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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Modelos ocultos de markov para predição de genes NIF11 em cianobactérias da região amazônica
metadata.dc.creator: NAZARÉ, Anderson Furtado de
SOUZA, Nicoli da Silva Pereira de
metadata.dc.contributor.advisor1: FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki
metadata.dc.contributor.advisor-co1: LIMA, Alex Ranieri Jerônimo
Issue Date: Apr-2017
Citation: NAZARÉ, Anderson Furtado de; SOUZA, Nicoli da Silva Pereira de. Modelos ocultos de markov para predição de genes NIF11 em cianobactérias da região amazônica. Orientadora: Regiane Silva Kawasaki Francês. 2017. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2017. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/2841 . Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: As cianobactérias possuem uma alta variabilidade estrutural e diversidade fenotípica, assim estando presentes em vários habitats. A grande diversidade no bioma da região amazônica somada aos estudos sobre bacteriocinas peptídeos produzidos por vários microrganismos, inclusive cianobactérias são de grande importância para várias indústrias, dentre elas a farmacêutica e alimentícia. Outro fator relevante para pesquisas com bacteriocinas é sua relação com genes do domínio nif11, presentes em cianobactérias da região amazônica. O presente trabalha utiliza-se de técnicas e ferramentas da bioinformática como alinhamentos múltiplos, softwares de visualização e a modelagem de perfis por inferência, para este último foram utilizados os Modelos Ocultos de Markov (Hidden Markov Model – HMM), onde um perfil foi desenvolvido e treinado para identificação de sequências dos genes nif11 em sete genomas. Posteriormente a eficácia do modelo desenvolvido foi verificada ao serem comparados os resultados obtidos com os gerados pelo modelo TIGR03798, onde foi constatado um aumento de sensibilidade na identificação das sequências alvos.
Abstract: The cyanobacteria have a high structural variability and phenotypic diversity, because of this reason they are present in several different habitat. The high diversity of Amazonian biome, summed to bacteriocin studies (peptides produced by numerous microorganisms, including cyanobacteria) have a great importance to the pharmaceutical and food industry. Besides that, other relevant point for bacteriocin related research is their relation with genes of the domain nif11, present in cyanobacteria from the Amazon region. In the present study, we used bioinformatics techniques and tools such as multiple sequence alignment, visualization software, and profiling by inference. For the later we used a developed and trained Hidden Markov Model (HMM) to identify sequences of nif11 genes in seven genomes.The efficiency of the developed model was verified by comparing the results obtained with those generated by the TIGR03798 model, where there was an increase on the sensibility of the target sequences identification.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Keywords: HMM
Cianobactérias
Nif 11
Bacteriocina
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Faculdade de Computação - FC/ICEN

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