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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/9040
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBrito, Daniel Miranda de-
dc.date.accessioned2017-07-03T13:42:30Z-
dc.date.accessioned2018-07-21T00:15:09Z-
dc.date.available2018-07-21T00:15:09Z-
dc.date.issued2017-02-24-
dc.identifier.citationBRITO, Daniel Miranda de. Uma nova abordagem para a identificação de ilhas genômicas em bactérias com base no método de agrupamento mean shift. 2017. 76 f. Tese (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2017.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/9040-
dc.description.abstractGenomic islands (GIs) are regions of the bacterial and archaeal genomes that were acquired through the phenomenon of horizontal transfer. Usually, these regions provide important adaptations to these organisms, such as antibiotic resistance and pathogenicity, whose effects can be harmful to other species. For these reasons, many computational methodologies have been proposed for their prediction, however, none of them are capable to precisely identify the whole repertoire of islands present in a given genomic sequence. Therefore, the development of new approaches that explore different aspects of these regions is timely, allowing the identification of those not known. In this paper, it is proposed a novel method for the identification of GIs, built based on mean shift clustering algorithm, with the automatic bandwidth calculation, necessary to its operation. Test results with genomic island inserted in bacterial genomes show that the method is capable of identifying these regions, with sensitivity rates above 99%. Tests performed with bacterial genomes with known GIs revealed the potential of the method for their identification and for the discovery of new island. The detailed study of the new islands content pointed the presence of typical GIs elements, confirming its effectiveness in the prediction of these regions.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-07-03T13:42:30Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2175297 bytes, checksum: 0d32244b68ce823204f52f4f1ca022de (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-07-03T13:42:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2175297 bytes, checksum: 0d32244b68ce823204f52f4f1ca022de (MD5) Previous issue date: 2017-02-24eng
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dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapor
dc.rightsAcesso abertopor
dc.subjectIlhas genômicaspor
dc.subjectPrediçãopor
dc.subjectAnálise genômicapor
dc.subjectAgrupamentopor
dc.subjectMean shiftpor
dc.titleUma nova abordagem para a identificação de ilhas genômicas em bactérias com base no método de agrupamento mean shiftpor
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Rêgo, Thaís Gaudêncio do-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3166390632199101por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4109291095073729por
dc.description.resumoIlhas genômicas (IGs) são regiões do genoma de bactérias e arqueas adquiridas por meio do fenômeno da transferência horizontal. Frequentemente, essas regiões proporcionam importantes adaptações a esses organismos, como resistência a antibióticos e patogenicidade, cujos efeitos podem ser danosos a outras espécies. Por essa razão, diversas metodologias computacionais foram propostas para a sua predição, porém nenhuma capaz de identificar o repertório completo de ilhas presentes em uma determinada sequência genômica. Portanto, torna-se oportuno o desenvolvimento de novas abordagens que explorem diferentes aspectos dessas regiões, permitindo a identificação daquelas não conhecidas. Nesse trabalho, propõe-se um novo método para a identificação de IGs, construído com base no algoritmo de agrupamento mean shift, com o cálculo automático da largura de banda, indispensável para o seu funcionamento. Resultados dos testes com ilhas genômicas inseridas em genomas de bactérias mostram que o método é capaz de identificar essas regiões com taxas de acerto acima de 99%. Testes realizados com genomas de bactérias com IGs conhecidas revelaram o potencial do método para a sua identificação e para a descoberta de novas ilhas. O estudo detalhado do conteúdo das novas ilhas apontou a presença de elementos típicos de IGs, confirmando a eficácia do método na predição dessas regiões.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInformáticapor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapor
dc.publisher.initialsUFPBpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/retrieve/18476/arquivototal.pdf.jpg*
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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