Las macromoléculas biológicas que llevan información normalmente consisten en módulos independientes que contienen una estructura similar y definida. La detección de una estructura específica ayuda a saber el papel desempeñado por la proteína y su mecanismo de operación.
El número de estructuras que se conocen en alta resolución está aumentando muy rápidamente.
Sin embargo, la comparación de las estructuras tridimensionales es un laborioso proceso que consume tiempo que normalmente requiere una fase manual.
Hasta la fecha, no existe ningún procedimiento rápido automático para las comparaciones estructurales.
En el algoritmo que se propone en este articulo la eficiencia para el peor caso es O(n^3), en donde n es el número de átomos examinados en la estructura.
Se basa en la geometría de hash que fue desarrollada para la identificación de objetos por computadora.
Este algoritmo es adecuado para la exploración rápida de bases de datos estructurales y detectar una estructura recurrente. El algoritmo utiliza las proteínas (o ADN)estructuras atómicas, etiquetas, y sus coordenadas tridimensionales.
El algoritmo es directamente paralelizable, y en los de visión por computador las aplicaciones se han implementado conexión de la máquina. Una versión prototipo del algoritmo tiene implementado viejas glorias y aplicada a la detección de subestructuras en proteínas.
Los programas comparan las ubicaciones de cada par correspondiente de átomos en las dos estructuras específicas. Esta herramienta está a la altura de lo que se necesita. Cualquier estructura o subsecciones especificados por el usuario, son excelentes para el análisis de ácidos ya que llevaría acabo demasiadas comparaciones.
Desde un punto de vista matemático, el problema de comparación estructural puede formularse como sigue:
Dadas las coordenadas 3D de los átomos de dos moléculas, encontrar una transformación rígida (rotación y traslación) en el espacio de modo que un "gran" número de uno de los átomos de la molécula coincida con los átomos de la molécula del otro. Los deberes de concordancia no sólo deben preservar las restricciones geométricas de un cuerpo rígido.
Por otra parte, se necesita una comparación eficiente de una estructura técnica de cada uno.
El problema matemático que se ha indicado anteriormente está estrechamente relacionado con el problema de reconocimiento basado en modelos 3D de objetos rígidos.
Este problema se ha investigado intensamente en el campo de visión computacional. Uno de los principales problemas en este campo es descubrir objetos ya conocidos en las escenas, donde algunos de los los objetos pueden parecerse parcialmente entre sí.
Al considerar una molécula como un objeto consistente se pueden aplicar técnicas de visión computacional para resolver el problema.
Recientemente una técnica para le reconocimiento de objetos fue introducida por Lemdan, esta técnica está especialmente dirigida hacia el reconocmiento de objetos, también está bien adaptado a la implementación paralela, está técnica será aplicada al reconocimiento de moléculas pero su aplicación podría dar un resultado mejor que los métodos manuales de gráficos.
Estos son los datos importantes que se obtienen al observar las moléculas:
Y a partir de ellos es posible observar las características necesarias para distinguir las moléculas.
En lo personal preferiría hacer mi proyecto sobre algún otro tema.
Referencias
Efficient detection of three-dimensional structural motifs inbiological macromolecules by computer vision techniques
+3 primera semana
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