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Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais aplicada ao docking de proteínas (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: SHIMO, HELDER KEN - BIOINFORMÁTICA
  • USP Schools: BIOINFORMÁTICA
  • Subjects: BIOINFORMÁTICA
  • Language: Português
  • Abstract: Vários problemas do mundo real podem ser analisados como problemas de otimização. Na bioinformática, em especial, como exemplos podem ser citados o alinhamento múltiplo de sequências, a filogenia, a predição de estruturas de proteínas e RNA, entre outros. As Meta-heurísticas Populacionais (MhP) são técnicas de otimização que utilizam heurísticas inspiradas na evolução biológica aplicadas na busca de soluções ótimas. Seu uso é especialmente interessante na otimização de problemas onde há conhecimento parcial ou nenhum do espaço de busca. O objetivo deste trabalho é investigar o uso de auto-organização da população de um sistema imunológico artificial (AIS) a fim de aplicá-lo no problema de docking, que pode ser visto como um problema de otimização multimodal complexo. O AIS é um tipo de MhP inspirado na microevolução do sistema imunológico adaptativo de organismos complexos. Neste, as soluções candidatas representam células do sistema imunológico que busca se adaptar para a eliminação de um patógeno. O desenvolvimento do algoritmo foi baseado no opt-aiNet, que utiliza dos princípios das teorias de seleção clonal e maturação de afinidade para realizar a otimização de funções. Adicionalmente, o opt-aiNet, inspirado na teoria de redes imunológicas, realiza uma etapa de supressão, que busca eliminar soluções semelhantes, computacionalmente custosa, dado que é feito o cálculo da distância entre todos os possíveis pares de células (soluções) afim de eliminar aquelas próximas de acordo com um dado critério. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um algoritmo de supressão auto-organizável, inspirado no fenômeno da criticalidade auto-organizada, buscando diminuir a influência de parâmetros e a complexidade da etapa de supressão. O algoritmo proposto foi testado em um conjunto de funções contínuas conhecidas e comumente utilizadas pela comunidade de computação evolutiva.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.07.2012

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    IME31000069055QH507.T S556a e.2
    How to cite
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    • ABNT

      SHIMO, Helder Ken; TINÓS, Renato. Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais aplicada ao docking de proteínas. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012.
    • APA

      Shimo, H. K., & Tinós, R. (2012). Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais aplicada ao docking de proteínas. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Shimo HK, Tinós R. Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais aplicada ao docking de proteínas. 2012 ;
    • Vancouver

      Shimo HK, Tinós R. Auto-organização da população em sistemas imunológicos artificiais aplicada ao docking de proteínas. 2012 ;

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