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Previous issue date: 2002 / A Biologia Molecular apresenta-se como uma área da Biologia bastante fértil em
aplicações de técnicas computacionais. A estrutura das moléculas de ácidos nucléicos e proteínas,
composta de partículas alinhadas ao longo de uma cadeia, permite-lhes serem tratadas
computacionalmente como seqüências de símbolos de um alfabeto finito. O estudo das
similaridades existentes entre seqüências distintas de proteínas que desempenham a mesma
função pode ajudar a traçar caminhos evolucionários comuns e descobrir semelhanças entre
diferentes organismos, que podem levar à compreensão de famílias inteiras, contribuindo para a
definição de mecanismos gerais que regem as formas de vida na Terra.
Modelos Escondidos de Markov HMMs, têm-se apresentado como uma excelente
técnica para a comparação de seqüências de proteínas, suportada por uma forte fundamentação
matemática. Este processo de modelagem é baseado nas características estatísticas do objeto de
estudo, o qual é visto como um processo aleatório parametrizado, cujos parâmetros podem ser
determinados de uma maneira bem definida e precisa. No projeto de um HMM, há três problemas
fundamentais a serem resolvidos: (1) Avaliação da probabilidade de uma seqüência de
observações, dado o HMM; (2) Determinação da melhor seqüência de estados (a mais provável);
(3) Ajuste dos parâmetros do modelo, de acordo com a seqüência observada. Neste trabalho é
apresentada uma arquitetura de HMM para modelagem de famílias de proteínas, que é
implementada com uma técnica de aprendizagem de máquina a qual permite que os parâmetros do
modelo, tais como penalidades por remoções, inserções e substituições, sejam aprendidos durante a
construção do modelo, sem a introdução de conhecimento prévio.
Para aplicar a técnica, foi desenvolvida uma ferramenta para construção de um HMM
capaz de classificar seqüências de proteínas. Foram realizados experimentos com três famílias de
proteínas, a saber, globinas, proteinoquinases e GTPases. Para cada família, um HMM foi
treinado usando um conjunto de seqüências daquela família. Os resultados dos experimentos
mostram que a técnica HMM é capaz de explorar informações estatísticas contidas em uma
grande quantidade de seqüências de proteínas de uma mesma família. Os HMM s construídos são
capazes de distinguir com um alto grau de precisão seqüências membros de seqüências não
membros das famílias modeladas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2561 |
| Date | January 2002 |
| Creators | Mesquita Brasil Khouri, Cátia |
| Contributors | Silva Guimarães, Katia |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| 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 | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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