Explorando estrategias de búsqueda para el problema de acoplamiento de proteínas

Abstract

Las proteínas son moléculas muy importantes para la vida debido a la gran cantidad de funciones que desarrollan dentro de las células, a través de interacciones con otras proteínas. El predecir estas interacciones permite un mejor entendimiento del funcionamiento celular, mejor desarrollo de medicinas, control de epidemias, entre otros. Debido a que aún hay muchas interacciones desconocidas, la predicción de acoplamiento de proteínas ha cobrado relevancia. Los principales trabajos desarrollados están basados en complementariedad geométrica y minimización de la energía libre del sistema. En esta memoria, se construyen dos algoritmos de búsqueda local basados en Hill Climbing para resolver el problema de acoplamiento con cuerpo rígido. Los resultados obtenidos indican que el algoritmo de búsqueda por ejes logra mejor detección de zonas de mayor contacto entre superficies y que una aproximación puramente geométrica no es suficiente para poder encontrar conformaciones cercanas a las nativas.