Classificação e análise de sequências bacterianas de RNA não-codificante com a utilização de técnicas de aprendizado de máquina

Resumo

Ao ser descoberto que pelo menos 80% do genoma humano é biologicamente ativo, o conteúdo do genoma humano que não codifica proteína passou a não ser visto mais apenas como DNA "lixo". Sequências não-codificantes acabaram por conseguir um espaço cada vez maior em pesquisas recentes por papéis importantes envolvendo processos fisiológicos em organismos. Os pequenos RNAs não-codificantes então ganham uma maior relevância para fundamentalmente entender esses processos. Para a identificação de sequências biológicas como os pequenos RNAs é possível extrair características por meio de descritores matemáticos, que podem auxiliar em apontar especificidades em diferentes tipos de sequências. Essa tarefa pode ser aliada às técnicas de Aprendizado de Máquina, que podem aprender automaticamente com os padrões dos descritores matemáticos das sequências, realizando classificações, além de apontar quais descritores são realmente importantes para a classificação. Dessa forma, o projeto almeja em utilizar dessas técnicas e extração de características para classificar e analisar sequências bacterianas de pequenos RNAs não-codificantes, tendo a intenção de estudar o uso efetivo desses descritores e diferenciar essas sequências dentre outras. (AU)