BioSom

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMarchaukoski, Jeroniza Nunes-
Autor(es): dc.contributorSteffens, Maria Berenice Reynaud-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Programa de Pós-Graduação em Bioinformática-
Autor(es): dc.creatorOtemaier, Kelly Rafaela-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-22T00:02:06Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-22T00:02:06Z-
Data de envio: dc.date.issued2013-09-11-
Data de envio: dc.date.issued2013-09-11-
Data de envio: dc.date.issued2013-09-11-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/31637-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/31637-
Descrição: dc.descriptionResumo: 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.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectDissertações-
Título: dc.titleBioSom-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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