En 20 día(s), 14 hora(s) y 50 minuto(s): El Repositorio Institucional UNAL informa a la comunidad universitaria que, con motivo del periodo de vacaciones colectivas, el servicio de publicación estará suspendido: Periodo de cierre: Del 20 de diciembre al 18 de enero de 2026. Sobre los depósitos: Durante este tiempo, los usuarios podrán continuar realizando el depósito respectivo de sus trabajos en la plataforma. Reanudación: Una vez reiniciadas las actividades administrativas, los documentos serán revisados y publicados en orden de llegada.

Un método híbrido para la predicción de la estructura terciaria de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos

dc.contributorNiño Vásquez, Luis Fernandospa
dc.contributor.authorCarvajal Patiño, Diego Felipespa
dc.date.accessioned2019-07-02T11:52:35Zspa
dc.date.available2019-07-02T11:52:35Zspa
dc.date.issued2015spa
dc.description.abstractEn esta tesis se abordó el problema de la predicción de la estructura de las proteínas, lo cual es un problema fundamental de la biología debido a que la función de una proteína está determinada por su estructura terciaria. Por tanto, son de vital importancia los métodos que ayuden a identificar la estructura terciaria de las proteínas. En este trabajo se propone un método de inteligencia computacional para la predicción del plegamiento de las proteínas, que se compone de dos etapas: en la primera se genera un modelo tridimensional de la estructura de la proteína utilizando PyRosetta, mediante un procedimiento de ensamblaje de fragmentos de tamaño 3 y 9; y en la segunda etapa, se realiza un refinamiento de la estructura obtenida en la primera fase utilizando el algoritmo multiobjetivo de búsqueda dispersa AbYSS. Se efectuaron experimentos con las proteínas 1CRN, 2KBQ, 1ROP y 2MQL, en las cuales la estructura terciaria fue determinada experimentalmente, con el objetivo de comparar los resultados obtenidos mediante la superposición estructural entre las estructuras obtenidas y las estructuras reportadas en el Protein Data Bank.spa
dc.description.abstractAbstract. Protein structure prediction is a fundamental problem in biology, because the function of a protein is determined by its tertiary structure. Therefore, the methods to help to identify the protein tertiary structure are vital. To solve this problem was the main goal of this thesis. This work presents a computational intelligence method for predicting a protein tertiary structure, which consists of two stages: in the first one, a three dimensional structure of a protein is built using PyRosetta by assembling fragments of size 3 and 9; and in the second stage, a refinement of the structure obtained in the first phase is performed using the multi-objective scatter search algorithm AbYSS. Several experiments were carried out with the proteins 1CRN, 2KBQ, 1ROP and 2MQL, whose tertiary structure was obtained through an experimental process, in order to compare the results obtained by structural superposition between generated structures and reported structures in the Protein Data Bank.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/52238/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56467
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial Ingeniería de Sistemasspa
dc.relation.ispartofIngeniería de Sistemasspa
dc.relation.referencesCarvajal Patiño, Diego Felipe (2015) Un método híbrido para la predicción de la estructura terciaria de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede de Bogotá.spa
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacionalspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematicsspa
dc.subject.ddc57 Ciencias de la vida; Biología / Life sciences; biologyspa
dc.subject.ddc6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technologyspa
dc.subject.ddc63 Agricultura y tecnologías relacionadas / Agriculturespa
dc.subject.ddc65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relationsspa
dc.subject.proposalProteínasspa
dc.subject.proposalConformacionesspa
dc.subject.proposalCoordenadas internasspa
dc.subject.proposalEnsamblaje de fragmentosspa
dc.subject.proposalOptimización multiobjetivospa
dc.subject.proposalBúsqueda dispersaspa
dc.subject.proposalAlgoritmo de búsquedaspa
dc.subject.proposalProteinspa
dc.subject.proposalConformationspa
dc.subject.proposalInternal coordinatesspa
dc.subject.proposalFragment assemblyspa
dc.subject.proposalMultiobjective optimizationspa
dc.subject.proposalScatter Searchspa
dc.subject.proposalSearch Algorithmspa
dc.titleUn método híbrido para la predicción de la estructura terciaria de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidosspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
TESIS_DFCP_V4-FN-dic-1-2015_FINAL_2.pdf
Tamaño:
2.63 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format