portal da computação    ciência da computação     engenharia de computação     pós-graduação webmail
Banca de TCC: Vinícius Steffens Pazzini
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 2 anos, 147 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2015/1)

Avaliação de técnicas de inteligência artificial na descoberta de Motifs
por
Vinícius Steffens Pazzini

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador)
Prof. Anderson Priebe Ferrugem
Prof. Ricardo Matsumura Araujo

Data: 29 de Junho de 2015

Hora: 14:00h

Local: Auditório Acadêmico

Resumo: Descoberta de padrões em sequenciamentos genéticos é uma tarefa difícil, mas que pode ter grandes implicações na saúde. Padrões podem representar áreas do DNA importantes para o funcionamento do organismos e, portanto, podem ser usadas contra eles. A contribuição da descoberta de novos padrões no DNA de bactérias pode levar ao desenvolvimento de uma nova vacina. O principal problema é que a quantidade de dados para ser analisada é muito grande o que torna realizar uma busca exaustiva muito custoso. Considerando essas limitações e as técnicas utilizadas atualmente propõe-se a utilização de técnicas de IA para melhorar o desempenho desse processo, tanto em tempo quanto em acurácia. Esse é um trabalho comparativo entre diferentes técnicas de inteligência artificial e ferramentas existentes na descoberta de motifs. Três abordagens foram implementadas, sendo elas algoritmo genético, clustering e redes neurais para clustering. Além disso foram testadas três ferramentas existentes e largamente utilizadas: o MEME, o GAME e o BioProspector. Duas classes de testes foram definidas na realização desse trabalho. A primeira é referente a um ambiente controlado onde motifs com configurações específicas foram implantados em sequências aleatórias de tamanho fixo. Na segunda etapa de testes foram utilizadas sequências e motifs já mapeados. Os testes comprovaram a dificuldade do problema enfrentado, já que nenhum algoritmo foi ótimo em todos os casos. Nota-se aqui que esse problema pode ser abordado de diversas formas e que nenhuma delas deve ser negligenciada. Ambos conjuntos de testes demonstraram a dificuldade de descobrir novos motifs sem nenhuma informação além da sequência e do tamanho do motif. Embora nenhum método tenha sido absoluto todos demonstraram resultados interessantes em pelo menos um dos casos estudado.

Para mais informações acesse: http://inf.ufpel.edu.br/notcc/doku.php?id=bancas:2015_1

CDTec UFPel
Find us on Google+