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CPGEI (Doutorado): Sandra Mara Guse Scós Venske-28/03/14

Defesa Pública de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 28/03/2014
das 14h00 até 18h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Profa. Myriam R. Delgado
Participantes Profa. Myriam R. Delgado, Dra. - Orientadora UTFPR
Prof. Richard A. Gonçalves, Dr. - Co-orientador UNICENTRO
Banca examinadora:
Profa. Myriam R. Delgado, Dra. - Presidente UTFPR
Profa. Elaine M. Benelli, Dra. - UFPR
Prof. Júlio Cesar Nievola, Dr. - PUC-PR
Prof. Fábio Hernandes, Dr. - UNICENTRO
Profa. Elizabeth Goldbarg, Dra. - UFRN
Examinador Suplente:
Profa. Aurora T. Ramirez, Dra. - UFPR
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Predição da estrutura de proteínas off-lattice usando evolução diferencial multiobjetivo adaptativa

Resumo: A Predição da Estrutura das Proteínas, conhecida como PSP (Protein Structure Prediction) pode ser considerada um dos problemas mais desafiadores da Bioinformática atualmente. Quando uma proteína está em seu estado de conformação nativa, a energia livre tende para um valor mínimo. Em geral, a predição da conformação de uma proteína por métodos computacionais é feita pela estimativa de dois valores de energia livre que são provenientes das interações intra e intermoleculares entre os átomos. Alguns estudos recentes indicam que estas interações estão em conflito, justificando o uso de abordagens baseadas em otimização multiobjetivo para a solução do PSP. Neste caso, a otimização destas energias é realizada separadamente, diferente da formulação mono-objetivo que considera a soma das energias. A Evolução Diferencial (ED) é uma técnica baseada em Computação Evolucionária e representa uma alternativa interessante para abordar o PSP. Este trabalho visa o desenvolvimento de um otimizador baseado no algoritmo de ED para o problema da Predição da Estrutura de Proteínas. Este trabalho também investiga ainda estratégias baseadas em parâmetros adaptativos para a evolução diferencial. Inicialmente avalia-se uma abordagem simples baseada em ED proposta para a solução do PSP. Uma evolução deste método que incorpora conceitos do algoritmo MOEA/D e adaptação de parâmetros é testada em um conjunto de problemas benchmark de otimização multiobjetivo. Os resultados preliminares obtidos para o PSP são promissores e aqueles obtidos para o conjunto benchmark colocam a abordagem proposta como candidata para otimização multiobjetivo.
Palavras-chave: Otimização Multiobjetivo, Evolução Diferencial Adaptativa, Prediçãao da Estrutura de Proteínas.

Off-lattice protein structure prediction using multiobjective adaptive differential evolution

Abstract: Protein Structure Prediction (PSP), can be considered one of the most challenging problems in Bioinformatics nowadays. When a protein is in its conformation state, the free energy is minimized. Evaluation of protein conformation is generally performed based on two values of the estimated free energy, i.e., those provided by intra and intermolecular interactions among atoms. Some recent experimental studies show that these interactions are in conflit, justifying the use of multiobjective optimization approaches to solve PSP. In this case, the energy optimization is performed separately, different from the mono-objective optimization which considers the sum of free energy. Differential Evolution (DE) is a technique based on Evolutionary Computation and represents an interesting alternative to solve PSP. In this work, an optimizer based on DE is proposed to solve the protein structure prediction problem. Due to the great number of parameters, typical for evolutionary algorithms, this work also investigates adaptive parameters strategies. In experiments, a simple approach based on ED is evaluated for PSP. An evolution for this method, which incorporates concepts of the MOEA/D algorithm and parameter adaptation techniques is tested for a set of benchmarks in the multiobjective optimization context. The preliminary results for PSP are promising and those obtained for the benchmark set stands the proposed approach as a candidate to the state-of-art for multiobjective optimization.
Keywords: Multi-objective Optimization, Adaptive Differential Evolution, Protein Structure Prediction Problem.

Lista de publicações:

VENSKE, S. M.; GONÇALVES, R. A.; DELGADO, M. R. ADEMO/D: Adaptive differential evolution for multiobjective problems. In: Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012. [S.l.: s.n.], 2012. p. 226–231. ISSN 1522-4899.

VENSKE, S. M.; GONCALVES, R. A.; DELGADO, M. R. Differential evolution to multiobjective protein structure prediction. In: Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms. [S.l.]: SciTePress - Science and Technology Publications, 2012. p. 295–298. ISBN 978-989-8425-90-4.

VENSKE, S. M. et al. A multiobjective algorithm for protein structure prediction using adaptive differential evolution. In: 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems. [S.l.: s.n.], 2013. p. 263–268. ISBN 978-0-7695-5092-3.

VENSKE, S. M.; GONCALVES, R. A.; DELGADO, M. R. ADEMO/D: Multiobjective optimization by an adaptive differential evolution algorithm. Neurocomputing, v. 127, n. 0, p. 65 – 77, 2014. ISSN 0925-2312.

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