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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2004.tde-20210729-135827
Documento
Autor
Nome completo
Caetano Jimenez Carezzato
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2004
Orientador
 
Título em português
Análise de classificadores de seqüências projetados por aprendizado computacional supervisionado e não supervisionado
Palavras-chave em português
Inteligência Artificial
Resumo em português
Nos últimos anos, milhares de seqüências de DNA e proteínas vêm sendo depositadas em bancos de dados públicos de todo o mundo. Atualmente, o principal desafio da Biologia Molecular Computacional é analisar e extrair informações úteis dessa grande quantidade de dados disponível. Este trabalho tem por objetivo estudar diversos métodos computacionais para a realização de busca de homologia e clustering (reconhecimento de padrões supervisionado e não supervisionado, respectivamente) em seqüências de nucleotídeos e aminoácidos. Foi realizada uma vasta revisão bibliográfica dos principais métodos utilizados na área de reconhecimento de padrões, principalmente em Biologia Computacional. É apresentado um resumo dos principais modelos empregados na área e também resultados de experimentos realizados com genes humanos por meio de uma nova forma de extração de características em seqÜência de DNA. Tais características são baseadas em técnicas de representação Chaos Game e de análise fractal multi-escala. Ao longo desta dissertação são apresentados os elementos necessários para a compreensão das diversas técnicas e características analisadas e um resumo dos principais resultados obtidos com a utilização de tais características para a busca de genes que raramente se expressam
 
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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