Resolviendo El Problema De Predicción De La Estructura

La capacidad de predecir con precisión la estructura molecular de un polipéptido dada su secuencia de aminoácidos es importante para numerosas aplicaciones científicas, médicas y de ingeniería. Se han realizado estudios en la aplicación de Algoritmos Genéticos (GA) a este problema con resultados iniciales prometedores. En este informe de tesis, usamos el algoritmo genético rápido y desordenado (fmGA) para intentar encontrar la minimización de un modelo de energía empírica CHARMM y la generación de la conformación asociada. El trabajo previo ha demostrado que la fmGA proporcionó resultados favorables, al menos cuando se aplicó al pentapéptido [Met] -Enkephalin. Extendemos estos resultados a un péptido Polialinina14 más grande utilizando información de estructura secundaria como restricciones de búsqueda y sembrando la población inicial. Se realizaron esfuerzos adicionales para mejorar el rendimiento del algoritmo con respecto a la resolución del problema de predicción de la estructura de la proteína (PSP) a través de un operador de cortocircuito donde la evaluación completa de la función de aptitud se detiene si los resultados iniciales no son prometedores, y realizando búsquedas adicionales en máquinas más rápidas en un entorno heterogéneo. Los resultados indican que, en promedio, esta búsqueda localizada tiende a producir mejores