RESUMEN
We present a new iterative algorithm for the molecular distance geometry problem with inaccurate and sparse data, which is based on the solution of linear systems, maximum cliques, and a minimization of nonlinear least-squares function. Computational results with real protein structures are presented in order to validate our approach.
Asunto(s)
Algoritmos , Biología Computacional/métodos , Proteínas/química , Análisis de los Mínimos Cuadrados , Modelos Moleculares , Dinámicas no LinealesRESUMEN
The Euclidean Steiner tree problem in R(n) (ESTP) is that of finding the shortest interconnecting network spanning p given nodes in the Euclidean R(n), with the possible use of extra nodes. Combinatorial explosion precludes the use of exact methods for large high-dimensional ESTP instances, but very few heuristic approaches have so far been proposed for them. Here we introduce a microcanonical optimization algorithm that works over a topology-describing data structure associated to the ESTP solutions, and which is proven able to find close-to-minimum Steiner trees in reasonable computational time, even for configurations of up to p=50 points in n=50 dimensions. Moreover, its performance is shown to increase with n, which makes it especially suited for high-dimensional clustering problems such as those of phylogenetic inference, an instance of which is considered here.
RESUMEN
Objetivo: Este estudo pretende rastrear e analisar perfis cognitivos em pacientes esquizofrênicos para posterior correlaçäo com achados advindos de estudos neurocientíficos bem como com os psicopatológicos. Metodologia: Estudou-se um grupo de 53 pacientes esquizofrênicos segundo o DSM-IV, classificados segundo a intensidade de cada dimensäo psicopatológica, a saber, positiva, negativa e desorganizada, quantificadas no curso do transtorno. Foram criados parâmetros a partir dos índices advindos de avaliaçäo neuropsicológica ampla enfocando os circuitos subcórtico-frontais, córtex e circuitos temporais e a diferença entre os processamentos verbal e visual. Uma rede neural artificial baseada na teoria da ressonância adaptativa (ART) foi usada como ferramentas estatística näo-paramétrica e näo-linear de forma a definir e comparar agrupamentos segundo os achados neuropsicológicos. Resultados: A rede neural artificial foi capaz de identificar um agrupamento estável (grupo I) que mostrou alteraçöes frontais difusas, e predomínio de sintomas negativos e desorganizados. Outro agrupamento encontrado (II) näo se mostrou estável sugerindo uma dimensäo de achados neuropsicológicos. Neste grupo verificou-se também alteraçöes dos circuitos subcórtico-frontais, porém com superioridade do processamento de material visual, sugerindo lateralizaçäo da disfunçäo sobre hemisfério dominante. Em contraste com o agrupamento anterior, neste verificou-se predomínio de sintomas positivos no curso do transtorno. Conclusäo: Considerando-se que os achados neuropsicológicos tendem a ser estáveis no curso da esquizofrenia, ao contrário dos psicopatológicos, estes podem definir clinicamente o curso do transtorno com maior precisäo, além de se mostrarem mais próximos da taxonomia das neurociências