Métodos de agrupamento em estudo de divergência genética de pimentas

O objetivo deste trabalho foi comparar três métodos para determinação do número de grupos em estudos com aplicação de métodos hierárquicos de agrupamentos, baseando-se em dados obtidos a partir da caracterização de acessos de Capsicum, de modo a identificar aquele com maior poder de discriminação. Os métodos de Mojena, de Tocher e o método RMSSTD foram aplicados com a finalidade de determinar o número ideal de grupos formados na fase final do procedimento de agrupamento com o método UPGMA. Foram analisados 49 acessos da espécie Capsicum chinense do Banco de Germoplasma de Hortaliças da Universidade Federal de Viçosa, em relação a dez características morfológicas com o intuito de identificar e agrupar os acessos mais similares, tornando possível a seleção de genótipos superiores, ou seja, com as características comerciais de interesse. Os resultados mostraram que o método RMSSTD permitiu concluir sobre a existência de sete grupos, evidenciando um maior poder de discriminação para este método, em relação ao método de otimização de Tocher e ao método de Mojena, que formaram respectivamente, quatro e três grupos.

Algoritmos evolutivos e modelo HP para predição de estruturas de proteínas

Predição de estruturas de proteínas (PSP) é um problema computacionalmente complexo. Modelos simplificados da molécula proteica (como o Modelo HP) e o uso de Algoritmos Evolutivos (AEs) estão entre as principais técnicas investigadas para PSP. Entretanto, a avaliação de uma estrutura representada pelo Modelo HP considera apenas o número de contatos hidrofóbicos, não possibilitando distinguir entre estruturas com o mesmo número de contatos hidrofóbicos. Neste trabalho, é apresentada uma nova formulação multiobjetivo para PSP em Modelo HP. Duas métricas são avaliadas: o número de contatos hidrofóbicos e a distância entre os aminoácidos hidrofóbicos, as quais são tratados pelo AE Multiobjetivo em Tabelas (AEMT). O algoritmo mostrou-se rápido e robusto.