AAE-DeMo : Uma proposta de arquitetura inteligente para descoberta de motifs em sequências moleculares

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS

Faculdade de Ciência da Computação

Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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Dissertação

AAE-DeMo: Uma Proposta de Arquitetura Baseada em Algoritmos Evolutivos para Descoberta de Motifs em Expressões Genéticas

Augusto Garcia Schmidt

Pelotas, 2017

Augusto Garcia Schmidt

AAE-DeMo: Uma Proposta de Arquitetura Baseada em Algoritmos Evolutivos para Descoberta de Motifs em Expressões Genéticas

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal de Pelotas, como requisito parcial a obtenção do título de Mestre em Ciência da Computação.

Orientador: Prof. Dr. Marilton Sanchotene de Aguiar

Pelotas, 2017

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Augusto Garcia Schmidt

AAE-DeMo:Uma Proposta de Arquitetura Baseada em Algoritmos Evolutivos para Descoberta de Motifs em Expressões Genéticas

Dissertação aprovada como requisito parcial, para obtenção do grau em Mestre em Ciência da Computação, Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação, Faculdade de Ciência da Computação.

Data da Defesa:

Banca Examinadora:

........................................................................................................................................ Prof. Dr. .....................................................................................................(Orientador) Doutor em ..................................... pela Universidade ..................................................

........................................................................................................................................ Prof. Dr. ......................................................................................................................... Doutor em ..................................... pela Universidade ..................................................

........................................................................................................................................ Prof. Dr. ......................................................................................................................... Doutor em ..................................... pela Universidade ..................................................

........................................................................................................................................ Prof. Dr. ......................................................................................................................... Doutor em ..................................... pela Universidade ..................................................

Dedico este trabalho aos meus pais, meus avós e minha namorada.

Agradecimentos

        Ao Departamento de Informática da Universidade Federal de Pelotas – UFPEL, pelo apoio a minha participação no programa de mestrado.

        Ao meu orientador, Professor Dr. Marilton Sanchotene de Aguiar, por seu apoio, amizade, dedicação que foram fundamentais para realização deste trabalho.

        Ao Doutorando Frederico Schmidt Kremmer do Curso de Pós Graduação em Biotecnologia da Universidade Federal de Pelotas - UFPel, que sempre acreditou nesta proposta.

        Aos professores do mestrado que destinaram parte de seu precioso tempo e de alguma forma contribuíram para esta pesquisa
        Ao Grupo de Aplicações em Inteligência Artificial – GAIA, pela calorosa recepção e companheirismo que tiveram comigo desde o inicio desta jornada.

        A minha namorada, grande incentivadora para que eu não desistisse dos meus sonhos.

        Aos meus pais, pela minha existência e ajuda prestada no tempo de necessidade.

        A minha família e amigos (novos e antigos) que sempre me incentivaram e apoiaram nesta jornada.

“O homem científico não almeja resultados imediatos. Ele não espera que suas ideias mais avançadas sejam rapidamente retomadas. Seu trabalho é como o de um agricultor para o futuro. Seu dever é estabelecer bases para aqueles que estão por vir e apontar o caminho a ser seguido.”

(TESLA, Nikola 1934 p. 2)

        RESUMO

SCHMIDT, Augusto Garcia. AAE-DeMo: Uma Proposta de Arquitetura Baseada em Algoritmos Evolutivos para Descoberta de Motifs em Expressões Genéticas. 2017. 48f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2017.

Motifs não são entidades aleatórias encontradas nas cadeias de DNA. O Motif também pode ser definido como um fenômeno não único. Já os Motifs, além de ter padrões recorrentes na sequência analisada, também possuem uma função biológica. Os algoritmos evolutivos são amplamente utilizados para encontrar soluções para otimização e padrões de pesquisa na área de ciência da computação. Encontrar motivos em sequências de genes é um dos problemas mais importantes na bioinformática e pertence à classe NP-Completo. Portanto, é plausível investigar a hibridação de ferramentas consolidadas, mas limitado em seu desempenho, em combinação com técnicas de algoritmos evolutivos. Este trabalho tem a premissa de mostrar uma pesquisa das principais técnicas e conceitos de algoritmos evolutivos utilizados na descoberta de padrões (motifs) na expressão gênica e também um estudo aprofundado dos principais algoritmos de bioinformática que são usados ​​para esta função em recentes anos por pesquisadores. Entende-se que tais técnicas em combinação, podem obter resultados interessantes para pesquisa em bioinformática. Assim, propondo uma arquitetura otimizada para motivos em expressões genéticas de regiões promotoras da bactéria. Usando tantos algoritmos evolutivos, como algoritmos de bioinformática e técnicas de refinação de seus principais dados fornecidos pelos algoritmos utilizados. Assim, formando uma arquitetura com melhor desempenho devido à hibridização de ferramentas consolidadas para buscar padrões em expressões genéticas.