Details

Predição de promotores de Bacillus subtilis usando técnicas de aprendizado de máquina

by Monteiro, Meika Iwata

Abstract (Summary)
Um dos grandes desafios da Bioinformática é manipular e analisar os dados acumulados nas bases de dados mundiais. A expressão dos genes em procariotos é iniciada quando a enzima RNA polimerase une-se com uma região próxima ao gene, chamada de promotor, onde é localizado os principais elementos regulatórios do processo de transcrição. Apesar do crescente avanço das técnicas experimentais (in vitro) em biologia molecular, caracterizar e identificar um número significante de promotores ainda é uma tarefa difícil. Os métodos computacionais existentes enfrentam a falta de um número adequado de promotores conhecidos para identificar padrões conservados entre as espécies. Logo, um método para predizê-los em qualquer organismo procariótico ainda é um desafio. Neste trabalho, apresentamos uma comparação empírica de técnicas individuais de aprendizado de máquina, tais como: Classificador Bayesiano Ingênuo, Árvores de Decisão, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais do tipo VotedPerceptron, PART e k-Vizinhos Mais Próximos e sistemas multiclassificadores (Bagging e Adaboosting) e Modelo Oculto de Markov à tarefa de predição de promotores procariotos em Bacilos subtilis. Utilizamos a validação cruzada para avaliar todos os métodos de AM. Para esses testes, foram construídas base de dados com seqüências de promotores e não-promotores do Bacillus subtilis e uma base de dados híbrida. Os métodos de AM obtiveram bons resultados com o SVM e o Naïve Bayes. Não conseguimos entretanto, obter resultados relevantes para a base de dados híbrida
This document abstract is also available in English.
Bibliographical Information:

Advisor:Luiz Marcos Garcia Gonçalves; Adrião Duarte Dória Neto; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Jauvane Cavalcante de Oliveira

School:Universidade Federal do Rio Grande do Norte

School Location:Brazil

Source Type:Master's Thesis

Keywords:Aprendizado de Máquina Reconhecimento Promotores ENGENHARIA ELETRICA

ISBN:

Date of Publication:12/13/2005

© 2009 OpenThesis.org. All Rights Reserved.