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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 48235 Swiss-Prot 290484 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 15:1828-1834.

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, 202:865-884.  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, 3594:128-140, 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, 292:195-202.

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, 34:508-519.

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 415-420,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 162-170, 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):1358-1359.


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