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Análise de Estruturas de Proteínas Jeane Melo. Roteiro Introdução Predição de Estrutura Secundária (Parte 1)  Apresentação do problema  Exemplos de.

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1 Análise de Estruturas de Proteínas Jeane Melo

2 Roteiro Introdução Predição de Estrutura Secundária (Parte 1)  Apresentação do problema  Exemplos de abordagens  Preditor NNPSS Comparação e Detecção de Padrões Estruturais (Parte 2)  Apresentação do problema  Exemplos de abordagens  Modelo desenvolvido

3 Jeane Melo Introdução Projeto genoma humano

4 Jeane Melo Introdução Proteínas  Metabolismo, suporte de filamentos, catálise bioquímica, regulação do volume celular e imunização

5 Jeane Melo Introdução Proteômica  Identificação de todas as proteínas expressas por um genoma  Determinação das funções patológicas e fisiológicas das proteínas

6 Jeane Melo Introdução PDB Swiss-Prot Seqüências X Estruturas

7 Jeane Melo Introdução

8 Jeane Melo Introdução Análise seqüencial  Comparação de seqüências  Busca por ocorrências de padrões Análise estrutural  Obtenção da estrutura a partir da seqüência  Comparação de estruturas conhecidas  Busca por motivos ou domínios estruturais

9 Jeane Melo Introdução Problema do dobramento de proteínas  Predição de Estrutura Secundária Análise de estruturas conhecidas  Busca por motivos  Busca por subestrutura comum

10 Predição de Estrutura Secundária de Proteínas

11 Jeane Melo Predição de Estrutura Secundária  Patrick J. Fleming, Haipeng Gong and George D. Rose (2006) Secondary structure determines protein topology. Protein Science 15:

12 Jeane Melo Predição de Estrutura Secundária Dada uma seqüência de aminoácidos, classificar cada resíduo em classes de elementos de estrutura secundária, por exemplo:  Hélices   Fitas   Coils Abordagens estatísticas (50%-60%) Abordagens envolvendo redes neurais têm se revelado mais eficazes (~80%).

13 Jeane Melo Exemplos de abordagens  Qian, N. and Sejnowski, T. J. (1988). Predicting the secondary structure of globular proteins using neural network models. Journal Molecular Biology, 202:  Q3 = 64,3%  Janela de tamanho 13  40 nós na camada escondida

14 Jeane Melo Exemplos de abordagens  Georgios J. Pappas Jr. and Shankar Subramaniam. Analysis of the Effects of Multiple Sequence Alignments in Protein Secondary Structure Prediction. LNCS, 3594: , 2005

15 Jeane Melo Exemplos de Abordagens PSIPRED  Perfis PSI-Blast  Predição em dois níveis  Desempenho Q 3 Entre 76,5% e 78,3%  Jones, D. T. (1999). Protein secondary structure prediction based on position-specific scoring matrices. Journal of Molecular Biology, 292:

16 Jeane Melo Exemplos de Abordagens Melhor Desempenho  1032 proteínas dissimilares  Predição em dois níveis Combinação de 800 predições  Desempenho alcançado 77,2%  Utilizando o conjunto RS126 para teste 80,6%  Petersen, T. N., Lundegaard, C., Nielsen, M., Bohr, H., Bohr, J., Brunak, S., Gippert, G. P., and Lund, O. (2000). Prediction of protein secondary structure at 80% accuracy. Proteins, 41:17-20.

17 Jeane Melo Pontos Abordados Resultados próximos porém não comparáveis Esforço computacional Algoritmo de treinamento Regras de combinação Dados de entrada

18 Jeane Melo O Preditor NNPSS NNPSS  Neural Network based Protein Secondary Structure Predictor Arquitetura simplificada Eficiência Resultados comparáveis

19 Jeane Melo Abordagem de Referência Bancos de Dados  CB396, RS126 Preditores avaliados  PHD [Rost and Sander, 1994]  DSC [King and Sternberg, 1996]  NNSSP [Salamov and Solovyev, 1995]  PREDATOR [Frishman and Argos, 1997]  CONSENSUS [Cuff and Barton, 1999]  Cuff, A. J. and Barton, J. G. (1999). Evaluation and improvement of multiple sequence methods for protein secondary structure prediction. Proteins: Structure, Function and Genetics, 34:

20 Jeane Melo O Preditor NNPSS Dados  Bancos CB396, RS126  Perfis PSI_Blast, Freqüência, PSI_Blast com filtro Banco de dados NR Método de avaliação  Validação cruzada  Q 3 RPROP Regras de combinação  Votação, Produto, Média, Máximo, Mínimo

21 Jeane Melo O Preditor NNPSS

22 Jeane Melo Resultados  Guimarães, K. S., Melo, J. C. B., and Cavalcanti, G. D. C. (2003). Combining few neural nets for effective secondary structure prediction. In Proc. of the Third IEEE Symposium on Bioinformatics and Bioengineering, pages ,Maryland, USA.

23 Jeane Melo Resultados

24 Jeane Melo Extração de Características Simplificar arquitetura Seleção de resíduos significativos  Proteínas SSSD Métodos  Análise de Componentes Principais (PCA)  Análise de Componentes Independentes (ICA)  Friedberg, I., Kaplan, T., and Margalit, H. Glimmers in the midnight zone: Characterization of aligned identical residues in sequence-dissimilar proteins sharing a common fold. In Proc. of the Eighth International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, pages , 2000.

25 Jeane Melo Extração de Características

26 Jeane Melo Análise Comparativa  Melo, J. C. B., Cavalcanti, G. D. C., and Guimarães, K. S. (2004). Protein secondary structure prediction: efficient neural network and feature extraction approaches. IEE Electronics Letters, 40(21):


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