Resumo:

O problema de dobramento de proteínas continua presente como um desafio na área de Bioinformática. Com o objetivo de entender alguns aspectos desse problema, a comunidade científica tem proposto uma série de modelos altamente simplificados, porém não triviais. Este trabalho utiliza um modelo de polímero contínuo simplificado que incorpora características estruturais essenciais e considera as interações entre os aminoácidos chamado Modelo AB. Este modelo foi desenvolvido para explorar a adaptação de redes neurais na predição de padrões de dobramento de proteínas na forma de estrutura primária (sequência de aminoácidos). Atualmente existem diferentes implementações para a solução do dobramento de proteínas com o uso do modelo AB que despendem um longo tempo de execução em máquinas de alta performance. O algoritmo desenvolvido incorpora soluções inspiradas nos algoritmos de estimação de distribuição e em estratégias de aprendizagem de máquina para a busca da solução ótima. Essa solução utiliza dois conceitos principais: Rigidez e Eficiência para gerar novas dobras e utiliza ainda conceitos  das meta-heurísticas de Simulated Annealing para executar o refinamento dos dobramentos obtidos. Sendo assim, o presente trabalho trabalho propõe uma nova abordagem para a solução do problema de dobramento de proteínas utilizando o Modelo AB. Para a validação do algoritmo proposto, os resultados obtidos são comparados com trabalhos relacionados. Para a execução dessas comparações, foi desenvolvida uma aplicação em JavaScript. A partir dos resultados obtidos, espera-se que a abordagem apresentada neste trabalho possa ser aplicada no desenvolvimento de novos algoritmos para dobramento de proteínas reais ou para a solução de outros problemas relacionados.