Classificação de dados biológicos : características e classificadores

• Autor(a) principal: Correia, Daniel João Bastos
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.26/17234
• topic: Proteínas; Deteção de Peptidases; Text mining; Support Vector Machines; One-Class; LASVM; Web Platform

Reconhecendo a importância que o estudo das proteínas desempenha para a compreensão de inúmeros sistemas biológicos, este trabalho tem por objetivo analisar e explorar a efetividade da utilização de técnicas de data mining para classificação de proteínas, aplicadas ao caso de estudo da deteção de peptidases. A metodologia apresentada e avaliada é baseada em técnicas de text mining aplicadas à estrutura primária das proteínas, conjugadas com algoritmos de classificação supervisionada. São apresentados resultados para os algoritmos baseados em máquinas de vetor de suporte, nomeadamente C-SVC, One-Class e LASVM (incremental). Para o caso de estudo da deteção de peptidases, o algoritmo que apresentou melhores resultados foi o C-SVC. A utilização do algoritmo One-Class apresentou uma diminuição da capacidade de deteção de peptidases relativamente ao C-SVC. Apesar disso, o algoritmo One-Class pode ser uma solução de compromisso quando só são conhecidos exemplos positivos. Através da utilização do algoritmo incremental LASVM, conseguiram-se resultados muito próximos do C-SVC. Contudo, não foi possível superá-los, mas os resultados obtidos apresentam ganhos significativos ao nível do tempo de treino e da complexidade dos modelos gerados, tornando-se um algoritmo bastante válido para aplicar a problemas que disponham de uma grande quantidade de exemplos de treino. Além da análise e avaliação dos algoritmos, foi também elaborada uma plataforma web, “Bioink Search”, que permite aplicar as metodologias descritas para a deteção de peptidases.