Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2005 |
| Autor(a) principal: |
Reis, Adriana Neves dos |
| Orientador(a): |
Lemke, Ney |
| 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: |
Universidade do Vale do Rio do Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2210
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Resumo: |
A expressão dos genes em procariotos é desencadeada quando a enzima RNApolimerase interage com uma região adjacente ao gene, chamada de promotor, onde se encontram os principais elementos regulatórios do processo de transcrição. Apesar do crescente avanço das técnicas experimentais em biologia molecular, caracterizar e identificar um número significante de promotores, presentes em um dado genoma, continua sendo uma tarefa demorada e cara. Abordagens in silico são bastante utilizadas para reconhecer essas regiões em procariotos. Entretanto, além do alto número de falsos positivos obtidos, elas enfrentam a inexistência de um número adequado de promotores conhecidos para identificar padrões conservados entre as espécies. Logo, um método criterioso e confiável para predizêlos em qualquer organismo procariótico ainda é um desafio. Esta dissertação propõe um protocolo de uso de hidden Markov models (HMMs) que emprega Estimação de Limiar de Decisão (ELD) e Análise de Discriminação (AD) neste problema. Quatro espécie |
