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dc.contributor.authorOtemaier, Kelly Rafaelapt_BR
dc.contributor.otherMarchaukoski, Jeroniza Nunespt_BR
dc.contributor.otherSteffens, Maria Berenice Reynaudpt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Programa de Pós-Graduação em Bioinformáticapt_BR
dc.date.accessioned2013-09-11T17:38:31Z
dc.date.available2013-09-11T17:38:31Z
dc.date.issued2013-09-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/31637
dc.description.abstractResumo: Genes e proteínas são de grande importância biológica para a compreensão de processos bioquímicos e requerem nomes consistentes. Existem diversas diretrizes para nomenclatura de genes, mas elas não são rigorosamente aplicadas à atribuição de nomes aos genes recém-identificados, gerando assim, inúmeras maneiras de nomear um mesmo gene. Este trabalho tem o objetivo de detectar e minimizar a redundância e a inconsistência de dados para colaborar com a identificação correta de genes. Para isso foram utilizadas técnicas de Inteligência Artificial para identificar os sinônimos realizando um estudo dirigido a dez experimentos distintos. Para selecionar os dados dos experimentos foi construído um banco de dados relacional para armazenar as informações constantes na base NR do NCBI e as informações identificadas neste estudo. Os dados do experimento foram minerados através das técnicas de mapas auto-organizáveis de Kohonen. A Rede SOM de Kohonen foi aplicada para exprimir as relações de similaridade entre os dados. Para identificação dos agrupamentos gerados pela rede SOM foi utilizada a técnica denominada Matriz-U. As informações resultantes deste trabalho permitem inferir os sinônimos dos genes, identificar prováveis nomes para genes nomeados como hipotéticos e apontar possíveis erros de anotação.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectDissertaçõespt_BR
dc.titleBioSompt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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