Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2007 |
Autor(a) principal: |
Kashiwabara, Andre Yoshiaki |
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: |
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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25112009-151237/
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Resumo: |
A demanda por abordagens eficientes para o problema de reconhecer a estrutura de cada gene numa sequência genômica motivou a implementação de um grande número de programas preditores de genes. Fizemos uma análise dos programas de sucesso com abordagem probabilística e reconhecemos semelhanças na implementação dos mesmos. A maior parte desses programas utiliza a cadeia oculta generalizada de Markov (GHMM - generalized hiddenMarkov model) como um modelo de gene. Percebemos que muitos preditores têm a arquitetura da GHMM fixada no código-fonte, dificultando a investigação de novas abordagens. Devido a essa dificuldade e pelas semelhanças entre os programas atuais, implementamos o sistema MYOP (Make Your Own Predictor) que tem como objetivo fornecer um ambiente flexível o qual permite avaliar rapidamente cada modelo de gene. Mostramos a utilidade da ferramenta através da implementação e avaliação de 96 modelos de genes em que cada modelo é formado por um conjunto de estados e cada estado tem uma distribuição de duração e um outro modelo probabilístico. Verificamos que nem sempre um modelo probabilísticomais sofisticado fornece um preditor melhor, mostrando a relevância das experimentações e a importância de um sistema como o MYOP. |