Optimización del plegado de proteínas mediante computación evolutiva de altas prestaciones.
- Autores: José María García Martínez
- Directores de la Tesis: Pilar Martínez Ortigosa (dir. tes.), Ester Martín Garzón (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Almería ( España ) en 2018
- Idioma: español
- Títulos paralelos:
- Protein folding optimization with evolutive high performance computing
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Felipe Romero Gómez (presid.), Antonio Corral Liria (secret.), Eva Martínez Ortigosa (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Informática por la Universidad de Almería
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
La vida tal y como se conoce está en gran medida determinada por las proteínas, sin ellas no sería posible el concepto de ser vivo que actualmente tenemos formado. Las funciones que realizan son muy variadas y esenciales. Su estructura y la forma que adoptan en la naturaleza es clave ya que este hecho les confiere su función específica.
Poder determinar la estructura de una macromolécula como las proteínas abre múltiples posibilidades a la ciencia, para el diseño de fármacos, para diseñar nuevas terapias para enfermedades hasta hoy incurables, en general muchas opciones para mejorar la calidad y expectativas de vida.
La biotecnología se interesa entre otras cosas, por los métodos para determinar cuál es la forma que adoptará una proteína sabiendo su secuencia primaria. Para determinar la estructura nativa de una proteína, tradicionalmente se han empleado técnicas como la cristalografía (mediante difracción de rayos X) que resultan muy costosas tanto en recursos como en tiempo, ralentizando el progreso de la ciencia en este campo.
La bioinformática que estudia la aplicación de los conceptos de la informática aplicados a la biología trata de aportar soluciones a este interesante reto que supone el problema de la predicción de la estructura de las proteínas. Ofreciendo alternativas “in silico” (simulación en computadoras) a la cristalografía que sean menos costosas y más rápidas, pero necesariamente ofreciendo un grado de precisión adecuado para la toma de decisiones.
Desde hace muchos años la comunidad científica viene abordando este problema aportando diversos enfoques, desde el punto de vista del diseño de algoritmos se ha identificado este problema como np-completo, por lo que las alternativas para la resolución del problema se centran en solucionar un problema de optimización global. En concreto la optimización del plegado de las proteínas supone un problema de minimización de la energía libre necesaria para mantener la estructura de una proteína estable.
El objetivo del trabajo realizado en esta tesis es el desarrollo de un algoritmo capaz de determinar de manera fiable la estructura de una proteína dada, requiriendo un mínimo conocimiento sobre las características de la secuencia proteica. En este objetivo hemos incluido el escalado del problema a cadenas de monómeros grandes, y el uso de computación de altas prestaciones.
Nuestro Algoritmo PSPHEMA diseñado e implementado a lo largo del desarrollo de nuestro trabajo es un algoritmo memético de optimización global que ha sido especialmente diseñado para la solución del problema de optimización del plegado de las proteínas y permite explotar las plataformas de altas prestaciones gracias a una implementación modular que permite aplicar técnicas paralelas sobre diversas arquitecturas de computación, ofreciendo a la comunidad científica un nuevo framework para la predicción de las estructuras de las proteínas.
