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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2005.tde-05062007-115359
Documento
Autor
Nome completo
Jesus Pascual Mena Chalco
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2005
Orientador
Banca examinadora
Cesar Junior, Roberto Marcondes (Presidente)
Carrer, Helaine
Hirata Junior, Roberto
Título em português
Identificação de regiões codificantes de proteína através da transformada modificada de Morlet
Palavras-chave em português
bioinformática
identificação de genes
periodicidade nos éxons
pipeline
processamento digital de sinais
transformada modificada de Morlet
Resumo em português
Um tópico importante na análise de seqüências biológicas é a busca de genes, ou seja, a identificação de regiões codificantes de proteínas. Esta identificação permite a posterior procura de significado, descrição ou categorização biológica do organismo analisado. Atualmente, vários métodos combinam reconhecimento de padrões com conhecimento coletado de conjuntos de treinamento ou de comparações com banco de dados genômicos. Entretanto, a acurácia desses métodos está ainda longe do satisfatório. Novos métodos de processamento de seqüências de DNA e de identificação de genes podem ser criados através da busca por conteúdo (search-by-content). O padrão periódico de DNA em regiões codificantes de proteína, denominada periodicidade de três bases, vem sendo considerado uma propriedade dessas regiões. As técnicas de processamento digital de sinais fornecem uma base robusta para a identificação de regiões com periodicidade de três bases. Nesta dissertação, são apresentados um \pipeline, os conceitos básicos da identificação genômica, e métodos de processamento digital de sinais utilizados para a identificação de regiões codificantes de proteínas. Introduzimos um novo método para a identificação dessas regiões, baseado na transformada proposta, denominada Transformada Modificada de Morlet. Apresentamos vários resultados experimentais obtidos a partir de seqüências de DNA sintéticas e reais. As principais contribuições do trabalho consistem no desenvolvimento de um pipeline para projetos genoma e na criação de um método de identificação de regiões codificantes onde a periodicidade de três bases seja latente. O método apresenta desempenho superior e vantagens importantes em comparação ao método tradicional baseado na transformada de Fourier de tempo reduzido.
Título em inglês
Identification of Protein Coding Regions through the Modified Morlet Transform
Palavras-chave em inglês
bioinformatics
digital signal processing
genes identification
modified Morlet transform
periodicity in exons
pipeline
Resumo em inglês
An important topic in biological sequences analysis is gene finding, i.e. the identification of protein coding regions. This identification allows the posterior research for meaning, description or biological categorization of the analyzed organism. Currently, several methods combine pattern recognition with knowledge collected from training datasets or from comparison with genomic databases. Nonetheless, the accuracy of these methods is still far from satisfactory. New methods of DNA sequences processing and genes identification can be created through search-by-content such sequences. The periodic pattern of DNA in protein coding regions, called three-base periodicity, has been considered proper of coding regions. Digital signal processing techniques supply a strong basis for regions identification with three-base periodicity. In this work, we present a bioinformatics pipeline, basic concepts of the genomic identification and digital signal processing methods used for protein coding regions identification. We introduce a new method for identification of these regions, based on a newly proposed transform, called Modified Morlet Transform. We present some obtained experimental results from synthetic and real DNA sequences. The main contributions consist of the bioinformatics pipeline development for genoma projects and the creation of a method for protein coding regions identification where the three-base periodicity is latent. The method presents superior performance and important advantages in comparison to traditional method based on the short time Fourier transform.
 
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Data de Publicação
2007-06-12
 
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