Busca avançada
Ano de início
Entree

Aprendizado de máquina multirrótulo para localização subcelular de proteínas

Processo: 16/25220-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 01 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo Cerri
Beneficiário:Leonardo Utida Alcântara
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):17/24807-1 - Aprendizado ativo para localização subcelular de proteínas, BE.EP.IC
Assunto(s):Aprendizado computacional   Inteligência artificial   Biologia computacional

Resumo

A localização subcelular de proteínas é uma tarefa de classificação de extrema importância, visto que a localização das proteínas dentro de uma célula está diretamente relacionada com as funções dessas proteínas. Essa tarefa é desafiadora dado que existe uma gama de proteínas que residem em dois ou mais locais ao mesmo tempo ou que se deslocam entre vários locais dentro da célula. Em Aprendizado de Máquina, tal tarefa de classificação é denominada classificação multirrótulo, pois uma dada instância (proteína) pode ser classificada em duas ou mais classes (localizações) ao mesmo tempo. Assim, este projeto de Iniciação Científica tem como objetivo investigar o desempenho de diferentes métodos para a predição da localização subcelular de proteínas. Serão analisados e testados diferentes métodos dependentes e independentes de algoritmo, e seus resultados serão comparados com os métodos considerados estado-da-arte. Os testes serão analisados em conjuntos de dados de proteínas de plantas e vírus utilizando medidas de avaliação específicas para problemas multirrótulo. (AU)