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Dados Básicos
Título
Uma Abordagem de Indução de Árvores de Decisão a partir de Agrupamento de Propriedades Tridimensionais em Bioinformática
Número do projeto
036157
Número do processo
036157
Classificação principal
Pesquisa
Data inicial
01/12/2013
Data final
01/12/2016
Resumo
A expansão da ciência passa, atualmente, pela interdisciplinaridade. A bioinformática éuma área da ciência necessariamente interdisciplinar. Em bioinformática, um dos grandes desafios diz respeito à pesquisa em desenho racional de fármacos, onde o princípio fundamental está na interação entre macromoléculas biológicas, chamadas de receptores, e pequenas moleculas, chamadas ligantes. Em experimentos de docagem molecular se investiga o melhor encaixe e conformação de um ligante no receptor. O resultado de um experiment de docagem pode ser avaliado a partir de um valor de energia livre de ligação (FEB - Free Energy of Binding). Um dos grandes desafios nessa área de pesquisa diz respeito à consideração da flexibilidade do receptor. Isso impacta diretamente no tempo de execução e teste de docagem molecular de diversos ligantes nas diferentes conformações que um receptor pode assumir. Nesse contexto, tem-se empregado esforços em minerar dados de resultados de docagem molecular, com o objetivo de selecionar conformações relevantes para reduzir o número de conformações a serem testadas e, assim, contribuir para a redução do tempo de futuros experimentos de docagem. Apesar dos resultados alcançados serem promissores, existem algumas propriedades nos experimentos que dificultam a efetiva seleção das conformações. Ainda, algumas propriedades das estruturas sendo analisadas, e que podem indicar importantes avanços nos experimentos, ainda são desconhecidas pelo especialista de domínio. Dessa forma, propõe-se uma estratégia de indução de árvore de decisão baseada em agrupamento de propriedades tridimensionais do receptor para um determinado ligante. A idéia principal é induzir árvores que contenham em seus nodos testes de uma região especial de um determinado átomo da proteina. Nesse sentido, a abordagem de agrupamento aparece para buscar identificar regioões espaciais atômicas relevantes que induzam um bom resultado de FEB. Investigações iniciais nesse aspecto foram efetuadas utilizando-se a estratégia de indução de árvore de regressão, identificando as regiões atômicas a partir do algoritmo de agrupamento K-Means, em uma varredura simpes, de forma com que os grupos formados são base para uma estratégia de definição de um bloco em um espaço euclidiano, que melhor representa a região especial de um determinado átomo. Acredita-se, entretanto, que o agrupamento para a definição dessa região espacial possa ser realizado com técnicas mais bem elaboradas. Nesse sentido, apresenta-se neste projeto uma proposta de evolução da estratégia de agrupamento e da estratégia de indução da árvore, tendo como objetivo explorar a eficiência de agrupamentos por densidade para um conjunto de dados tridimensionais, e sua utilização para definição de diferentes geometrias para identificação de regioões espaciais promissoras. Tanto os agrupamentos quanto os modelos de árvore induzidos podem ser úteis para um especialista de domínio compreender a atuação atômica em um modelo flexivel de docagem molecular, bem como selecionar conformações promissoras do receptor, tendo como base as regiões dos átomos que serão projetadas no modelo
Observação
[Não informado]
Projeto em âmbito confidencial
Não
Projeto superior
-
Palavra-chave 1
Molecular
Palavra-chave 2
Arvore de Decisao
Palavra-chave 3
Agrupamento
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
23/12/2013
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
1.03.03.04-9 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
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
01/12/2013 a 01/12/2016
Plano de Trabalho
Metas/Indicadores/Fases
  • Meta:
    M-1 - Meta principal do projeto
    Período:
    01/12/2013 a 01/12/2016
    Valor:
    R$ [Não informado]
    Conclusão:
    100 %