Conclusiones del capítulo

Para la selección de las soluciones se obtuvieron 30 réplicas de cada proteína por configuración seleccionando de ellas cinco con un análisis de clúster para realizar las comparaciones en el servidor LGA. Se compararon los resultados entre los cuatro métodos de enfriamiento, obteniendo que los resultados favorables en cuanto a calidad los tiene el método de Lundi-Mess. La comparación de los resultados contra las

52.97 65.84 69.56 54.70 57.43 54.70 60.65 66.34 48.76 54.70 N RMSD GDT LGAS LGAQ % r e spec to al Ra n q u e o d e p o si ci o n RS VMO

Capítulo III: Análisis de los Resultados

48 soluciones de VMO, arrojó como conclusión la superación de la metaheurística RS a VMO en cuatro de las cinco métricas medidas. De la comparación que se realizó con soluciones de predictores internacionales podemos destacar que el promedio de nuestras soluciones se presentan en el segundo cuartil, además la metaheurística implementada proporciona un mejor alineamiento global (GDT) que local (LGAS).

Conclusiones

50 En la investigación que se realizó del problema de predicción de la estructura terciaria de proteínas se presentaron los aspectos biológicos fundamentales al mostrar la descripción de la estructura de las proteínas, su jerarquía y la definición del problema de plegado de las mismas lo que posibilito realizar el diseño de un algoritmo basado en Recocido Simulado ajustado a este problema. Esta investigación permitió una mejor comprensión de los factores biológicos que originan enfermedades que afectan a la población mundial.

Después del análisis perpetrado del algoritmo Recocido Simulado, se implementó el mismo con cuatro métodos de enfriamiento (Boltzmann, Cauchy, Geométrico, Lundi- Mess). En el estudio comparativo de las soluciones generadas por cada método para determinar la calidad de sus soluciones, se obtuvo que el método de enfriamiento Lundi-Mess fue el que mejor resultados ofreció.

En los estudios comparativos que se realizaron de las soluciones entre las metaheurísticas RS-Lundi-Mess y VMO, se concluye en el análisis de desempeño de los soluciones que el RS obtiene mejores resultados en tres de las cinco métricas obtenidas por el servidor LGA. Con respecto a la comparación de las soluciones de RS y predictores internacionales, el promedio por métricas de las soluciones generadas de RS se encuentran en el segundo cuartil; donde la métrica que alcanzó el mayor porcentaje fue la de alineamiento de la distancia global (GDT).

Después de realizadas las comparaciones entre RS- Lundi-Mess, VMO y las predicciones internacionales se ha llegado a la conclusión de que la metaheurística Recocido Simulado es viable para predecir la estructura terciaria de proteínas.

Recomendaciones

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 Realizar un estudio exhaustivo sobre los parámetros del algoritmo de implementado.

 Utilizar un conjunto mayor de proteínas para el estudio de calidad.

 Realizar una cantidad superior a 100 réplicas de cada proteína para tener más soluciones que clusterizar y obtener una mejor representatividad de las soluciones.

Referencias Bibliográficas

54 2001. Computational Biochemistry and Biophysics, New York, Oren M. Becker,

Alexander D. Mackerell,Jr., Bonoit Roux, Masakatsu Watanabe

2004. STATISTICA (data analysis software system). Tulsa: StatSoft, Inc. version 7. www.statsoft.com.

ANFINSEN, C. B. 1973. Principles that govern the folding of protein chains. Science,

181, 223-230.

APONTE, I. 2006. RECOCIDO SIMULADO Y BÚSQUEDA TABÚ PARA EL PROBLEMA DE PREDICCIÓN DE LA ESTRUCTURA TERCIARIA DE PROTEÍNAS. UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR.

B SUMAN , P. K. OCT 2006. Asurvey of simulated annealing as a tool for single and multiobjective optimization

BERMAN, H. M. 2008. The Protein Data Bank: a historical perspective. Acta Crystallographica Section A: Foundations of Crystallography, A64, 88-95. COLLANTES, E. R. & DUNN-III, W. J. 1995. Amino acid side chain descriptors for

quantitative structure-activity relationship studies of peptide analogues. J. Med. Chem., 38, 2705-2713.

CRISTOBAL, S., ZEMLA, A., FISCHER, D., RYCHLEWSKI, L. & ELOFSSON, A. 2001. A study of quality measures for protein threading models. BMC Bioinformatics, 2. CHOTHIA, C. 1992. Nature, 360, 543-544.

D.H WOLPERT, W. G. M. 1997. No Free Lunch Theorems for Optimization. IEEE Transactions of Evolutionary Computation, 1, 67-82.

