Aprendizagem de máquinas na identificação de resíduos-chave de variantes na interação das proteínas ACE2 com spike do SARS-CoV-2 (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: SANCHES, ANA CAROLINA DAMASCENO - FMRP
- School: FMRP
- Subjects: COVID-19; BIOINFORMÁTICA; SIMULAÇÃO
- Keywords: Bioinformática estrutural; Simulações moleculares; Structural bioinformatics; Molecular simulations
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Desde de 2020 a população mundial vem enfrentando a pandemia de COVID-19, doença infecciosa causada pela Síndrome Respiratória Aguda Grave do Coronavírus-2 (SARS-CoV-2), que, até o momento, causou mais de 6,6 milhões de vítimas. O SARS-CoV-2 possui genoma de RNA, o que o torna mais propenso a mutações que um vírus de DNA, fato observável pelo surgimento de diferentes variantes. Tais mutações podem implicar no aumento da afinidade do vírus com o receptor ACE2, melhorar a suscetibilidade à infecção, impactar no diagnóstico e, não só reduzir a eficácia de tratamentos como também reduzir a neutralização por anticorpos. Além disso, características do hospedeiro, como fatores de risco e genéticos, também podem afetar a suscetibilidade e desenvolvimento da doença, e como a ACE2 possui interação direta com a proteína S, polimorfismos presentes nessa podem estar associados com a suscetibilidade ao SARS-CoV-2. Entretanto, como essas mutações e polimorfismos, encontrados em diferentes populações, contribuem para melhorar a estabilidade e afinidade de interação entre o complexo SARS-CoV-2-ACE2 não é totalmente compreendido. Métodos comumente usados para compreender este processo, como Dinâmicas Moleculares, geram grandes quantidades de dados, consequentemente interpretar e extrair informações desses métodos não é um processo simples. Métodos de aprendizado de máquinas são usados em análises de grande quantidade de dados, pois reduzem a dimensionalidade do problema, assim, auxiliam na identificação de diferenças significantes entre as trajetórias resultantes de dinâmicas moleculares. Portanto, propôs-se usar os classificadores Multilayer Perceptron e Random Forest a fim de identificar regiões ou resíduos críticos na interação entre variantes do vírus e hospedeiro que possam impactar significativamente a funcionalidade das proteínas ACE2 do hospedeiro e Spike do SARS-CoV-2. Ainda que estes classificadoressofreram overfitting, esses foram capazes de identificar pares contendo resíduos chaves na interação entre proteínas. Contudo, é necessário um melhor ajuste dos parâmetros e avaliação estrutural dos pares identificados
- Imprenta:
- Place of publication: Ribeirão Preto
- Date published: 2022
-
ABNT
SANCHES, Ana Carolina Damasceno. Aprendizagem de máquinas na identificação de resíduos-chave de variantes na interação das proteínas ACE2 com spike do SARS-CoV-2. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2d4d5f91-49a4-4e75-b0a1-c26eb30a1fd6/TCC%20Ana%20Carolina%20Sanches.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Sanches, A. C. D. (2022). Aprendizagem de máquinas na identificação de resíduos-chave de variantes na interação das proteínas ACE2 com spike do SARS-CoV-2 (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2d4d5f91-49a4-4e75-b0a1-c26eb30a1fd6/TCC%20Ana%20Carolina%20Sanches.pdf -
NLM
Sanches ACD. Aprendizagem de máquinas na identificação de resíduos-chave de variantes na interação das proteínas ACE2 com spike do SARS-CoV-2 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2d4d5f91-49a4-4e75-b0a1-c26eb30a1fd6/TCC%20Ana%20Carolina%20Sanches.pdf -
Vancouver
Sanches ACD. Aprendizagem de máquinas na identificação de resíduos-chave de variantes na interação das proteínas ACE2 com spike do SARS-CoV-2 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2d4d5f91-49a4-4e75-b0a1-c26eb30a1fd6/TCC%20Ana%20Carolina%20Sanches.pdf
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