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Alinhamento múltiplo de proteínas via algoritmo genético baseado em tipos abstratos de dados. / Multiple proteins alignment by genetic algorithms based on abstract data types.

Santos, Danielle Furtado dos 07 November 2008 (has links)
This works presents a new model to the multiple protein alignment problem using genetic algorithm based on abstract data types - GAADT. This model uses a structure called chromosome, which is a set of gene that in turn is composed of basic units called bases. Each chromosome is a possible alignment of the input sequences and the chromosome fitness is calculated according with the bases order in alignment. This model is different from other paradigms of multiple alignment by aligning the input sequences as a whole instead of a progressive pairwise alignment approach. Some characteristics of this model concern to the data structure, well-defined genetic operations and the convergence to a solution close to that found in other tools. The validation was performed comparing reference alignments of protein families subset with the results of the model. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / Este trabalho apresenta um novo modelo capaz de realizar o alinhamento múltiplo de proteínas utilizando algoritmo genético baseado em tipos abstratos de dados, denominado GAADT, no qual o cromossomo se dispõe em genes que por sua vez é composto de unidades elementares denominadas bases. Cada cromossomo representa um possível alinhamento entre as seqüências de proteínas e a adaptação do cromossomo é calculada conforme as bases se dispõem no alinhamento. O modelo se difere de outros métodos de alinhamento múltiplo por alinhar as seqüências como um todo, avaliando as colunas (genes) que compõem o alinhamento (cromossomo), ao invés de alinhar seqüências duas a duas progressivamente ou hierarquicamente. As potenciais características do modelo dizem respeito a estrutura de dados organizada, operações genéticas bem definidas sobre os tipos modelados e a convergência para uma solução próxima às encontradas por outras ferramentas, apesar desse algoritmo usar uma quantidade menor de conhecimento frente aos algoritmos existentes. A justificativa de que o modelo é válido foi realizada analisando sua performance com alinhamentos referência, utilizando como estudo de caso um subgrupo de famílias de proteínas.

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