Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteinas por aprendizado profundo. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha (2020)
- Authors:
- USP affiliated author: JUCOVSKI, ANDRÉ GUSTAVO - IFSC
- School: IFSC
- Subjects: CRISTALOGRAFIA; DIFRAÇÃO POR RAIOS X; LISOZIMAS
- Language: Português
- Abstract: O problema de fases é notório na cristalografia de proteínas por difusão de raios-X. A perda experimental de informações sobre as fases das ondas espalhadas construtivamente pelos componentes do cristal deve à limitações tecnológicas intrínsecas aos sistemas de detecção dessa radiação Assim, é impossibilitado o cálculo direto da função de distribuição de densidade eletrônica na cela unitária através de uma transformada de Fourier. Atualmente, há dois métodos experimentais que podem ser aplicados para contornar esse problema: (i) a quantificação seletiva do componente dispersivo (‘lamdda’-dependente) do fator de espalhamento atômico ou (ii) a substituição parcial do sol vente aquoso ordenado por íons mais elétron-densos (metálicos ou halogênicos). Alternativamente, informações prévias, na forma de estruturas cristalinas conhecidas que são funcionalmente relacionadas ou homólogas a componentes no cristal, podem servir como fonte de um conjunto inicial de fases Apesar de desafiadoras, quando viáveis, as aplicações desses diferentes métodos já possibilitaram a determinação de mais de uma centena de milhares de modelos atômicos, para as mais diversas proteínas (e seus complexos) Tendo em vista a existência de uma vasta coleção de informações estruturais já disponibilizadas no banco de dados Protein Data Bank, propõe-se aqui uma análise multiparamétrica do problema das fases, com base em aprendizagem de máquina profunda. Nossa hipótese é a de que o extensivo mapeamento estatístico de observações sobre distribuições de fases conhecidas, como um modelo preditivo, pode permitir conclusões sobre o valor alvo de fases em conjuntos de dados ainda não resolvidos, eliminando assim a necessidade de experimentos adicionais ou de estruturas homologas previamente conhecidas. Todavia, qualquer implementação nesse sentido permanece inédita na literatura Assim, neste Trabalho de Conclusão de Curso,serão testadas redes profundas para um seleto grupo de estruturas de lisozimas proveniente da clara do ovo de galinhas (da sigla HEWL, do inglês Hen egg-white lysozyme), no sentido de se avaliar a aplicabilidade inicial da aprendizagem de maquina para a resolução do problema das fases. Devido ao seu uso extensivo como modelo nos estudos de cristalização e cristalografia, centenas de estruturas de HEWL já foram determinadas experimentalmente, possibilitando assim, sua testagem na elaboração de um modelo de aprendizagem assertivo.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2020
-
ABNT
JUCOVSKI, André Gustavo. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteinas por aprendizado profundo. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27cc03df-b757-4d25-b386-08faeb28e93d/Andre%20Gustavo%20Jucovski.pdf. Acesso em: 03 maio 2024. -
APA
Jucovski, A. G. (2020). Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteinas por aprendizado profundo. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27cc03df-b757-4d25-b386-08faeb28e93d/Andre%20Gustavo%20Jucovski.pdf -
NLM
Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteinas por aprendizado profundo. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27cc03df-b757-4d25-b386-08faeb28e93d/Andre%20Gustavo%20Jucovski.pdf -
Vancouver
Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema de fases em cristalografia de proteinas por aprendizado profundo. Caso de estudo: lisozima da clara do ovo de galinha [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27cc03df-b757-4d25-b386-08faeb28e93d/Andre%20Gustavo%20Jucovski.pdf
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