Spatial Clustering of Molecular Dynamics Trajectories in Protein Unfolding Simulations

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2009

Autores

Ferreira, PG (Autor) Outra; Silva, CG (Autor) Outra; Azevedo, PJ (Autor) Outra; Brito, RMM (Autor) Outra

Ata de Conferência Internacional

Título: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE METHODS FOR BIOINFORMATICS AND BIOSTATISTICS

Páginas: 156-+

5th International Meeting on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, CIBB 2008

Vietri sul Mare, 3 October 2008 through 4 October 2008

Indexação

ISI Web of Knowledge - 2 Citações

Scopus - 3 Citações

Classificação Científica

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de computadores ; Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia do conhecimento

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática ; Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação

Outras Informações

ID Authenticus: P-007-R2H

DOI: 10.1007/978-3-642-02504-4_14

Abstract (EN): Molecular dynamics simulations is a valuable tool to study protein unfolding in silico. Analyzing the relative spatial position of the residues during the simulation may indicate which residues are essential in determining the protein structure. We present a method, inspired by a popular data mining technique called Frequent Itemset Mining, that clusters sets of amino acid residues with a synchronized trajectory during the unfolding process. The proposed approach has several advantages over traditional hierarchical clustering. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica