Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Martinez, Gustavo Sganzerla |
Orientador(a): |
Silva, Sheila de Avila e |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ucs.br/11338/10023
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Resumo: |
As arqueas foram incluídas como um domínio particular da árvore da vida há pouco tempo. Esse vasto e inexplorado domínio requer várias técnicas voltadas a produzir inferências confiáveis uma vex que não há muita informação anotada. O objetivo dessa tese é criar uma pipeline de bioinformática que encontra promotores nos genomas não anotados de arqueas. Para tal, a conservação reportada nos sítios de ligação de proteínas de fatores de transcrição é considerado para desenhar um perfil de sequências promotoras derivado de promotores experimentalmente dos organismos Haloferax volcanii, Thermococus kodakarensis, Sulfolobus solfataricus. Além disso, o aspecto conservado desses organismo é aplicado em uma tarefa classificatória baseada em redes neurais artificiais e estatística. Os resultados obtidos nessa tese são demonstrados através de dois artigos científicos. No primeiro, o sítio de ligação de proteínas de fatores de transcrição que auxiliam a ligação da enzima RNAP foram localizados em sequências promotoras que carecem dos sítios de ligação tradicionais. Em segundo, uma combinação de estatística e redes neurais artificiais mostrou-se bem sucedido ao classificar promotores de arqueastes-vos em uma taxa > 90%, o que demonstra uma maneira satisfatória de entregar anotação genômica em sequências de organismos cujo o genoma ainda não está totalmente explorado. [resumo fornecido pelo autor] |