Banca de DEFESA: ALEXANDRO TADEU MATHIAS DE SOUZA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ALEXANDRO TADEU MATHIAS DE SOUZA
DATA : 22/08/2025
HORA: 14:00
LOCAL: online
TÍTULO:

Magre III: A WebServer para predizer tendência de agregação em proteínas por meio de Aprendizado de Máquina

PÁGINAS: 70
RESUMO:

As proteínas são macromoléculas essenciais que desempenham papéis fundamentais em diversos processos biológicos. A agregação de proteínas é um fenômeno que pode compro- meter sua estabilidade e funcionalidade, tornando a identificação de regiões propensas à agregação um aspecto crucial no estudo dessas macromoléculas. Para auxiliar na análise desse fenômeno, o projeto MAGRE foi desenvolvido como uma ferramenta computacional capaz de prever as regiões de agregação utilizando diferentes abordagens. A predição das regiões propensas à agregação pode fornecer insights valiosos sobre a estabilidade das pro- teínas e suas características estruturais. Métodos computacionais baseados em aprendizado de máquina têm se mostrado eficazes nesse processo, pois possibilitam a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões que não seriam facilmente detectáveis por métodos experimentais tradicionais. O projeto MAGRE foi criado para oferecer uma solu- ção eficiente nessa tarefa. O MAGRE passou por três versões ao longo do tempo. O preditor MAGRE-I inicialmente utilizava apenas a sequência primária das proteínas para prever as regiões propensas à agregação, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Na versão MAGRE-II, além da sequência primária, foram incorporadas informações sobre a estrutura tridimensional das proteínas, o que aprimorou a precisão das previsões. A versão MAGRE-III unificou essas abordagens e transformou a ferramenta em um aplicativo web, tornando-a mais acessível à comunidade científica. Os testes realizados demonstraram que o preditor MAGRE consegue identificar com precisão as regiões propensas à agregação em proteínas. As comparações com outros preditores existentes mostraram que a ferramenta apresenta bons resultados de predição. Além disso, a disponibilização do sistema como uma plataforma web facilita o uso por parte de pesquisadores, proporcionando uma ferramenta prática e eficiente para a análise da agregação proteica. O MAGRE se consolidou como uma ferramenta útil na predição da agregação de proteínas, auxiliando os pesquisadores na identificação de regiões críticas. A evolução do projeto, desde o uso apenas da sequência primária até a incorporação de informações estruturais e a criação de uma plataforma online, torna a ferramenta acessível e relevante para a comunidade científica.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1563992 - ANA LIGIA BARBOUR SCOTT
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - ANGELO JOSE MAGRO - UNESP
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - CARLOS ALEXANDRE HENRIQUE FERNANDES - UNESP
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 1544394 - PAULA HOMEM DE MELLO
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - KATHIA MARIA HONORIO - USP