Heurística híbrida para o problema da predição da estrutura de proteínas utilizando o modelo hidrofóbico-polar
Autor(es):
Rabelo, Francisco Flávio de Assunção
Palavras Chaves:
Não informado
Ano de Publicação:
2013
Resumo:
O problema da predição da estrutura de proteínas utilizando o modelo Hidrofóbico-Polar
pode ser definido como: dada uma sequência de aminoácidos hidrofóbicos e polares, encontrar uma conformação com o maior número de contatos hidrofóbicos entre vizinhos
topológicos. Esse problema pertence à classe de problemas NP-completo e diversas abordagens têm sido propostas. Neste trabalho, apresentamos uma heurística GRASP híbrida
para o problema em questão. O problema é abordado como um problema de otimização
combinatória e uma formulação é proposta. A heurística foi testada com várias instâncias
de referências e os resultados mostram que o método proposto apresenta desempenho
semelhante ao de outros métodos disponíveis na literatura. Palavras-chaves: Biologia Computacional. Heurística. Proteínas.
Abstract:
The protein structure prediction problem using Hydrophobic-Polar model can be defined
as follows: given a sequence of hydrophobic and polar amino acids, find a conformation
with the largest number of hydrophobic contacts between topological neighbors. This
problem belongs to the class of NP-complete problems and several approaches have been
proposed. In this paper, we present a hybrid GRASP heuristic for the problem concerned.
The problem is approached as a combinatorial optimization problem and a formulation is
proposed. The heuristic was tested with multiple instances of references and the results
show that the proposed method has similar performance to the other methods available in
the literature.
Rabelo, Francisco Flávio de Assunção. Heurística híbrida para o problema da predição da estrutura de proteínas utilizando o modelo hidrofóbico-polar . 2013. 62 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2013) - Universidade Estadual do Ceará, , 2013. Disponível em: Acesso em: 21 de maio de 2024
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