Redes de meta-modelagem e suas aplicações no estudo de anotações de proteínas

• Autor(a) principal: Reis, Renan dos
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-06092023-100207/
• topic: Anotação de proteínas; Carbohydrate-active enzymes; Ciência de redes; Enzimas ativas em carboidratos; Meta-modelagem; Meta-modeling; Network science; Pattern recognition; Protein annotation; Reconhecimento de padrões

A crescente disponibilidade de dados tem motivado o desenvolvimento de novas abordagens de modelagem para sua análise e interpretação, incluindo métodos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina. Apesar de serem particularmente eficazes, os modelos baseados em dados tendem a ter interpretabilidade limitada, o que pode dificultar a compreensão de suas previsões. Para lidar com essas questões, este trabalho foca na extensão e aplicação de uma abordagem formal de meta-modelagem que possa fornecer subsídios para caracterizar, melhorar e integrar modelos baseados em dados. O procedimento proposto consiste na aplicação de ciência de redes na construção de uma rede de meta-modelagem que conecta conjuntos de dados a modelos científicos. Primeiro, a meta-modelagem envolve a delimitação de três domínios: um domínio de universo que contém todos os dados acessíveis para modelagem, um ambiente de dados com conjuntos de dados organizados, e uma estrutura de modelagem capaz de explicar esse ambiente de dados. Depois disso, a rede é construída com base em duas operações: a associação bijetiva entre conjuntos de dados e modelos (resumida no conceito de cartucho) e a conexão entre os elementos de cada conjunto de dados e cada modelo. Com essas propriedades, a rede permite avaliar quantitativamente a interação entre modelos na mesma estrutura de modelagem, além de facilitar a criação de novos modelos por meio da correspondência entre operações lógicas de modelos e operações entre conjuntos de dados. Esta abordagem foi aplicada a dois problemas de modelagem. No primeiro caso, o foco estava no reconhecimento de padrões em sequências binárias. Nele, descrevemos detalhadamente a interação entre seis modelos de padrões, além de derivar um modelo preciso para um conjunto de dados usando uma composição lógica de modelos pré-existentes, o que mostra o potencial dessa abordagem para estudar a detecção de padrões em sequências de símbolos. No segundo caso, o método foi aplicado para auxiliar a análise exploratória da anotação de domínios de proteínas em enzimas ativas em carboidratos, presente no banco de dados CAZy. O estudo desse meta-modelo revelou informações sobre a modularidade das classes funcionais e suas relações evolutivas e funcionais. Coletivamente, esses resultados indicam que a rede de meta-modelagem desenvolvida tem potencial para auxiliar na caracterização e aprimoramento da modelagem científica em múltiplas áreas, com aplicações promissoras para a análise de anotação de proteínas.