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Tipo: masterThesis
Título: AAE-DeMo: uma proposta de arquitetura baseada em algoritmos evolutivos para descoberta de Motifs em moléculas biológicas
Título(s) alternativo(s): AAE-DeMo: An Architecture Proposal Based on Evolutionary Algorithms for the Discovery of Motifs in Biological Molecules
Autor(es): Schmidt, Augusto Garcia
Resumo: Motivos não são entidades aleatórias encontradas em cadeias de DNA, podendo ser definidos como um fenômeno não único dentro de uma sequência genética. Os motivos, além de ter padrões recorrentes nas sequências analisadas, também possuem uma função biológica. Os algoritmos evolutivos são amplamente utilizados para encontrar soluções para otimização e padrões de pesquisa na área de ciência da computação. Encontrar motivos em sequências de genes é um dos problemas mais importantes na bioinformática e pertence à classe NP-Difícil. Portanto, é plausível investigar a hibridação de ferramentas consolidadas, mas limitadas em seu desempenho, em combinação com técnicas de algoritmos evolutivos. Este trabalho tem a premissa de mostrar uma pesquisa das principais técnicas e conceitos de algoritmos evolutivos utilizados na descoberta de padrões (motivos) na em moléculas e também um estudo aprofundado dos principais algoritmos de bioinformática que são utilizados para esta função em recentes anos por pesquisadores. Entende-se que tais técnicas em combinação, podem obter resultados interessantes para pesquisa em bioinformática. Assim, propondo uma arquitetura otimizada para descoberta de motivos em moléculas de regiões promotoras da bactéria. Usando tanto algoritmos evolutivos, como algoritmos de bioinformática e técnicas de refinação de seus principais dados fornecidos pelos algoritmos utilizados. Assim, formando uma arquitetura com melhor desempenho devido à hibridização de ferramentas consolidadas para buscar padrões em expressões genéticas.
Abstract: Motifs are not random entities found in DNA strands, and can be defined as a nonunique phenomenon within a genetic sequence. Motifs, besides having recurrent patterns in the analyzed sequences, also have a biological function. Evolutionary algorithms are widely used to find solutions for optimization and research standards in the area of computer science. Finding motifs in gene sequences is one of the most important problems in bioinformatics and belongs to the NP-Difficult class. Therefore, it is plausible to investigate the hybridization of consolidated but limited tools in their performance, in combination with evolutionary algorithm techniques. This work has the premise of showing a research of the main techniques and concepts of evolutionary algorithms used in the discovery of patterns in molecules and also an in depth study of the main bioinformatics algorithms that have been used for this function in recent years by researchers. It is understood that such techniques in combination may yield interesting results for research in bioinformatics. Thus, proposing an architecture optimized for the discovery of motifs in molecules of promoter regions of the bacterium. Using both evolutionary algorithms, bioinformatics algorithms and refining techniques of its main data provided by the algorithms used. Thus, forming an architecture with better performance due to the hybridization of consolidated tools to look for patterns in genetic expressions.
Palavras-chave: Algoritmos evolutivos
Descoberta de motivos
Bioinformática
Evolutive algorithms
Motifs discovery
Bioinformatics
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Pelotas
Sigla da Instituição: UFPel
metadata.dc.publisher.department: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Computação
Citação: SCHMIDT, Augusto Garcia. AAE-DeMo: Uma proposta de arquitetura baseada em algoritmos evolutivos para descoberta de Motifs em moléculas biológicas. 2017. 37f. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2017.
Tipo de Acesso: OpenAccess
URI: http://repositorio.ufpel.edu.br:8080/handle/prefix/3840
Data do documento: 18-Jul-2017
Aparece nas coleções:Pós-Graduação em Computação: Dissertações e Teses

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