Desenvolvimento de uma abordagem híbrida inteligente para estimação de docking molecular entre proteínas utilizando redes de pseudo-convolução e Random Forests
type: CreativeWork
description: Docking molecular é uma técnica computacional utilizada para prever como duas moléculas, geralmente uma proteína e um ligante, interagem entre si. Essa técnica simula o encaixe da molécula menor (ligante) no sítio ativo da molécula maior (proteína), permitindo a análise de afinidade e especificidade das interações. Essa abordagem é fundamental para a desco berta de novos medicamentos, pois auxilia na identificação de possíveis candidatos a fármacos e na compreensão dos mecanismos moleculares subjacentes a diversas doenças. Além disso, técnicas avançadas de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina têm aprimorado a precisão e a eficiência dessas previsões, reduzindo custos e tempo no desenvolvimento de novos tratamentos. Neste trabalho, foi desenvolvida uma abordagem híbrida inteligente para a estimativa do encaixe molecular entre proteínas, integrando redes de pseudo-convolução e algoritmos de *Random Forests*. O objetivo foi melhorar a precisão na previsão da afinidade de ligação entre proteínas por meio de uma estratégia baseada em aprendizado de máquina. As redes de pseudo-convolução foram empregadas para processar sequências de aminoácidos das proteínas candidatas, fragmentando-as em segmentos menores e capturando informações estruturais relevantes. Posteriormente, os vetores resultantes foram classificados por modelos de Random Forests. A metodologia foi avaliada por meio de experimentos comparativos com abordagens tradicionais de *docking* molecular, explorando também a capacidade de gene ralização do modelo a diferentes tipos de proteínas e interações moleculares. Os resultados demonstraram avanços significativos, com destaque para a redução de 8113 para 11 atributos, o que aumentou a eficiência computacional sem prejuízo da acurácia. O modelo de Random Forest com 200 árvores obteve acurácia de 99,8%, índice Kappa de 0,997, sensibilidade de 0,997, especificidade de 1,000 e AUC de 1,000, evidenciando alto desempenho e contribuições relevantes para …
abstract: Docking molecular é uma técnica computacional utilizada para prever como duas moléculas, geralmente uma proteína e um ligante, interagem entre si. Essa técnica simula o encaixe da molécula menor (ligante) no sítio ativo da molécula maior (proteína), permitindo a análise de afinidade e especificidade das interações. Essa abordagem é fundamental para a desco berta de novos medicamentos, pois auxilia na identificação de possíveis candidatos a fármacos e na compreensão dos mecanismos moleculares subjacentes a diversas doenças. Além disso, técnicas avançadas de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina têm aprimorado a precisão e a eficiência dessas previsões, reduzindo custos e tempo no desenvolvimento de novos tratamentos. Neste trabalho, foi desenvolvida uma abordagem híbrida inteligente para a estimativa do encaixe molecular entre proteínas, integrando redes de pseudo-convolução e algoritmos de *Random Forests*. O objetivo foi melhorar a precisão na previsão da afinidade de ligação entre proteínas por meio de uma estratégia baseada em aprendizado de máquina. As redes de pseudo-convolução foram empregadas para processar sequências de aminoácidos das proteínas candidatas, fragmentando-as em segmentos menores e capturando informações estruturais relevantes. Posteriormente, os vetores resultantes foram classificados por modelos de Random Forests. A metodologia foi avaliada por meio de experimentos comparativos com abordagens tradicionais de *docking* molecular, explorando também a capacidade de gene ralização do modelo a diferentes tipos de proteínas e interações moleculares. Os resultados demonstraram avanços significativos, com destaque para a redução de 8113 para 11 atributos, o que aumentou a eficiência computacional sem prejuízo da acurácia. O modelo de Random Forest com 200 árvores obteve acurácia de 99,8%, índice Kappa de 0,997, sensibilidade de 0,997, especificidade de 1,000 e AUC de 1,000, evidenciando alto desempenho e contribuições relevantes para …
author: ALBUQUERQUE, Lucas Vinícius Silva de
language: por
keywords: Docking molecular, Interações proteína-proteína, Redes de pseudo-convolução, Random Forests, Descoberta de medicamentos, Afinidade de ligação
license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2025-03-24
date modified: 2026-07-24T01:19:15Z
provider: Brazil UFPE
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Pernambuco