Predição de rotas metabólicas de enzimas utilizando aprendizado de máquina

• Autor(a) principal: Almeida, Rodrigo de Oliveira
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/157299
• topic: Aprendizado de máquina; Bioinformática; Enzimas; Rotas metabólicas; Machine learning; Enzymes; Metabolic pathways

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.