Predição da função das proteínas sem alinhamentos usando máquinas de vetor de suporte.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/808 |
Resumo: | This thesis presents a new model to protein function prediction using support vector machines, a machine learning approach trained using structural parameters calculated from protein tertiary structure. The model is different from the others paradigms because it is not necessary to search for similarities against the others known proteins in public databases by alignments. In this way, the model is able to associate functional relationships among proteins with no similarities and it could be used when all other methods fail or when the user don t want to use the concept of similarity in function predictions. The proof that the model is valid was accomplished analyzing its performance with unknown proteins, i.e proteins not used in the training set. The validation approach used a set of binding proteins. |
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Predição da função das proteínas sem alinhamentos usando máquinas de vetor de suporte.Protein function prediction without alignments by using support vector machines.BioinformaticProteinFunctionArtificial intelligenceSuport vector machinesOntological GeneStingBioinformáticaProteínaFunçãoInteligência artificialMáquina de vetor de suporteGene ontológicoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOThis thesis presents a new model to protein function prediction using support vector machines, a machine learning approach trained using structural parameters calculated from protein tertiary structure. The model is different from the others paradigms because it is not necessary to search for similarities against the others known proteins in public databases by alignments. In this way, the model is able to associate functional relationships among proteins with no similarities and it could be used when all other methods fail or when the user don t want to use the concept of similarity in function predictions. The proof that the model is valid was accomplished analyzing its performance with unknown proteins, i.e proteins not used in the training set. The validation approach used a set of binding proteins.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de AlagoasEste trabalho apresenta um novo modelo capaz de prever a função de proteínas utilizando máquinas de vetor de suporte, um método de aprendizagem de máquina treinado usando parâmetros estruturais calculados a partir da conformação espacial da própria proteína. O modelo difere do paradigma comum de predição por não ser necessário calcular similaridades por meio de alinhamentos entre a proteína que se deseja prever a função e as proteínas de função conhecida presentes nos bancos de dados públicos. Dessa forma, o modelo é capaz de associar função às proteínas que não possuem qualquer semelhança com proteínas conhecidas, podendo ser usado quando todos os outros métodos falham ou quando não se deseja utilizar o conceito de similaridade na predição da função. A justificativa de que o modelo é válido foi realizada analisando sua performance ao prever funções de proteínas desconhecidas, proteínas não usadas no treinamento, utilizando como estudo de caso um conjunto de proteínas de ligação.Universidade Federal de AlagoasBRModelagem Computacional de ConhecimentoPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de ConhecimentoUFALLopes, Roberta Vilhena VieiraLOPES, R. V. V.Almeida, Eliana Silva deALMEIDA, E. S.Costa, Evandro de BarrosCOSTA, E. B.Goncalves, Luiz Marcos GarciaGONCALVES, L.Dias, Ulisses Martins2015-08-25T18:46:19Z2007-12-102015-08-25T18:46:19Z2007-03-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfDIAS, Ulisses Martins. Protein function prediction without alignments by using support vector machines.. 2007. 102 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2007.http://repositorio.ufal.br/handle/riufal/808porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2020-03-16T18:29:21Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/808Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2020-03-16T18:29:21Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false |
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