SILA

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRaittz, Roberto Tadeu-
Autor(es): dc.contributorPedrosa, Fábio de Oliveira, 1947--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Programa de Pós-Graduação em Bioinformática-
Autor(es): dc.creatorVialle, Ricardo Assunção-
Data de aceite: dc.date.accessioned2019-08-21T22:56:53Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2019-08-21T22:56:53Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-03-20-
Data de envio: dc.date.issued2014-03-20-
Data de envio: dc.date.issued2013-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1884/34801-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/34801-
Descrição: dc.descriptionResumo: Na Bioinformática, a comparação de sequências é uma tarefa essencial para diversas atividades e é onde geralmente se tem o maior custo computacional. A anotação de genomas é uma atividade que envolve tarefas distintas, dentre elas a comparação de sequências contra grandes bancos de dados. Este trabalho apresenta um sistema para anotação automática de genomas de procariotos chamado SILA e uma nova abordagem independente de alinhamento para busca e comparação de sequências de proteínas chamado Rapid Alignment Free Tool for Sequences Similarity Search (RAFTS3). O SILA combina duas ferramentas para realizar a predições de genes. Os genes preditos são comparados com três bancos de sequências de proteínas (NR, Pfam e COG) utilizando o RAFTS3 para buscar informações que possam inferir, através da semelhança de sequências, as funções dos genes. Os testes realizados mostraram que o RAFTS3 obteve resultados comparáveis ao BLASTp com desempenho até 500 vezes superior em buscas por sequências com alta similaridade contra grandes bancos. O SILA apresenta resultados de anotação comparáveis ao estado da arte com altas taxas de acerto na predição e identificação dos genes. O serviço de anotação está disponível em ambiente Web.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectGenoma humano-
Palavras-chave: dc.subjectBioinformática-
Título: dc.titleSILA-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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