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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.45.2018.tde-15102018-193536
Document
Author
Full name
Ígor Bonadio
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2018
Supervisor
Committee
Durham, Alan Mitchell (President)
Hashimoto, Ronaldo Fumio
Kashiwabara, André Yoshiaki
Martins Junior, David Corrêa
Pappas Junior, Georgios Joannis
Title in Portuguese
Algoritmos eficientes para análise de campos aleatórios condicionais semi-markovianos e sua aplicação em sequências genômicas
Keywords in Portuguese
Bioinformática
Campos aleatórios condicionais
Abstract in Portuguese
Campos Aleatórios Condicionais são modelos probabilísticos discriminativos que tem sido utilizados com sucesso em diversas áreas como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e bioinformática. Entretanto, implementar algoritmos eficientes para esse tipo de modelo não é uma tarefa fácil. Nesse trabalho apresentamos um arcabouço que ajuda no desenvolvimento e experimentação de Campos Aleatórios Condicionais Semi Markovianos (semi-CRFs). Desenvolvemos algoritmos eficientes que foram implementados em C++ propondo uma interface de programação flexível e intuitiva que habilita o usuário a definir, treinar e avaliar modelos. Nossa implementação foi construída como uma extensão do arcabouço ToPS que, inclusive, pode utilizar qualquer modelo já definido no ToPS como uma função de característica especializada. Por fim utilizamos nossa implementação de semi-CRF para construir um preditor de promotores que apresentou performance superior aos preditores existentes.
Title in English
Efficient algorithms for semi-markov conditional random fields and their application for the analysis of genomic sequences
Keywords in English
Bioinformatics
Conditional random fields
Abstract in English
Conditional Random Fields are discriminative probabilistic models that have been successfully used in several areas like natural language processing, speech recognition and bioinformatics. However, implementing efficient algorithms for this kind of model is not an easy task. In this thesis we show a framework that helps the development and experimentation of Semi-Markov Conditional Random Fields (semi-CRFs). It has an efficient implementation in C++ and an intuitive API that allow users to define, train and evaluate models. It was built as an extension of ToPS framework and can use ToPS probabilistic models as specialized feature functions. We also use our implementation of semi-CRFs to build a high performance promoter predictor.
 
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Tese.pdf (3.34 Mbytes)
Publishing Date
2018-11-09
 
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