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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9Q4J9F| Tipo: | Tese de Doutorado |
| Título: | Algoritmos genéticos acoplados a cálculos quânticos para refinamento de campo de força |
| Autor(es): | Rodrigo Bentes Kato |
| Primeiro Orientador: | Jadson Claudio Belchior |
| Primeiro Coorientador: | Gisele Lobo Pappa |
| Resumo: | Neste trabalho é apresentado a aplicação do Algoritmo Genético (AG) como uma metodologia para refinar os parâmetros do campo de força para determinar as energias dos ácidos nucleicos (adenina, guanina, citosina e uracila). São realizados cálculos quânticos para esses ácidos nucleicos, e os seus resultados (energias e estruturas) vão servir como dados de referência para o AG. Para essa abordagem teste (AG acoplado com cálculos quânticos) nós trabalhamos, mais especificamente, com a reparametrização dos termos torcionais e eletrostático do campo de força. Foi realizada uma comparação usando o RMSE (Root Means Squared Error) com resultados recentemente publicados para descrever ácidos nucleicos e mostraram uma melhora, em média, de 31%. Finalmente, o termo potencial reparametrizado foi utilizado para determinar a estrutura de uma molécula de PDB (1r4h) que não foi utilizado para o processo de parametrização. A estrutura foi melhorada em 81% comparada com os resultados publicados anteriomente. |
| Abstract: | This work has dealt with the use of Genetic Algorithms (GA) as a method to refine force field parameters in order to determine nucleic acids energies (adenine, guanine, cytosine and uracil). Quantum calculations are carried out for these nucleic acids that are taken as reference data. In this particular study torsion and electrostatic energies are reparametrized in order to test the proposed approach, i.e, GA coupled with quantum mechanics calculations. Overall, RMSE comparison with recent published results for describing nucleic acids energies showed an improvement, on average, of 31%. Finally, the new reparametrized potential energy was used to determine energy and structure of a PDB molecule (1r4h) that was not used to parametrization process. The structure was improved about 81% compared with previous published results. |
| Assunto: | Teoria quantica de campos Campo de força Bioinformática Algoritmos genéticos |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9Q4J9F |
| Data do documento: | 25-Set-2014 |
| Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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