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Dados Básicos
Título
AGRUPAMENTO DE PROPRIEDADES TRIDIMENSIONAIS EM BIOINFORMATICA
Número do projeto
034629
Número do processo
034629
Classificação principal
Pesquisa
Data inicial
08/04/2013
Data final
02/08/2013
Resumo
Um dos desafios em bioinformática é a pesquisa em desenho racional de fármacos, onde a interação entre macromoléculas biológicas, chamadas de receptores, e pequenas moléculas, chamadas ligantes, é seu princípio fundamental. Em experimentos de docagem molecular se investiga o melhor encaixe e conformação de um ligante no receptor. O resultado de um experimento de docagem pode ser avaliado a partir de um valor de energia livre de ligação (FEB - Free Energy of Binding). Tem-se empregado esforços em minerar dados de resultados de docagem molecular, com o objetivo de selecionar conformações relevantes para reduzir o tempo de futuros experimentos de docagem. Apesar dos resultados alcançados serem promissores, existem algumas propriedades nos experimentos que dificultam a efetiva seleção de conformações. Dessa forma, propõe-se uma estratégia que considera as propriedades tridimensionais (3D) do receptor para predizer o valor de FEB. O algoritmo 3D-Tri é um indutor de árvore de decisão que busca identifica a melhor região especial de um determnado átomo da proteína. O modulo do algoritmo que identifica tais regiões faz uso da estratégia do algoritmo de agrupamento K-Means, em uma única varredura, de forma com que os grupos formados são base para a construção de um intervalo, ou bloco, que melhor representa a região especial de um determinado átomo. Acredita-se, entretanto, que o agrupamento para a definição do bloco pode ser realizado com técnicas mais bem elaboradas. Nesse sentido, neste projeto é apresentada uma proposta de evolução do modulo de agrupamento de dados tridimensionais do algoritmo 3D-Tri, tendo como objetivo explorer a eficiência de agrupamentos por densidade para um conjunto de dados tridimensionais. Os agrupamentos podem ser útil para um especialista de domínio compreender a atuação atômica em um modelo flexível, bem como selecionar conformações promissoras do receptor, tendo como base as regiões dos átomos que aparecem no modelo.
Observação
[Não informado]
Projeto em âmbito confidencial
Não
Projeto superior
-
Palavra-chave 1
Agrupamento de dados
Palavra-chave 2
Propriedades 3D
Palavra-chave 3
[Não informado]
Palavra-chave 4
[Não informado]
Tipo de evento
Não se aplica
Carga horária do curso
[Não informado]
Situação
Concluído/Publicado
Avaliação
Sem pendências de avaliação
Última avaliação
16/12/2013
Gestão do conhecimento e gestão financeira
O projeto pode gerar conhecimento passível de proteção?
Não
Propriedade Intelectual
[Não informado]
Proteção Especial
[Não informado]
Direito Autoral - Copyright
Não
O projeto contrata uma fundação? Indique a fundação
Não necessita contratar fundação
Classificações
Tipo
Classificação
Classificação CNPq
1.03.03.00-6 METODOLOGIA E TÉCNICAS DA COMPUTAÇÃO
Linha de pesquisa
07.03.03 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Quanto ao tipo de projeto de pesquisa
2.01 Projeto de Pesquisa Pura

Nenhum objetivo estratégico indicado
Participantes
Matrícula Nome Função Carga Horária Período
@{matricula} @{pessoa.nomePessoa} @{funcao.descricao} @{cargaHoraria} h/semana @{dataInicial|format=dd/MM/yyyy} a @{dataFinal|format=dd/MM/yyyy}
Órgãos
Unidade Função Período
@{descricao} @{funcao.descricao} @{dataInicial|format=dd/MM/yyyy} a @{dataFinal|format=dd/MM/yyyy}
Cidades de atuação
Cidades
Cidade
UF
Período
Santa Maria
RS
08/04/2013 a 31/03/2014
Plano de Trabalho
Metas/Indicadores/Fases
  • Meta:
    M-1 - Meta principal do projeto
    Período:
    08/04/2013 a 31/03/2014
    Valor:
    R$ [Não informado]
    Conclusão:
    100 %