Exportar registro bibliográfico

Predição computacional de sítios de ligação de fatores de transcrição baseada em gramáticas regulares estocásticas (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: FERRÃO NETO, ANTONIO - BIOINFORMÁTICA
  • Unidade: BIOINFORMÁTICA
  • Assunto: BIOINFORMÁTICA
  • Keywords: PWM; Regular grammars; Sítios de ligação de fatores de transcrição; Transcription factor; Transcription factor binding sites; cis-regulatory modules; CRM; Enhancer; Gramáticas regulares; Módulos cis-regulatórios; Motifs; Motivos
  • Language: Português
  • Abstract: Fatores de transcrição (FT) são proteínas que se ligam em sequências específicas e bem conservadas de nucleotídeos no DNA, denominadas sítios de ligação dos fatores de transcrição (SLFT), localizadas em regiões de regulação gênica conhecidas como módulos cis-reguladores (CRM). Ao reconhecer o SLFT, o fator de transcrição se liga naquele sítio e influencia a transcrição gênica positiva ou negativamente. Existem técnicas experimentais para a identificação dos locais dos SLFTs em um genoma, como footprinting, ChIP-chip ou ChIP-seq. Entretanto, a execução de tais técnicas implica em custos e tempo elevados. Alternativamente, pode-se utilizar as sequências de SLFTs já conhecidas para um determinado fator de transcrição e aplicar técnicas de aprendizado computacional supervisionado para criar um modelo computacional para tal sítio e então realizar a predição computacional no genoma. Entretanto, a maioria das ferramentas computacionais existentes para esse fim considera independência entre as posições entre os nucleotídeos de um sítio - como as baseadas em PWMs (position weight matrix) - o que não é necessariamente verdade. Este projeto teve como objetivo avaliar a utilização de gramáticas regulares estocásticas (GRE) como técnica alternativa às PWMs neste problema, uma vez que GREs são capazes de caracterizar dependências entre posições consecutivas dos sítios. Embora as diferenças de desempenho tenham sido sutis, GREs parecem mesmo ser mais adequadas do que PWMs na presença devalores mais altos de dependência de bases, e PWMs nos demais casos. Por fim, uma ferramenta de predição computacional de SLFTs foi criada baseada tanto em GREs quanto em PWMs
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 27.10.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERRÃO NETO, Antonio; ANDRIOLI, Luiz Paulo Moura; LIMA, Ariane Machado. Predição computacional de sítios de ligação de fatores de transcrição baseada em gramáticas regulares estocásticas. 2017.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02012018-144349/ >.
    • APA

      Ferrão Neto, A., Andrioli, L. P. M., & Lima, A. M. (2017). Predição computacional de sítios de ligação de fatores de transcrição baseada em gramáticas regulares estocásticas. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02012018-144349/
    • NLM

      Ferrão Neto A, Andrioli LPM, Lima AM. Predição computacional de sítios de ligação de fatores de transcrição baseada em gramáticas regulares estocásticas [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02012018-144349/
    • Vancouver

      Ferrão Neto A, Andrioli LPM, Lima AM. Predição computacional de sítios de ligação de fatores de transcrição baseada em gramáticas regulares estocásticas [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-02012018-144349/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021