Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2233 |
Resumo: | A estrutura tridimensional de uma proteína está diretamente ligada a sua função. Diversos projetos de seqüenciamento genéticos acumulam um grande número de seqüências de proteínas cujas estruturas primárias e secundárias são conhecidas. Entretanto, as informações sobre suas estruturas tridimensionais estão disponíveis somente para uma pequena fração destas proteínas. Este fato evidencia a necessidade da criação de métodos automáticos para a predição de estruturas terciárias de proteínas a partir de suas estruturas primárias. Conseqüentemente, ferramentas computacionais são utilizadas para o tratamento, seleção e análise destes dados. Atualmente, um novo método de aprendizado de máquina denominado Máquina de Suporte Vetorial (MSV) tem superado métodos tradicionais como as Redes Neurais Artificiais (RNA) no tratamento de problemas de classicação. Nesta dissertação utilizamos as MSV para a classicação automática de proteínas. A principal contribuição deste trabalho foi a metodologia proposta para o tratamen |
id |
USIN_b5399c3e2cf608e3c6867e859ea5dccd |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/2233 |
network_acronym_str |
USIN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) |
repository_id_str |
|
spelling |
2015-03-05T13:58:25Z2015-03-05T13:58:25Z2007-03-08Made available in DSpace on 2015-03-05T13:58:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 8A estrutura tridimensional de uma proteína está diretamente ligada a sua função. Diversos projetos de seqüenciamento genéticos acumulam um grande número de seqüências de proteínas cujas estruturas primárias e secundárias são conhecidas. Entretanto, as informações sobre suas estruturas tridimensionais estão disponíveis somente para uma pequena fração destas proteínas. Este fato evidencia a necessidade da criação de métodos automáticos para a predição de estruturas terciárias de proteínas a partir de suas estruturas primárias. Conseqüentemente, ferramentas computacionais são utilizadas para o tratamento, seleção e análise destes dados. Atualmente, um novo método de aprendizado de máquina denominado Máquina de Suporte Vetorial (MSV) tem superado métodos tradicionais como as Redes Neurais Artificiais (RNA) no tratamento de problemas de classicação. Nesta dissertação utilizamos as MSV para a classicação automática de proteínas. A principal contribuição deste trabalho foi a metodologia proposta para o tratamenThe three-dimensional structure of a protein is directly related to its function. Many projects of genetic sequence analysis accumulate a great number of protein sequences whose primary and secondary structures are known. However, the information on its three-dimensional structures are available only for a small fraction of these proteins. This fact evidences the necessity of creation of automatic methods for the prediction of tertiary protein structures from its primary structures. Consequently, computational tools are used for the treatment, election and analysis of these data. Currently, a new method of machine learning called Support Vector Machine (SVM) has surpassed traditional methods as Artificial Neural Networks (ANN) in the treatment of classication problems. In this master thesis we use the SVM for the automatic protein classication. The main contribution of this work was the methodology proposal for the treatment of the problem. This methodology consists in composing the support vectors with the vNenhumaBisognin, Gustavohttp://lattes.cnpq.br/4255827630601263http://lattes.cnpq.br/6026974071792846Cechin, Adelmo LuisUniversidade do Vale do Rio do SinosPrograma de Pós-Graduação em Computação AplicadaUNISINOSBrasilEscola PolitécnicaUtilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínasSupport vector machine for tertiary structure predictionCiências Exatas e da Terrabiologia molecularcomputaçãomáquina de suporte vetorialbioinformáticamachine learningsupport vector machinetertiary protein structuresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2233info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)instacron:UNISINOSORIGINALutilizacao de maquinas.pdfutilizacao de maquinas.pdfapplication/pdf1402193http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/2233/1/utilizacao+de+maquinas.pdf61c990dd39cdd54a96f9bdc799b084c8MD51UNISINOS/22332015-03-12 10:12:22.07oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/2233Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.repositorio.jesuita.org.br/oai/requestopendoar:2015-03-12T13:12:22Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
dc.title.en.fl_str_mv |
Support vector machine for tertiary structure prediction |
title |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
spellingShingle |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas Bisognin, Gustavo Ciências Exatas e da Terra biologia molecular computação máquina de suporte vetorial bioinformática machine learning support vector machine tertiary protein structures |
title_short |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
title_full |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
title_fullStr |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
title_full_unstemmed |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
title_sort |
Utilização de máquinas de suporte vetorial para predição de estruturas terciárias de proteínas |
author |
Bisognin, Gustavo |
author_facet |
Bisognin, Gustavo |
author_role |
author |
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4255827630601263 |
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6026974071792846 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Bisognin, Gustavo |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Cechin, Adelmo Luis |
contributor_str_mv |
Cechin, Adelmo Luis |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
Ciências Exatas e da Terra |
topic |
Ciências Exatas e da Terra biologia molecular computação máquina de suporte vetorial bioinformática machine learning support vector machine tertiary protein structures |
dc.subject.por.fl_str_mv |
biologia molecular computação máquina de suporte vetorial bioinformática |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
machine learning support vector machine tertiary protein structures |
description |
A estrutura tridimensional de uma proteína está diretamente ligada a sua função. Diversos projetos de seqüenciamento genéticos acumulam um grande número de seqüências de proteínas cujas estruturas primárias e secundárias são conhecidas. Entretanto, as informações sobre suas estruturas tridimensionais estão disponíveis somente para uma pequena fração destas proteínas. Este fato evidencia a necessidade da criação de métodos automáticos para a predição de estruturas terciárias de proteínas a partir de suas estruturas primárias. Conseqüentemente, ferramentas computacionais são utilizadas para o tratamento, seleção e análise destes dados. Atualmente, um novo método de aprendizado de máquina denominado Máquina de Suporte Vetorial (MSV) tem superado métodos tradicionais como as Redes Neurais Artificiais (RNA) no tratamento de problemas de classicação. Nesta dissertação utilizamos as MSV para a classicação automática de proteínas. A principal contribuição deste trabalho foi a metodologia proposta para o tratamen |
publishDate |
2007 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2007-03-08 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2015-03-05T13:58:25Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2015-03-05T13:58:25Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2233 |
url |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2233 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Vale do Rio do Sinos |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UNISINOS |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Escola Politécnica |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Vale do Rio do Sinos |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) instacron:UNISINOS |
instname_str |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) |
instacron_str |
UNISINOS |
institution |
UNISINOS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) |
collection |
Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.jesuita.org.br/bitstream/UNISINOS/2233/1/utilizacao+de+maquinas.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
61c990dd39cdd54a96f9bdc799b084c8 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801844943653699584 |