Banca de QUALIFICAÇÃO: JOHNNIE ELTON MACHADO DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOHNNIE ELTON MACHADO DOS SANTOS
DATA : 29/07/2025
HORA: 08:00
LOCAL: remotamente
TÍTULO:

Identificação e predição de peptídeos derivados do feijão-caupí como inibidores da HMG-CoA redutase com base em modelo de aprendizado de máquina 

PALAVRAS-CHAVES:

Peptídeos bioativos;Inteligência Artificial; Random Forest; modelo preditivo. HMG-CoA redutase.

PÁGINAS: 54
RESUMO:

Peptídeos derivados da proteína β-vignina do feijão-caupí têm demonstrado exercer efeitos positivo sobre a saúde, incluindo a atividade imunomoduladora, anti-inflamatória, antidiabética e nas doenças cardiovasculares. Mas o processo de identificação de peptídeos bioativos ainda é demorado e a avaliação requer custos adicionais elevados.Este estudo desenvolveu um modelo preditivo para triagem de novos peptídeos inibidores da enzima HMG-CoA redutase, com base no método de aprendizado de máquina, utilizando um conjunto de dados dos peptídeos. Foram desenvolvidos diversos modelos de classificação binária utilizando descritores proteoquimiométricos (PMC) e cinco diferentes algoritmos de aprendizado de máquina. O modelo baseado na combinação do algoritmo Random Forest (RF) e o descritor Z-scales apresentou o melhor desempenho, com uma precisão de 96% e coeficiente de correlação de Matthews de 0,923 para a predição de peptídeos inibidores da HMG-CoA redutase. Esse modelo demonstrou alta eficiência utilizando apenas cinco variáveis, com as propriedades eletrônicas (eletronegatividade, calor de formação, eletrofilicidade e dureza) identificadas como as características mais relevantes. Os resultados mostraram que o caráter anfifílico, a presença de aminoácidos de cadeias laterais curtas e o caráter aniônico contribuem para a melhor interação com a região catalítica. O modelo preditivo, testado em um conjunto inédito de peptídeos exibiu consistência e estabilidade nas predições. Além disso, foi capaz de identificar o peptídeo Asp-Val-Phe como inibidor da HMG-CoA redutase. O peptídeo apresentou IC50 de 68,0 µM. Dessa forma, o desenvolvimento de um modelo preditivo para inibidores da HMG-CoA redutase tem um grande potencial na triagem em larga escala e acelerar o processo de identificação de peptídeos promissores como novos agentes hipocolesterolêmicos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2091662 - EDERLAN DE SOUZA FERREIRA
Externa à Instituição - MARIANA BARROS DE CERQUEIRA E SILVA - UFAM
Externa à Instituição - THAMIRES QUADROS FROES - Fiocruz-Ba