Otimização do ranqueamento de pequenos compostos orgânicos em campanhas de triagem virtual usando atributos físico-químicos e estruturais do nanoambiente de interação proteína-ligante
Otimização do ranqueamento de pequenos compostos orgânicos em campanhas de triagem virtual usando atributos físico-químicos e estruturais do nanoambiente de interação proteína-ligante
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Nas últimas duas décadas, a triagem virtual baseada na estrutura do receptor (SBVS, do inglês structure-based virtual screening) se tornou uma ferramenta útil no processo de planejamento racional de fármacos e agroquímicos. No entanto, apesar de diversos casos de sucesso, a SBVS ainda apresenta limitações, especialmente em relação ao ranqueamento de potenciais ligantes com base na afinidade de ligação. Nesta pesquisa, a partir da análise do nanoambiente de interação proteína-ligante, busca-se estabelecer quais são as características importantes e essenciais associadas ao processo de reconhecimento molecular, e que, possivelmente, podem ser utilizadas para aprimorar a etapa de ranqueamento dessas triagens. A análise do nanoambiente de interação proteína-ligante está sendo realizada por meio de métodos não-paramétricos de aprendizado de máquina (machine learning) e se baseia principalmente em atributos físico-químicos e estruturais fornecidos pelas bases de dados Sting_DB e Sting_RDB, associadas à plataforma Sting. O intuito é desenvolver modelos preditivos que possam, de maneira confiável e eficiente, estabelecer inferências sobre a afinidade de pequenos compostos químicos em relação a alvos proteicos.
Ecosystem: Amazonic, Coastal Areas, Campinaranas, Extreme South, Atlantic Forest, Semi-mixed and seasonal forests, Mid-North, Pantanal, Caatinga Region and Mixed forests, Cerrados Region, Pinheirais Region, Ecological Transition
Status: Completed Start date: Sun Nov 01 00:00:00 GMT-03:00 2015 Conclusion date: Wed May 31 00:00:00 GMT-03:00 2017
Head Unit: Embrapa Digital Agriculture
Project leader: Goran Nesic
Contact: goran.neshich@embrapa.br
Keywords: Triagem virtual, Aprendizado computacional