Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-03-30T17:14:18Z
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Previous issue date: 2015-02-27 / CAPES / Alinhamento Múltiplo de sequências (MSA) é uma das tarefas mais importantes em
bioinformática. A MSA é uma técnica fundamental para o estudo da função, estrutura e evolução
de biomoléculas. A partir do uso de métodos de MSA é possível a criação de modelos estatísticos
para a classificação de famílias de proteína , análise filogenética e a previsão de estruturas
secundárias de proteínas. Como trata-se de um problema do tipo NP-difícil, torna-se inviável o
uso de métodos exatos para a busca da melhor solução. Por isso, é importante o uso de métodos
de optimização baseado em heurística para resolver o problema de MSA. Nesta dissertação,
propomos uma abordagem para alinhamento múltiplo de sequências por meio da otimização
de uma função objetivo utilizando Evolução Diferencial. Embora a ideia de usar algoritmos
evolutivos não seja nova, a abordagem apresentada difere pelo uso da Evolução Diferencial e
pela definição do alinhamento como uma dispersão de lacunas ao longo das sequências, sem
levar em consideração fenômenos biológicos, como os de inserção ou surgimento de bases,
deleção ou mutação de bases. A solução proposta tem provado ser capaz de fazer melhorias
significativas em alinhamentos quando comparadas com o método do estado da arte Clustal. / Multiple sequence alignment (MSA) is one of the most important tasks in bioinformatics. The
MSA is a fundamental technique to the study of function, structure and evolution of biomolecules.
By using of MSA methods it’s possible to create statistical models for classification of protein
families, phylogenetic analysis and the prediction of secondary structures of proteins. Being a NPhard
problem, it is infeasible due to its completely, the use of exact methods to search for optimal
solutions. Because of this it is important to use heuristic-based optimization methods to solve
the MSA problem. In this dissertation, we propose an approach to multiple sequence alignment
by optimizing an objective function using Differential Evolution. Although the idea of using
Evolutionary Algorithms is not new, the approach presented differs from the use of Differential
Evolution and definition of alignment as a dispersion of gaps along the sequences, without
considering biological events such as insertion or emergence of bases, deletion or mutation
of bases. The proposed solution has proven to be able to make significant improvements in
alignments when compared to the state-of-the art Clustal method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16194 |
| Date | 27 February 2015 |
| Creators | SILVA JÚNIOR, Antônio Luiz Vieira da |
| Contributors | SANTOS, Wellington Pinheiro dos |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Biomedica, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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