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Algoritmos de otimização de inteligência de enxame aplicados ao problema de predição de proteína

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dc.contributor.advisor1Brasil, Christiane Regina Soares
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5064007473299439pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Furtado, Daniel Antônio
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0277782739196529pt_BR
dc.creatorCavalcanti, Douglas Monteiro
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1064859911193463pt_BR
dc.date.accessioned2019-01-30T12:20:55Z
dc.date.available2019-01-30T12:20:55Z
dc.date.issued2018-12-18
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO problema de predição de estrutura de proteínas é um dos mais desafiadores da área da bioinformática. Muitos dos fatores envolvidos no processo de dobramento ainda não são conhecidos, motivo pelo qual o problema é usualmente tratado a partir de modelos simplificados que consideram apenas algumas poucas características das proteínas, como o modelo Hidrofóbico-Polar 2D. Entretanto, mesmo a partir de modelos simplificados, predizer a estrutura de uma proteína é um problema da classe NP-completo, e por isso, abordagens não determinísticas têm sido largamente aplicadas ao problema. Neste trabalho, dois métodos não determinísticos baseados em Inteligência de Enxame, Otimização por Colônia de Formiga e Otimização por Enxame de Partícula, foram aplicados ao Problema de Estrutura de Proteínas no modelo Hidrofóbico-Polar 2D com inserção do método de busca por \textit{pull move}. Para cada algoritmo três diferentes abordagens foram usadas, cada uma implementando um procedimento diferente de construção de conformações de proteínas. O objetivo do trabalho foi definir qual o melhor método para tratamento do problema, a partir da comparação entre os métodos e suas diferentes abordagens.pt_BR
dc.identifier.citationCAVALCANTI, Douglas Monteiro. Algoritmos de Otimização de Inteligência de Enxame Aplicados ao Problema de Predição de Proteína. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24120
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode105261195
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration43pt_BR
dc.subjectOtimização por Enxame de Partículapt_BR
dc.subjectOtimização por Colônia de Formigapt_BR
dc.subjectPredição de Estrutura de Proteínaspt_BR
dc.subjectInteligência de Enxamept_BR
dc.subjectModelo 2D HPpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAOpt_BR
dc.titleAlgoritmos de otimização de inteligência de enxame aplicados ao problema de predição de proteínapt_BR
dc.title.alternativeSwarm optimization algorithms applied to protein structure prediction problempt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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