@PHDTHESIS{ 2016:2118939179,
 	title = {Triagem virtual em banco de dados de ligantes considerando propriedades f?sico-qu?micas de um modelo de receptor totalmente flex?vel},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7178",
 	abstract = "Modelos farmacof?ricos t?m sido amplamente utilizados no processo de triagem virtual de ligantes, permitindo selecionar ligantes que contenham as propriedades f?sicoqu?micas essenciais em um arrranjo espacial adequado. Essas propriedades s?o obtidas a partir da avalia??o das intera??es similares identificadas de complexos receptor-ligante conhecidos. Atualmente, esses modelos farmacof?ricos baseados em ligantes s?o dependentes das caracter?sticas f?sico-qu?micas presentes nos complexos receptor-ligante conhecidos. Desta forma, o modelo farmacof?rico gerado pode negligenciar as prote?nas que n?o possuem ligantes complexados conhecidos e cujas propriedades f?sico-qu?micas n?o estabelecem intera??o nos complexos avaliados. Ou seja, regi?es dentro da cavidade que n?o interagem com o conjunto de ligantes geradores do modelo farmacof?rico e que podem permitir a intera??o de ligantes estruturalmente diferentes n?o est?o inclu?das nessa busca seletiva. Al?m disso, diversos autores t?m mostrado que n?o considerar a flexibilidade da prote?na no processo de sele??o de candidatos a f?rmacos acaba limitando significativamente a precis?o dos resultados. Assim, esta tese apresenta um novo m?todo para realizar uma triagem virtual de ligantes baseada na avalia??o das propriedades f?sico-qu?micas 3D da cavidade de liga??o do substrato, e sem a presen?a de ligantes complexados, de estruturas representativas de um modelo de Receptor Totalmente Flex?vel (FFR). O resultado desse m?todo permite identificar modelos farmacof?ricos 3D de regi?es flex?veis que podem n?o ser obtidos de modelos desenvolvidos apenas a partir de estruturas cristalinas de complexos receptor-ligante. Uma lista de hip?teses farmacof?ricas ? proposta para selecionar um conjunto de ligantes do banco de dados ZINC. Testes da efic?cia desse m?todo foram baseados em experimentos de cross docking com um modelo de FFR de 19,5 ns da enzima InhA de Mycobacterium tuberculosis. Os experimentos de docagem molecular com o conjunto de ligantes selecionado mostraram que 95,0% desse conjunto obtiveram valores negativos de FEB, sendo 20,6% desses valores melhores que os valores de FEB obtidos com experimentos de docagem com a estrutura cristalina que gerou o modelo avaliado. Esses resultados promissores comprovam que o m?todo desenvolvido tem condi??es de ser uma importante ferramenta de apoio aos pesquisadores na busca por novos candidatos a f?rmacos, acelerando o processo de sele??o dos poss?veis candidatos a serem testados com modelos FFR de mol?culas alvo. O m?todo apresentado tamb?m fornece uma ?tima forma de avaliar o modelo FFR empregado, possibilitando ao especialista de dom?nio identificar se as regi?es obtidas s?o realmente acess?veis na prote?na investigada.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Faculdade de Inform?tica}
}