Análises iniciais para otimização da técnica GARN
Resumo
GARN é uma técnica desenvolvida para prever estruturas 3D de RNAs, e utiliza conceitos de teoria dos jogos em seu algoritmo. Os autores do estudo sugerem uma otimização da técnica, realizando novas análises. O objetivo desse artigo é mostrar os passos iniciais desenvolvidos para essa otimização. Foram realizadas análises sobre estruturas 3D obtidas em laboratório, e aplicadas nas configurações do jogo. Estão presentes nesse artigo alguns resultados preliminares decorrentes dessas alterações.
Palavras-chave:
RNA, Estruturas Tridimensionais, Predição de estruturas, Teoria dos Jogos Algorítmica, Avaliação de Desempenho
Referências
Auer, P., Cesa-Bianchi, N., Freund, Y., and Schapire, R. E. (2002). The nonstochastic multiarmed bandit problem. SIAM journal on computing, 32(1):48–77.
Berman, H. M., Westbrook, J., Feng, Z., Gilliland, G., Bhat, T. N., Weissig, H., Shindya-lov, I. N., and Bourne, P. E. (2000). The Protein Data Bank. Nucleic Acids Research, 28(1):235–242.
Boudard, M., Barth, D., Bernauer, J., Denise, A., and Cohen, J. (2017). GARN2: coarse-grained prediction of 3D structure of large RNA molecules by regret minimization. Bioinformatics, 33(16):2479–2486.
Dawson, W. K., Maciejczyk, M., Jankowska, E. J., and Bujnicki, J. M. (2016). Coarse-grained modeling of RNA 3D structure. Methods, 103:138–156.
Figueiredo, R. S. (1994). Teoria dos jogos: conceitos, formalização matemática e aplicação à distribuição de custo conjunto. Gestão & Produção, 1(3):273–289.
Kufareva, I. and Abagyan, R. (2011). Methods of protein structure comparison. In Homology Modeling, pages 231–257. Springer.
Lennard-Jones, J. E. (1931). Cohesion. Proceedings of the Physical Society, 43(5):461–482.
Leontis, N. B. and Westhof, E. (2001). Geometric nomenclature and classification of RNA base pairs. RNA, 7(4):499–512.
Popenda, M., Szachniuk, M., Blazewicz, M., Wasik, S., Burke, E. K., Blazewicz, J., and Adamiak, R. W. (2010). RNA FRABASE 2.0: an advanced web-accessible database with the capacity to search the three-dimensional fragments within RNA structures. BMC bioinformatics, 11(1):231.
Shapiro, B. A., Yingling, Y. G., Kasprzak, W., and Bindewald, E. (2007). Bridging the gapin RNA structure prediction. Current Opinion in Structural Biology, 17(2):157–165.
Berman, H. M., Westbrook, J., Feng, Z., Gilliland, G., Bhat, T. N., Weissig, H., Shindya-lov, I. N., and Bourne, P. E. (2000). The Protein Data Bank. Nucleic Acids Research, 28(1):235–242.
Boudard, M., Barth, D., Bernauer, J., Denise, A., and Cohen, J. (2017). GARN2: coarse-grained prediction of 3D structure of large RNA molecules by regret minimization. Bioinformatics, 33(16):2479–2486.
Dawson, W. K., Maciejczyk, M., Jankowska, E. J., and Bujnicki, J. M. (2016). Coarse-grained modeling of RNA 3D structure. Methods, 103:138–156.
Figueiredo, R. S. (1994). Teoria dos jogos: conceitos, formalização matemática e aplicação à distribuição de custo conjunto. Gestão & Produção, 1(3):273–289.
Kufareva, I. and Abagyan, R. (2011). Methods of protein structure comparison. In Homology Modeling, pages 231–257. Springer.
Lennard-Jones, J. E. (1931). Cohesion. Proceedings of the Physical Society, 43(5):461–482.
Leontis, N. B. and Westhof, E. (2001). Geometric nomenclature and classification of RNA base pairs. RNA, 7(4):499–512.
Popenda, M., Szachniuk, M., Blazewicz, M., Wasik, S., Burke, E. K., Blazewicz, J., and Adamiak, R. W. (2010). RNA FRABASE 2.0: an advanced web-accessible database with the capacity to search the three-dimensional fragments within RNA structures. BMC bioinformatics, 11(1):231.
Shapiro, B. A., Yingling, Y. G., Kasprzak, W., and Bindewald, E. (2007). Bridging the gapin RNA structure prediction. Current Opinion in Structural Biology, 17(2):157–165.
Publicado
19/08/2020
Como Citar
SILVA, Jhonatan; CORDEIRO, Daniel; COHEN, Johanne.
Análises iniciais para otimização da técnica GARN. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP), 11. , 2020, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 98-101.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2020.16896.