Busca avançada
Ano de início
Entree

Modelos ocultos de Markov aplicados a elementos transponíveis

Processo: 12/22205-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2013
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2014
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Carlos Norberto Fischer
Beneficiário:Victor de Abreu Campos
Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Biologia computacional   Elementos de DNA transponíveis   Modelo oculto de Markov
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Elementos transponíveis | Identificação e Classificação | Modelos Ocultos de Markov | Bioinformática

Resumo

SATE Comp é um ambiente computacional voltado para auxiliar processos de análise de Elementos Transponíveis (TEs). O SATE Comp identifica e classifica TEs em sequências genômicas através do processo de homologia (usando o aplicativo Repeat Masker) e utilizando Modelos Ocultos de Markov (HMMs) (usando o aplicativo HMMER). Neste projeto, o aluno buscará formas de melhorar os resultados obtidos atualmente pelo SATE Comp, especificamente no que se refere aos resultados produzidos a partir do uso de HMMs. Para isso, ele aprofundará seus conhecimentos sobre os temas TEs e HMMs, visando encontrar alternativas para a geração dos modelos HMM necessários para a identificação e classificação de TEs.(AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Mais itensMenos itens
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas
(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)
FISCHER, CARLOS N.; CAMPOS, VICTOR DE A.; BARELLA, VICTOR H.. On the Search for Retrotransposons: Alternative Protocols to Obtain Sequences to Learn Profile Hidden Markov Models. JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY, v. 25, n. 5, p. 517-527, . (11/00428-5, 12/22205-0, 12/24774-2)