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Publicação
Clustering of protein structures
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Proteins are very complex and important molecules that carry out a wide range of
functions essential to life. The role of any given protein within a cell is heavily determined
by its structure, which is recognized as a valuable resource of information when studying
proteins. In applications such protein docking or phylogenetics, there is the need to
compare such structures in order to obtain relevant information about the proteins that
are being considered. As such, there is also a need to specify a some kind of measure that
is able to indicate if two protein structures are similar or not. Currently, there are a few
different measures that can be used for this task, however, due to the inherent complexity
of protein structures it is very hard for a measure to take into account the numerous
possible variations and perfectly quantify the dissimilarity among them.
Considering this issue, with this work we aim to use clustering algorithms and exper-
iment with different structure similarity measures, in an attempt to find effective ways of
grouping protein structures with the goal of obtain useful information that can be used
in the previously mentioned applications.
As proteínas são moléculas de alta importância e complexidade que desempenham uma grande diversidade de funções essenciais à vida. O papel de uma dada proteína den- tro de uma célula é fortemente influenciado pela sua estrutura, que é reconhecida como um valioso recurso de informação no estudo de proteínas. Em aplicações como o docking ou a análise filogenética de proteínas, há uma necessidade de comparar tais estruturas de forma a obter informação relevante sobre as proteínas que estamos a considerar. Como tal, também há a necessidade de especificar uma medida que seja capaz de indicar se duas estruturas de proteínas são ou não semelhantes. Atualmente, há medidas diferentes que podem ser usadas para esta tarefa, no entanto, devido à inerente complexidade das estru- turas de proteínas é muito difícil para uma medida ter em conta as numerosas variações possíveis e quantificar perfeitamente as diferenças entre elas. Tendo estes problemas em consideração, neste trabalho vamos usar algoritmos de clustering e experimentar diferentes medidas de semelhança, numa tentativa de encontrar maneiras efetivas de agrupar estruturas de proteínas com o objectivo de obter informação útil, que possa ser usada nas aplicações mencionadas anteriormente.
As proteínas são moléculas de alta importância e complexidade que desempenham uma grande diversidade de funções essenciais à vida. O papel de uma dada proteína den- tro de uma célula é fortemente influenciado pela sua estrutura, que é reconhecida como um valioso recurso de informação no estudo de proteínas. Em aplicações como o docking ou a análise filogenética de proteínas, há uma necessidade de comparar tais estruturas de forma a obter informação relevante sobre as proteínas que estamos a considerar. Como tal, também há a necessidade de especificar uma medida que seja capaz de indicar se duas estruturas de proteínas são ou não semelhantes. Atualmente, há medidas diferentes que podem ser usadas para esta tarefa, no entanto, devido à inerente complexidade das estru- turas de proteínas é muito difícil para uma medida ter em conta as numerosas variações possíveis e quantificar perfeitamente as diferenças entre elas. Tendo estes problemas em consideração, neste trabalho vamos usar algoritmos de clustering e experimentar diferentes medidas de semelhança, numa tentativa de encontrar maneiras efetivas de agrupar estruturas de proteínas com o objectivo de obter informação útil, que possa ser usada nas aplicações mencionadas anteriormente.
Descrição
Palavras-chave
Proteins Machine learning Unsupervised learning Clustering Protein structures Structural similarity measures