Ferramentas de inteligência artificial para aplicação em filogenia e em Grafo de Lattice

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Fernandes, Danrley Rafael
Orientador(a): Raittz, Roberto Tadeu, 1966-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Filogenia
Algorítmos genéticos
Inteligência artificial
Bioinformática
Ciências Biológicas
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/98834
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Roberto Raittz
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Programa de Pós-Graduação em BioinformáticaRaittz, Roberto Tadeu, 1966-Fernandes, Danrley Rafael2025-10-14T16:02:11Z2025-10-14T16:02:11Z2024https://hdl.handle.net/1884/98834Orientador: Prof. Dr. Roberto RaittzDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Programa de Pós-Graduação em Bioinformática. Defesa : Curitiba, 14/06/2024Inclui referênciasÁrea de concentração: BioinformáticaResumo: Esta dissertação apresenta as ferramentas rSWeeP e R3TO como inovações no campo da bioinformática e otimização de redes. O rSWeeP é uma implementação em R do método SWeeP, desenvolvida para popularizar esta metodologia no campo da bioinformática. Ao utilizar o SWeeP para representar sequências biológicas em vetores de baixa dimensão, o rSWeeP facilita análises rápidas e precisas de grandes volumes de dados genômicos em uma das plataformas mais populares na bioinformática: a linguagem R. O R3TO é introduzido como uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais de cálculo de distância, como o algoritmo de Dijkstra, demonstrando superioridade ao lidar com redes de distribuição elétrica em áreas rurais. Esta pesquisa ainda propõe um uso sinérgico das capacidades do rSWeeP e do R3TO, que pode resultar em ganhos significativos de precisão e eficiência. O estudo, portanto, evidencia o potencial de ambas as ferramentas, isoladas e em conjunto, para impulsionar avanços na análise filogenética, ampliando as possibilidades de aplicações na área de bioinformáticaAbstract: This dissertation presents the rSWeeP and R3TO tools as innovations in the field of bioinformatics and network optimization. rSWeeP is an R implementation of the SWeeP method, developed to popularize this methodology in the field of bioinformatics. By using SWeeP to represent biological sequences in low-dimensional vectors, rSWeeP facilitates fast and accurate analysis of large volumes of genomic data in one of the most popular platforms in bioinformatics: the R language. R3TO is introduced as an efficient alternative to traditional distance calculation methods, such as Dijkstra's algorithm, demonstrating superiority when dealing with electrical distribution networks in rural areas. This research also proposes a synergistic use of the capabilities of rSWeeP and R3TO, which can result in significant gains in accuracy and efficiency. The study, therefore, highlights the potential of both tools, alone and together, to drive advances in phylogenetic analysis, expanding the possibilities of applications in the field of bioinformatics1 recurso online : PDF.application/pdfFilogeniaAlgorítmos genéticosInteligência artificialBioinformáticaCiências BiológicasFerramentas de inteligência artificial para aplicação em filogenia e em Grafo de Latticeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - DANRLEY RAFAEL FERNANDES.pdfapplication/pdf5977338https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/98834/1/R%20-%20D%20-%20DANRLEY%20RAFAEL%20FERNANDES.pdf626d0d01bd056496037c91e741fc7b9dMD51open access1884/988342025-10-14 13:02:11.939open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/98834Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-10-14T16:02:11Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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