Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Otemaier, Kelly Rafaela |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| 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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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/1884/31637
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Resumo: |
Resumo: Genes e proteínas são de grande importância biológica para a compreensão de processos bioquímicos e requerem nomes consistentes. Existem diversas diretrizes para nomenclatura de genes, mas elas não são rigorosamente aplicadas à atribuição de nomes aos genes recém-identificados, gerando assim, inúmeras maneiras de nomear um mesmo gene. Este trabalho tem o objetivo de detectar e minimizar a redundância e a inconsistência de dados para colaborar com a identificação correta de genes. Para isso foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial para identificar os sinônimos realizando um estudo dirigido a dez experimentos distintos. Para selecionar os dados dos experimentos foi construído um banco de dados relacional para armazenar as informações constantes na base NR do NCBI e as informações identificadas neste estudo. Os dados do experimento foram minerados através das técnicas de mapas auto-organizáveis de Kohonen. A Rede SOM de Kohonen foi aplicada para exprimir as relações de similaridade entre os dados. Para identificação dos agrupamentos gerados pela rede SOM foi utilizada a técnica denominada Matriz-U. As informações resultantes deste trabalho permitem inferir os sinônimos dos genes, identificar prováveis nomes para genes nomeados como hipotéticos e apontar possíveis erros de anotação. |
