Identificação de snoRNAs utilizando Máquinas de Vetores de Suporte : aprimorando o snoReport

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, João Victor de Araujo
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/8511
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014.
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spelling Oliveira, João Victor de AraujoBerger, Pedro de AzevedoWalter, Maria Emilia Machado TellesOLIVEIRA, João Victor de Araujo. Identificação de snoRNAs utilizando Máquinas de Vetores de Suporte: aprimorando o snoReport. 2014. 72 f., il. Monografia (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/8511Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014.O estudo de RNAs não-codificadores (ncRNAs) vem se mostrando bastante desafiador devido a dificuldade de verificar experimentalmente qual função desempenha determinado gene não codificador de proteína em um organismo [20]. Métodos computacionais para a identificação de ncRNAs possuem dificuldades similares aos métodos experimentais, pois a Bioinformática não possui um método único para a identificação e classificação de ncRNAS. Em particular, métodos que utilizam Aprendizagem de Máquina tem se mostrado bastante úteis para essa tarefa. Um método computacional que vem mostrando bons resultados é o snoReport [30], que combina predição de estrutura secundária de snoRNAs com Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para identificação de snoRNAs, uma classe específica de ncRNA que contém duas classes principais, snoRNA H/ACA box e snoRNA C/D box. Entretanto, o snoReport necessita de um refinamento pois está disponível hoje um volume bem maior de snoRNAs, alguns já testados experimentalmente. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo aprimorar a identificação de snoRNAs usando o banco de dados disponibilizados pelo Centro de Bioinformática da Universidade de Leipzig, além das versões mais novas de programas usados no workflow do snoReport. Essas alterações levaram a índices de 30,43% de melhoria na sensibilidade do classificador de snoRNAs H/ACA box e de 24,24% de melhoria na sensibilidade do classificador snoRNA C/D box. Além disso, foi feito um estudo de caso com o fungo Paracoccidioides brasiliensis, que identificou 188 snoRNAs C/D box e 5.929 snoRNAs H/ACA Box.Submitted by Elna Araujo (elna@bce.unb.br) on 2014-09-30T00:41:10Z No. of bitstreams: 1 2014_JoaoVictorDeAraujoOliveira.pdf: 1918941 bytes, checksum: 31aa3406dc850ea3889ec54d1992a400 (MD5)Approved for entry into archive by Elna Araujo (elna@bce.unb.br) on 2014-09-30T00:57:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_JoaoVictorDeAraujoOliveira.pdf: 1918941 bytes, checksum: 31aa3406dc850ea3889ec54d1992a400 (MD5)Made available in DSpace on 2014-09-30T00:57:33Z (GMT). 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