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Geradores de homologia persistente e aplicações (2019)

  • Authors:
  • Autor USP: RONCHI, CARLOS HENRIQUE VENTURI - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SMA
  • DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-04022020-165648
  • Subjects: MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO; GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL; ANÁLISE MATEMÁTICA; TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO; SOFTWARES; MÉTODOS TOPOLÓGICOS; HOMOLOGIA; PROTEÍNAS
  • Keywords: Análise topológica de dados; Enovelamento; Folding; Homology; Protein; Topological data analysis
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Nos últimos anos dados são produzidos em uma taxa sem precedentes. Analisar todo o conhecimento obtido através de dados é cada vez mais díficil, devido a proporção das informações. Por isso, é necessário o desenvolvimento de novos métodos de análise. A análise topológica de dados é uma nova área da matemática computacional que procura estudar e entender as propriedades topológicas de dados através de ferramentas como a homologia persistente. Este método estuda de forma geral as componentes conexas, buracos e cavidades dos conjuntos de dados. Este trabalho apresenta os princípios básicos da homologia persistente, sua fundamentação teórica e assim como algumas ferramentas relacionadas, como os ciclos ótimos e imagens de persistência. Com estas ferramentas, propomos alguns modelos para o problema de enovelamento de proteínas. O primeiro é para a predição do score de estabilidade de um banco de proteínas. Alcançamos resultados próximos aos do estado da arte e apresentamos novas perspectivas para o desenvolvimento de proteínas. Já o segundo método estuda o panorama de energias de proteínas simuladas. Mostramos como a homologia persistente pode auxiliar softwares de modelagem para o desenvolvimento de proteínas mais estáveis.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.11.2019
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-04022020-165648 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
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    • ABNT

      RONCHI, Carlos Henrique Venturi. Geradores de homologia persistente e aplicações. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-04022020-165648/. Acesso em: 24 jan. 2026.
    • APA

      Ronchi, C. H. V. (2019). Geradores de homologia persistente e aplicações (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-04022020-165648/
    • NLM

      Ronchi CHV. Geradores de homologia persistente e aplicações [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-04022020-165648/
    • Vancouver

      Ronchi CHV. Geradores de homologia persistente e aplicações [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55135/tde-04022020-165648/

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