Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Almeida, Rodrigo de Oliveira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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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/11449/157299
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Resumo: |
Enzimas são uma classe de proteínas responsáveis por catalisar diversos tipos de reações químicas presentes em diferentes rotas metabólicas, sendo assim o principal foco de estudo nas áreas de engenharia metabólica e biologia sintética. Contudo, a anotação de enzimas e a identificação da rota metabólica em que atuam, são frequentemente baseados na similaridade de sequências previamente descritas. A falta e dificuldade de anotação das enzimas se devem pela diversidade funcional em sequências similares de famílias proteicas, sequências espécie-específicas e a dificuldade na definição de homologia em larga escala. De modo a auxiliar a superar tais problemas, o presente trabalho objetivou criar um classificador de rotas metabólicas de enzimas baseado inteiramente nas características da estrutura primária de enzimas e utilizando aprendizado de máquina. A ferramenta computacional criada (mAppLe - Metabolic Pathway Prediction of Enzymes) é composta por 11 preditores de rotas metabólicas de fungos, podendo assim auxiliar nas anotações dos bancos de dados e em trabalhos nas diferentes áreas de pesquisa, como biologia sintética e engenharia metabólica. As performances médias de predição foram de 94% de acurácia, 44% de taxa de falsa descoberta, 67% de F- score , 98% de sensitividade, 93% de especificidade e 0,69 para coeficiente de correlação de Matthews . Com base no desempenho dos preditores criados, constata-se que a ferramenta computacional criada pode ser aplicada com grande sucesso na predição de rotas metabólicas de enzimas de fungos, independente da similaridade das sequências. |
