Algoritmo Recocido Simulado para predecir la estructura terciaria de proteínas
| dc.contributor.advisor | Ruiz Blanco, Yasser Bruno | |
| dc.contributor.advisor | Martínez Pérez, Elizabeth | |
| dc.contributor.advisor | Casas Cardoso, Gladys | |
| dc.contributor.author | Wong Delgado, Fernando | |
| dc.coverage.spatial | Santa Clara | en_US |
| dc.date.accessioned | 2018-04-02T15:52:20Z | |
| dc.date.available | 2018-04-02T15:52:20Z | |
| dc.date.issued | 2015-06-22 | |
| dc.description.abstract | La investigación que se propone tiene como objetivo predecir la estructura terciaria de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos. Ello, a su vez, podría potenciar el desarrollo de nuevos medicamentos y servir de base para el desarrollo en nuestro país de una de las áreas más novedosas de la Biotecnología. Los estudios relacionados a este problema han tratado de simplificar algunos aspectos como la función de energía y el espacio de posibles conformaciones, aplicando técnicas de optimización heurísticas. Se implementó la metaheurística Recocido Simulado con la función objetivo propuesta por Ruiz-Blanco (2014) y cuatro métodos de enfriamiento (Boltzmann, Cauchy, Geométrico, Lundi-Mess). Para la selección de las soluciones se obtuvieron 30 réplicas de cada proteína por configuración seleccionando de ellas cinco con un análisis de clúster para realizar las comparaciones. Se compararon los resultados entre cuatro métodos de enfriamiento, obteniendo que los resultados favorables en cuanto a calidad los tiene el método de Lundi-Mess. La comparación de los resultados contra las soluciones de VMO, arrojó como resultados la superación de la metaheurística SA a VMO en cuatro de las cinco métricas medidas. De la comparación que se realizó con soluciones de predictores internacionales podemos destacar que el promedio de nuestras soluciones se presentan en el segundo cuartil, además la metaheurística implementada proporciona un mejor alineamiento global (GDT) que local (LGAS). | en_US |
| dc.description.abstract | The objective of the proposed research is to predict the protein structure from a sequence of aminoacids. This could help to develop new medications and serve as base for the development of our country in one of the most novel areas in Biotechnology. The studies related to this problem have been about simplifying some aspects like the energy function and the space of possible conformations, applying techniques of heuristic optimization. The Simulated Annealing metaheuristic was implemented, using the objective function proposed by Ruiz-Blanco (2014) and four cooling methods (Boltzmann, Cauchy, Geometric, Lundi-Mess). For the selection of the solutions we obtained 30 replicas of each protein by configuration, selecting five of them with a cluster analysis to carry out the comparisons. The results of the four cooling methods were compared, obtaining favorable results in terms of quality when using the Lundi-Mess method. The comparison of the results against the VMO solutions shows that the SA metaheuristic is able to outperform VMO in four of the five measured metrics. From the comparison using international predictors we can notice that the average of our solutions is located in the second quartile. Besides, the implemented metaheuristic provides a better global alignment (GDT) than local (LGAS). | en_US |
| dc.description.sponsorship | Facultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computación | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9166 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Meta-Heurística | en_US |
| dc.subject | Recocido Simulado | en_US |
| dc.subject | Estructura Terciaria de Proteínas | en_US |
| dc.subject | Servidor LGA | en_US |
| dc.subject | Met-Heuristic | en_US |
| dc.subject | Simulating Annealing | en_US |
| dc.subject | Annealing Folding | en_US |
| dc.subject | Proteins | en_US |
| dc.subject | LGA Server | en_US |
| dc.subject.other | Algoritmos | en_US |
| dc.subject.other | Metauristica | en_US |
| dc.subject.other | Optimización | en_US |
| dc.subject.other | Simulación | en_US |
| dc.subject.other | Tratamiento Térmico | en_US |
| dc.subject.other | Estructura de las Proteínas | en_US |
| dc.subject.other | Predicciones | en_US |
| dc.title | Algoritmo Recocido Simulado para predecir la estructura terciaria de proteínas | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | bachelor | en_US |