Classificação hierárquica de elementos transponíveis utilizando aprendizado de máquina

• Processo: 15/14300-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2016
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo Cerri
• Beneficiário: Ricardo Cerri
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Carlos
• Pesquisadores associados: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho ; Carlos Norberto Fischer ; Márcio Porto Basgalupp
• Auxílio(s) vinculado(s): 16/50457-5 - Multi-objective evolutionary methods for hierarchical and multi-label classification, AP.R SPRINT
• Assunto(s): Biologia computacional Inteligência artificial Redes neurais (computação) Algoritmos genéticos Elementos de DNA transponíveis Genomas Classificação hierárquica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Geneticos | Aprendizado de Máquina | bioinformática | Classificação Hierárquica | Elementos transponíveis | Redes neurais | Inteligência Artificial

Resumo

Elementos Transponíveis (TEs) são sequências de DNA que podem se mover de um local para outro dentro do genoma de uma célula. Eles contribuem para a diversidade genética das espécies, e seus mecanismos de transposição podem afetar a funcionalidade dos genes. A correta identificação e classificação de TEs é útil para a compreensão de seus efeitos no processo evolutivo dos genomas. Os TEs são organizados em uma taxonomia hierárquica, com famílias e superfamílias. Geralmente, a identificação e classificação de TEs é realizada por meio de ferramentas de Bioinformática que utilizam homologia, comparando uma sequência com várias sequências de um conjunto de dados com TEs já identificados. Esse método apresenta limitações, pois a homologia entre sequências ignora as propriedades bioquímicas das mesmas, e também os relacionamentos hierárquicos entre as diferentes famílias e superfamílias de TEs. Assim, neste projeto, serão investigados e propostos diferentes métodos de classificação hierárquica de TEs utilizando Aprendizado de Máquina (AM). Inicialmente, diferentes conjuntos de dados serão construídos com sequências de nucleotídeos e de aminoácidos já com TEs previamente identificados. Para a construção desses conjuntos de dados, serão utilizadas ferramentas de Bioinformática desenvolvidas para extrair características bioquímicas de sequências, e também diferentes estratégias para conversão de sequências em valores de atributos adequados para a utilização em técnicas de AM. Os conjuntos de dados serão, então, estruturados hierarquicamente, de acordo com as famílias e superfamílias de TEs a que pertencem. Os métodos de classificação propostos serão comparados com métodos existentes na literatura, e avaliados por meio de medidas de avaliação específicas para problemas de classificação hierárquica. (AU)

Publicações científicas

(12)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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