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    Estudos e desenvolvimento de métodos baseados em harmônicos esféricos para análise de similaridade estrutural entre ligantes
    (2017-01-24) Caires, Fernando Ribeiro
    Descritores moleculares são essenciais em muitas aplicações de física e química computacional, como na análise de similaridade entre ligantes baseada em sua estrutura. Harmônicos esféricos têm sido utilizados como descritores da superfície molecular por serem uma forma compacta de descrição geométrica e por possuírem um descritor invariante por rotação. Assim, este trabalho propõe um método de análise de similaridade estrutural entre ligantes no qual se modela a superfície de uma molécula através de uma expansão em harmônicos esféricos realizada pelo programa LIRA. Os coeficientes encontrados são utilizados para percorrer o banco de dados DUD-E, com descritores previamente calculados, utilizando Distância Euclidiana e diversos valores de corte para selecionar compostos mais semelhantes. O potencial do método é avaliado usando o Ultrafast Shape Recognition (USR) como método padrão, pelo fato de ser uma excelente e rápida métrica para análise da similaridade de ligantes. Foram selecionadas 50 moléculas de diferentes tamanhos e composição de forma a representar todos os grupos moleculares presentes na DUD-E. Em seguida, cada molécula foi submetida à busca de similares variando-se valores de corte para o LIRA em que o conjunto de moléculas selecionadas foi comparado com as selecionadas pelo USR através de um processo de classificação binária e criação e interpretação de curvas ROC. Além do benchmarking, foi realizada a análise das componentes principais para determinar quais descritores são os mais importantes e carregam as melhores informações utilizadas na descrição da superfície da molécula. A partir das componentes principais, foi realizado um estudo do uso de funções peso, associando mais importância aos descritores adequados, e a redução da dimensionalidade do banco de dados, seleção de um novo conjunto de autovetores que formam as bases do espaço vetorial e uma nova descrição das moléculas para o novo espaço, no qual cada variação foi avaliada através de um novo benchmarking. O LIRA se mostrou tão rápido quanto o USR e apresentou grande potencial de seleção de moléculas similares, para a maioria das moléculas testadas, pois as curvas ROC apresentaram pontos acima da linha do aleatório. Tanto a redução da dimensionalidade quanto o uso de funções de ponderação agregaram valor à métrica deixando-a mais veloz, no caso da redução da quantidade de descritores, e seletiva, em ambos os casos. Dessa forma, o método proposto se mostrou eficiente em mensurar a similaridade entre ligantes de forma seletiva e rápida utilizando somente informações a respeito da superfície molecular.
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    Visão estéreo utilizando a curvatura como medida de similaridade
    (2014-12-02) Felinto, Alan Salvany
    A tese desenvolveu-se na área de Visão Computacional, concentrando-se em visão estereoscópica. Este processo consiste na fusão de duas ou mais imagens bidimensionais, retiradas de uma mesma cena, de maneira a se obter a reconstrução tridimensional da mesma. Mais especificamente, procuramos utilizar as informações de curvatura ao longo do contorno como uma medida de similaridade para o cálculo dos ponstos conjugados em estéreo. Neste contexto, desenvolveu-se uma plataforma que gera imagens em estéreo com o objetivo de analisar e validar o estudo realizado, e comparar os resultados com outras diversas metodologias utilizadas no processamento da visão estéreo artificial. O gerador de imagens em estéreo evita ou permite diversos tipos de ruído (iluminação da cena, imprecisão no cálculo dos coeficientes de calibragem das câmeras, independência da resolução da imagem), facilitando assim as investigações