Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Amorim, Anderson Rici |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-21032022-142918/
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Resumo: |
O alinhamento múltiplo de sequências é uma tarefa importante na bioinformática,uma vez que pode ser utilizada como base em diferentes análises genômicas. Existem diversas abordagens para a execução de alinhamento múltiplo de sequências, tais como o alinhamento progressivo e os métodos iterativos baseados em metaheurísticas, os quais podem obter bons resultados em um tempo de execução factível. Porém, estas abordagens possuem desvantagens conhecidas na literatura, como a propagação de erros nos alinhamentos progressivos ou resultados em máximo local nos métodos iterativos, como os algoritmos genéticos. A consequência destas desvantagens é que pode-se verificar distorções que afetam negativamente a significância biológica dos alinhamentos múltiplos de sequências obtidos, o que também pode degradar a qualidade das inferências biológicas realizadas. Assim, este trabalho tem o objetivo de modelar e implementar um novo método para alinhamento múltiplo de sequências baseado em um algoritmo híbrido de otimização de leões multiobjetivo e paralelo. Com os resultados obtidos, mostra-se a capacidade do método desenvolvido neste trabalho de obter melhores alinhamentos múltiplos de sequência quando comparados àqueles produzidos por ferramentas do estado-da-arte, como a Kalign, Clustal Omega, MUSCLE e FAMSA. |
