Uma comparação entre classificadores para predição da classe de cor a partir de dados estruturais em proteínas fluorescentes

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Silva, Roger Sá da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Bioinformática; Mineração de dados; Proteínas Fluorescentes; Bioinformatics; Data mining; Fluorescent proteins
• Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/8421

Proteínas Fluorescentes são importantes ferramentas em pesquisas de Biologia Molecular e possuem grande valor comercial na produção de peixes transgênicos fluorescentes. De modo geral, a criação de variantes de cor destas proteínas ocorre por alterações estruturais na macromolécula, ocasionadas por mutações na sequência de aminoácidos. Porém, relacionar de forma exata dados estruturais e sequenciais com a definição de cor de emissão de proteínas fluorescentes ainda necessita de mais estudos. Neste contexto, a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados se apresenta como uma possibilidade de obtenção de conhecimento sobre essa relação da sequência/estrutura e a cor de emissão. Dessa forma, é realizado neste trabalho a comparação entre três classificadores (baseados em Árvore de Decisão, Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetores de Suporte) com o intuito de investigar a performance deles na predição da classe de cor de proteínas fluorescentes a partir de seus dados estruturais no âmbito do projeto Peixes Transgênicos Fluorescentes. Para tanto, uma ferramenta web é desenvolvida para o armazenamento, organização e preparação dos dados estruturais utilizados no treinamento dos classificadores. Ao final, um processo de comparação quantitativa e qualitativa é realizado sobre métricas de desempenho e capacidades de cada classificador, culminando na escolha do classificador baseado em Árvore de Decisão como o mais adequado na tarefa de predição da classe de cor de proteínas fluorescentes.