Autor |
Silva, Scheila de Avila e; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/7731423725040717; |
Orientador |
Cechin, Adelmo Luis; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/6026974071792846; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio do Sinos; |
Sigla da instituição |
UNISINOS; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Redes neurais artificiais aplicadas na caracterização e predição de regiões promotoras; |
Resumo |
A região promotora é uma seqüência de DNA que localiza-se anteriormente a uma determinada região gênica. Ela é responsável pelo início do processo de transcrição de um gene ou conjunto de genes. Assim, ela também atua como um
elemento regulador da expressão gênica. O estudo da regulação da expressão gênica é relevante porque é essencial para a compreensão da maquinária vital dos seres vivos, já que a diferença entre duas espécies está mais relacionada em como e quando seus genes estão “ativos” ou “inativos” do que com a estrutura destes em si. Embora exista métodos computacionais para a predição de genes com boa acurácia, o mesmo não é conseguido para os promotores. Esta dificuldade deve-se ao pequeno e pouco conservado padrão das seqüências, gerando assim resultados com alto número de falsos positivos. Além dos motivos consensuais, os promotores
possuem características físicas que os diferem de seqüências não-promotoras. No entanto, estas ainda não são amplamente utilizadas no problema de predição in silic; |
Abstract |
The promoter region is localized few base pairs before the gene region. It is responsible by initiate the gene expression process, thus, it plays a regulatory role. The study about the gene expression regulation is a great area, since it can assist in the comprehension of complex metabolic network presented by several organisms and, because the difference between two different species is how and when your genes are turn off and turn on than your structure. The computational methods to gene prediction have a good accuracy, but this is not achieved in the promoter prediction. This difficulty occurs because the length of promoter and the degenerate pattern
presented, thus the results presented a great number of false positives. This work aims employed Neural Networks to promoter prediction and recognition of Escherichia coli by two approaches: whit the orthogonal codification and stability
values of the promoter sequence. For characterization, realize the extraction rules of type if … then. The results in this; |
Palavras-chave |
bioinformática; biologia molecular; computação; genética; rede neural; rede neural artificial; neural network; prediction; promoters prokaryotic; |
Área(s) do conhecimento |
Ciências Exatas e da Terra; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2007-01-11; |
Agência de fomento |
Nenhuma; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2230; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada; |