Técnicas de otimização em alinhamentos múltiplos de sequência via Cadeias de Markov

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Nóbrega, Juliano Farias da [UNESP]
Orientador(a): Zafalon, Geraldo Francisco Donegá [UNESP]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bioinformática
Modelos de Makov
Alinhamento múltiplo de sequências
Palavras-chave em Inglês:
Bionformatics
Multiple sequence alignment
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/137971
Resumo: Recentemente, a bioinformática tornou-se um recurso imprescindível para a análise e interpretação da grande quantidade de informação biológica gerada pela biologia molecular e pelos sequenciadores de última geração. O processo de comparação dessas biossequências é o ponto de partida para o estudo da evolução e diferenciação dos organismos vivos, além de ser uma das tarefas mais importantes na biologia computacional. Neste trabalho apresenta-se uma abordagem baseada na heurística de Cadeias de Markov para otimização de um algoritmo de alinhamento múltiplo de sequências biológicas, proporcionando resultados com mais qualidade e sem o comprometimento do desempenho da ferramenta MUSCLE, escolhida para dar suporte ao trabalho. As cadeias de Markov foram escolhidas como técnica de otimização devido sua eficiente aplicabilidade em diversos problemas, sobretudo na biologia computacional, pois sua metodologia probabilística torna a aplicação computacionalmente viável, contornando os problemas NP-difícil e apresentando resultados significamente precisos.
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As cadeias de Markov foram escolhidas como técnica de otimização devido sua eficiente aplicabilidade em diversos problemas, sobretudo na biologia computacional, pois sua metodologia probabilística torna a aplicação computacionalmente viável, contornando os problemas NP-difícil e apresentando resultados significamente precisos.Recently, bioinformatics has become an indispensable tool for analyzing and interpreting large amounts of information biological generated by molecular biology and the next-generation sequencers. The comparison process these sequences is the starting point for the study of evolution and differentiation of living organisms as well as being one of the most important tasks in computational biology. This work presents an approach based on Markov chains heuristics for optimization of a multiple alignment algorithm of biological sequences, provides improved quality results and without compromising the performance of MUSCLE tool chosen to support the work.. Markov chains were chosen as optimization technique due to its efficient applicability in various other problems, especially in computational biology, as its probabilistic methodology makes applying computationally feasible, bypassing the NP-hard problems and stating significantly accurate results.porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)BioinformáticaModelos de MakovAlinhamento múltiplo de sequênciasBionformaticsMultiple sequence alignmentTécnicas de otimização em alinhamentos múltiplos de sequência via Cadeias de MarkovOptimization techniques for multiple sequence alignments by Markov Chainsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPCiência da Computação - FC/FCT/IBILCE/IGCEBiotecnologiaComputação CientíficaUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, São José do Rio PretoOnlinePublication43c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::262368-143c38943-bd6f-4fb6-a9a5-8482a1f632c0virtual::262368-1d7c91376-28ac-4ea8-aada-e75db43fbca8virtual::265244-1d7c91376-28ac-4ea8-aada-e75db43fbca8virtual::265244-1ORIGINALnobrega_jf_me_sjrp.pdfnobrega_jf_me_sjrp.pdfapplication/pdf1798501https://repositorio.unesp.br/bitstreams/252d8df0-8151-4cb8-bbb4-61695119a53b/download97b5fd5aa56bbac1dd28b2e73b516bd4MD55trueAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-83053https://repositorio.unesp.br/bitstreams/e03b1158-0359-4a31-b090-0f00b92f548c/download3cafbd6b19a9cbff81b62bb75816573bMD54falseAnonymousREADTEXTnobrega_jf_me_sjrp.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2024-01-04T06:28:35Z (GMT).Extracted texttext/plain103856https://repositorio.unesp.br/bitstreams/f4f9756f-5501-4463-8af0-83fac9c8439b/downloadddd4ae6bae8b01796fcf7f400151680bMD58falseAnonymousREADTHUMBNAILnobrega_jf_me_sjrp.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2016-11-18T11:11:39Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg3865https://repositorio.unesp.br/bitstreams/f660aaaa-a81c-4c89-905c-9c0f38ce91e0/download0a03e8c2e202a0b5f9feb16043967dedMD57falseAnonymousREAD11449/1379712026-05-01T05:01:10.249177Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/137971https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-05-01T05:01:10Repositório Institucional da UNESP - 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