramos através de experimentos computacionais que a estrutura original da proteína é recuperada mesmo quando admitimos conhecidas apenas um subconjunto de distâncias intra- átomos. Em seguida, estudamos problema da representação de um conjunto de proteínas comparadas em relação as suas estruturas tridimensionais. Propomos algumas formulações para este problema onde as proteínas são representadas por objetos em espaços euclidianos e elaboramos também um procedimento para classificar proteínas novas sem a necessidade de realizar exaustivas comparações estruturais envolvendo as proteínas analisadas === Abstract: In this work we initially study the problem of reconstruct the 3D structure of a protein given the distances between pairs of its atoms. We formulate this situation as a nonlinear optimization problem with a continuous objective function over the domain of variables. We show by computational experiments that the original protein structure is recovered even when we do not use all the distances between its atoms. Next, we study the problem of representing a set of proteins. The proteins are compared with respect to their 3D structures. We propose some formulations to this problem, where the proteins are represented by objects in euclidean spaces and we elaborate also a form of use these representations to classify new proteins without perform many comparisons between the analyzed structures === Doutorado === Doutor em Matemática Aplicada