Melhoramento do resultado final do alinhamento múltiplo de sequências por meio de métodos de rearranjo de árvores e do princípio da evolução mínima
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/11449/190739 |
Resumo: | Os recentes avanços científicos e tecnológicos proporcionaram um grande aumento dos dados biológicos disponíveis para análise e técnicas manuais são inviáveis para executar a análise desses dados e, assim, a Bioinformática surgiu devido a necessidade de analisar-se esse volume de dados com ferramentas computacionais e possibilitar inferências relevantes. Neste contexto, técnicas de alinhamento de sequências são ferramentas imprescindíveis. No entanto, alinhar sequências tem alto custo computacional e neste cenário, adota-se o Alinhamento Múltiplo de Sequências no qual diversas heurísticas são adotadas para amenizar o problema do custo computacional. Uma destas é o Alinhamento Progressivo que funciona basicamente em três fases: alinhamento par a par, construção da árvore guia e o alinhamento de perfis. Diversos estudos destacam a importância da árvore guia e de refiná-la para manter as sequências mais similares em ramificações próximas e assim, produzir um resultado com melhor significância biológica. Assim, no presente trabalho apresenta-se conceitos e técnicas essenciais da Bioinformática e de construção da árvore guia e, por fim apresenta-se um método de refinamento da árvore guia aplicado em ferramentas que usam o Alinhamento Progressivo e que trabalha entre as etapas de construção da árvore guia e do profile final. O método recebe como entrada uma árvore guia e sua matriz de distâncias produzida pelo Alinhamento Progressivo, promove mudanças em suas ramificações internas e avalia se a probabilidade da árvore produzida é mais próxima da árvore verdadeira. Se probabilidade da árvore produzida é maior que a da árvore guia inicial, a nova árvore é devolvida como a árvore guia para a ferramenta de alinhamento construir o profile final, o que proporciona resultados com melhor significado biológico. |
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Melhoramento do resultado final do alinhamento múltiplo de sequências por meio de métodos de rearranjo de árvores e do princípio da evolução mínimaImprovement of the end result of multiple sequence alignment by tree rearrangement methods and the principle of minimum evolutionBioinformáticaAlinhamento múltiplo de sequênciasAlinhamento progressivoRearranjo de árvoresRefinamento da árvore guiaBioinformaticsMultiple sequence alignmentProgressive alignmentTree rearrangementGuide tree refinementOs recentes avanços científicos e tecnológicos proporcionaram um grande aumento dos dados biológicos disponíveis para análise e técnicas manuais são inviáveis para executar a análise desses dados e, assim, a Bioinformática surgiu devido a necessidade de analisar-se esse volume de dados com ferramentas computacionais e possibilitar inferências relevantes. Neste contexto, técnicas de alinhamento de sequências são ferramentas imprescindíveis. No entanto, alinhar sequências tem alto custo computacional e neste cenário, adota-se o Alinhamento Múltiplo de Sequências no qual diversas heurísticas são adotadas para amenizar o problema do custo computacional. Uma destas é o Alinhamento Progressivo que funciona basicamente em três fases: alinhamento par a par, construção da árvore guia e o alinhamento de perfis. Diversos estudos destacam a importância da árvore guia e de refiná-la para manter as sequências mais similares em ramificações próximas e assim, produzir um resultado com melhor significância biológica. Assim, no presente trabalho apresenta-se conceitos e técnicas essenciais da Bioinformática e de construção da árvore guia e, por fim apresenta-se um método de refinamento da árvore guia aplicado em ferramentas que usam o Alinhamento Progressivo e que trabalha entre as etapas de construção da árvore guia e do profile final. O método recebe como entrada uma árvore guia e sua matriz de distâncias produzida pelo Alinhamento Progressivo, promove mudanças em suas ramificações internas e avalia se a probabilidade da árvore produzida é mais próxima da árvore verdadeira. Se probabilidade da árvore produzida é maior que a da árvore guia inicial, a nova árvore é devolvida como a árvore guia para a ferramenta de alinhamento construir o profile final, o que proporciona resultados com melhor significado biológico.Recent scientific and technological advances have provided a large increase in the biological data available for analysis and manual techniques are unfeasible to perform the analysis of this data and thus Bioinformatics arose due to the need to analyze this data volume with computational tools and enable relevant inferences. In this context, sequence alignment techniques are essential tools. However, aligning sequences has a high computational cost and in this scenario, Multiple Sequence Alignment is adopted in which several heuristics are adopted to alleviate the computational cost problem. One of these is Progressive Alignment which works basically in three phases: pairwise alignment, guide tree construction and profile alignment. Several studies highlight the importance of the guide tree and refining it to maintain the most similar sequences in close branches and thus produce a result with better biological significance. Thus, in the present work we discuss essential concepts and techniques of Bioinformatics and the construction of the guide tree and, finally, we present a method of refinement of the guide tree applied in tools that use Progressive Alignment and that works between he guide tree build step and the final profile build step. The method receives as input a guide tree and its distance matrix produced by Progressive Alignment, makes changes in its internal branches and evaluates if the probability of the produced tree is closer to the true tree. If the produced tree’s probability is greater than that of the initial guide tree, the new tree is returned as the guide tree for the alignment tool to build the final profile, which gives better biological significance results.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Zafalon, Geraldo Francisco Donegá [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Oliveira, José Augusto Sabino2019-10-16T14:28:56Z2019-10-16T14:28:56Z2019-08-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/19073900092606733004153073P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-11-05T13:26:02Zoai:repositorio.unesp.br:11449/190739Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-11-05T13:26:02Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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Os recentes avanços científicos e tecnológicos proporcionaram um grande aumento dos dados biológicos disponíveis para análise e técnicas manuais são inviáveis para executar a análise desses dados e, assim, a Bioinformática surgiu devido a necessidade de analisar-se esse volume de dados com ferramentas computacionais e possibilitar inferências relevantes. Neste contexto, técnicas de alinhamento de sequências são ferramentas imprescindíveis. No entanto, alinhar sequências tem alto custo computacional e neste cenário, adota-se o Alinhamento Múltiplo de Sequências no qual diversas heurísticas são adotadas para amenizar o problema do custo computacional. Uma destas é o Alinhamento Progressivo que funciona basicamente em três fases: alinhamento par a par, construção da árvore guia e o alinhamento de perfis. Diversos estudos destacam a importância da árvore guia e de refiná-la para manter as sequências mais similares em ramificações próximas e assim, produzir um resultado com melhor significância biológica. Assim, no presente trabalho apresenta-se conceitos e técnicas essenciais da Bioinformática e de construção da árvore guia e, por fim apresenta-se um método de refinamento da árvore guia aplicado em ferramentas que usam o Alinhamento Progressivo e que trabalha entre as etapas de construção da árvore guia e do profile final. O método recebe como entrada uma árvore guia e sua matriz de distâncias produzida pelo Alinhamento Progressivo, promove mudanças em suas ramificações internas e avalia se a probabilidade da árvore produzida é mais próxima da árvore verdadeira. Se probabilidade da árvore produzida é maior que a da árvore guia inicial, a nova árvore é devolvida como a árvore guia para a ferramenta de alinhamento construir o profile final, o que proporciona resultados com melhor significado biológico. |
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