DAVID WOLPERT, W. M. 1997. "No Free Lunch Theorems for Optimization". 1, 67. DÍAZ, A. 1996. Algoritmos de Enfriamiento Simulado

DIXON, D. A., DOBBS, K. D. & VALENTINI, J. J. 1994. Amide- Water and Amide- Amide Hydrogen Bond Strengths. The Journal of Physical Chemistry, 98, 13435- 13439.

E AARTS, J. K. 1990. Simulated Annealing and Boltzmann Machines., New York, Wiley. ESCUELA, G. 2006. Algoritmos evolutivo con representación basada en sistemas-L

para el problema del replegado de las proteínas. Magíster en Ciencias de la Computación, UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR.

GALLARDO, M. C. 2014. Heurística de Recocido Simulado para la resolución del problema del acarreo terrestre. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla

H. BERMAN, J. W., Z. FENG, G. GILLILAND, T. BHAT, H. WEISSIG, I. SHINDYALOV AND P. BOURNE. 2000. The protein data bank. . Nucleic Acids Research, 28,

Referencias Bibliográficas

55 JAMES GOSLING, B. J., GUY STEELE, Y GILAD BRACHA. 2005. The Java language

specification.

JAROSŁAW PILLARDY, C. C., ADAM LIWO, JOOYOUNG LEE, DANIEL R. RIPOLL, RAJMUND KAZ´MIERKIEWICZ,, STANISŁAW OŁDZIEJ, W. J. W., KENNETH D. GIBSON, YELENA A. ARNAUTOVA, JEFF SAUNDERS, YUAN-JIE YE, &

SCHERAGA, A. H. A. 2001. Recent improvements in prediction of protein structure by global optimization of a potential energy function. PNAS, 98, 2329–

2333.

JIANG, L., KUHLMAN, B., KORTEMME, T. & BAKER, D. 2005. A “solvated rotamer” approach to modeling water-mediated hydrogen bonds at protein–protein interfaces. PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics, 58, 893–904.

K.A. DOWSLAND , A. D. 2003. Diseño de heurísticas y fundamentos del recocido simulado

LEVINTHAL, C., J.T. 1969. Mossbauer Spectroscopy in BiologicalSystems, in

Proceedings of a meeting held at Allerton House,, Univ Illinois Press: Urbana. . MIKAEL OLIVEBERG, Y.-J. T., AND AIAN R. FERSHT 1995. Negative activation

enthalpies in the kinetics of protein folding. Proc. Natl Acad. Sci., 92,8926-8929. ML RILEY, B. W., SL FLITSCH, PJ BOOTH 1997. Biochemestry,, 36, 192-196.

NICHOLAS HAMILTON, K. B., MARK A. RAGAN, AND THOMAS HUBER1 2004. Protein Contact Prediction Using Patterns of Correlation. PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics, 56, 679–684.

PARDO, E. G. 2012-2013. Optimización de Sistemas de Comunicación Tema 3.3 Recocido Simulado.

PRUSINER, S. 1998. Prion protein biology. Cell, 93, 337-348.

QUINTERO, I. M. 2011. Optimizacion basada en Mallas Variables para Predecir el Plegamiento de Proteinas Universidad "Martha Abreu" de Las Villas

RICHARD BONNEAU, J. T., INGO RUCZINSKI, DYLAN CHIVIAN, CAROL ROHL, CHARLIE E. M. STRAUSS, AND & BAKER, D. 2001. Rosetta in CASP4: Progress in Ab Initio Protein Structure Prediction. PROTEINS: Structure, Function, and Genetics 5, 119–126.

RUIZ-BLANCO, Y. B., MARRERO-PONCE, Y., GARCÍA, Y., PURIS, A., BELLO, R.,GREEN, J., & SOTOMAYOR-TORRES. 2014. A physics-based scoring function for protein structural decoys: Dynamic testing on targets of CASP-ROLL.

Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas.

SC HYDE, P. E., MJ HARTSHORN, MM MINMACK, U GILEADI, SR PEARCE, MP GALAGHER, DR AND R.H GILL CF HIGGINS 1990. Nature, 346, 362-365.

Referencias Bibliográficas

56 TANFORD, C. 1962. Contribution of Hydrophobic Interactions to the Stability of the Globular

Conformation of Proteins. J. AM. CHEM. SOC., 84.

ZEMLA, A. 2003. LGA - A Method for Finding 3-D Similarities in Protein Structures.

Nucleic Acids Research, 31, 3370-3374.

ZEMLA, A., GEISBRECHT, B., SMITH, J., LAM, M., KIRKPATRICK, B., WAGNER, M., T. SLEZAK & ZHOU, C. E. 2007. STRALCP structure alignment-based clustering of proteins. Nucleic Acids Research, 35.

ZEMLA, A., VENCLOVAS, C., MOULT, J. & FIDELIS, K. 2001. Processing and evaluation of predictions in CASP4. PROTEINS: Structure, Function, and Genetics, 45, 13-21.

Anexos

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