Desenvolvimento da MDRPCA para Verificar Similaridadesde Proteínas
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0394Keywords:
MDRPCA, Interações de Proteínas, K-Means ClusteringAbstract
Este trabalho mostra o desenvolvimento e os resultados de uma metodologia baseada em Matriz de Distâncias Reduzida através de um Ponto entre os Carbonos Alfas (MDRPCA). Esta metodologia foi desenvolvida para representar as coordenadas atômicas de interações de proteínas, podendo ser utilizada com o K-Means Clustering para agrupar as interações proteicas. Os resultados
obtidos foram comparados com MDC, MDRCCA, RID e aCSM. A MDRPCA apresentou eficácia e desempenho computacional satisfatórios.
Downloads
References
Berman, H. M., Westbrook, J., Feng, Z., Gilliland, G., Bhat, T. N., Weissig, H., Shindyalov,I. N. and Bourne, P. E.The Protein Data Bank,Nucleic Acids Research, 28:235-242, 2000.DOI: 10.1093/nar/28.1.235.
Dias, S. R.Residue interaction database: proposi ̧c ̃ao de muta ̧c ̃oes s ́ıtio dirigidas com base emintera ̧c ̃oes observadas em prote ́ınas de estrutura tridimensional conhecida, Tese de Doutorado,UFMG, 2012.
Dias, S. R., Garrat, R. C. and Nagem, R. A. P.The Use of a Residue-Residue interactiondatabase for a Enggineering of Mutants Enzymes. ENAPEBI 2012 - Ciencia sem Fronteiras -Encontro de Pesquisa em Bioquimica e Imunologia, 2012.
Eddins, S. and Shure, L.Matrix Indexing in MATLAB. Mathworks, 2001. Dis-pon ́ıvel em:<https://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/matrix-indexing-in-matlab.html/>. Acesso em: 29 de abr. 2021.
Hunter, L.Artificial intelligence and molecular biology, volume 445. American Association forArtificial Intelligence, Calif ́ornia, 1993.[6] Kabsch, W.A solution for the best rotation to relate two sets of vectors.Acta CrystallographicaSection A: Crystal Physics, Diffraction, Theoretical and General Crystallography, 32:922-923,1976. DOI:10.1107/S0567739476001873.
Monteiro, O. M., Dias, S. R. e Rodrigues, T. S. Desenvolvimento de uma Metodologia Baseadaem Matriz de Distˆancias para a Verifica ̧c ̃ao de Similaridades de Prote ́ınas,Proceeding Seriesof the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, volume 7, 2020. DOI:10.5540/03.2020.007.01.0369.
Monteiro, O. M., Dias, S. R and Rodrigues, T. S.Reduced Distance Matrix to Verify theSimilarity Between Protein Structures,Brazilian Archives of Biology and Technology, 2021.
Pires, D. E. V., Minardi, R. C. M., Santos, M. A., Silveira, C. H., Santoro, M. M. and Meira,W.Cutoff Scanning Matrix (CSM): structural classification and function prediction by proteininter-residue distance patterns.BMC genomics, 12.4.1-11, 2011. DOI:10.1186/1471-2164-12-S4-S12.
Pires, D. E. V., Minardi, R. C. M., Silveira, C. H., Campos, F. F. and Meira, W.aCSM:noise-free graph-based signatures to large-scale receptor-based ligand prediction.Bioinforma-tics, 29:855-861, 2013. DOI:10.1093/bioinformatics/btt058
Winn, M. D., Ballard, C. C., Cowtan, K. D., Dodson, E. J., Emsley, P., Evans, P. R., Keegan,R. M., Krissinel, E. B., Leslie, A. G. W., McCoy, A., McNicholas, S. J., et al.Overview ofthe CCP4 suite and current developments.Acta Crystallographica, 67:235–242, 2011. DOI:10.1107/S0907444910045749.
