O Problema da seleção de segmentos específicos: algoritmos e aplicações

Autor: Dobre, Jean Alexandre
Přispěvatelé: Adi, Said Sadique, Moreano, Nahri Balesdent, Salgado, Leonardo Rippel
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFGD
Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)
instacron:UFGD
Popis: Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-05-11T13:16:04Z No. of bitstreams: 1 UFMS - JeanAlexandreDobre.pdf: 2509031 bytes, checksum: 521241bf4b2e82eaf932de6d88daaf22 (MD5) Made available in DSpace on 2020-05-11T13:16:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 UFMS - JeanAlexandreDobre.pdf: 2509031 bytes, checksum: 521241bf4b2e82eaf932de6d88daaf22 (MD5) Previous issue date: 2017-07-31 O Problema da Seleção de Segmentos Específicos consiste em, dadas duas ou mais sequências de DNA, encontrar o menor segmento em uma delas que tenha pelo menos k diferenças com relação a todos os segmentos das outras sequências. Esse problema é recorrente na Biologia, cuja solução possibilita, dentre outras coisas, uma amplificação precisa de regiões específicas de DNA em laboratório. Com isso é possível detectar e diagnosticar doenças infecciosas, e identificar o patógeno causador da infecção. O Problema da Seleção de Segmentos Específicos pode ser resolvido através de um problema computacional denominado Problema do Primer com k Diferenças. Embora ao longo do tempo algumas abordagens tenham sido propostas para esse último, com algoritmos cada vez mais eficientes, sabemos que alguns têm um alto custo de processamento e uso de memória, o que torna inviável sua aplicação na prática. Com isso em mente, e considerando que, até onde sabemos, nenhum estudo foi realizado para fazer uma comparação entre esses algoritmos, propomos aqui um estudo detalhado das diferentes abordagens conhecidas para resolver o Problema do Primer com k Diferenças, fazendo uma avaliação dos algoritmos relacionados com casos de testes artificiais e reais e utilizando o melhor deles no desenvolvimento de um sistema que possa ser utilizado de forma efetiva por biólogos e outros interessados na seleção de segmentos específicos. The Specific Segment Selection Problem takes as input two or more DNA sequences, and gives as output the shortest segment in one of them that has at least k differences from any segments of the other sequences. This problem is recurrent in Biology, whose solution enables, among other things, an accurate amplification of specific regions of DNA in laboratory. With this it is possible to detect and diagnose infectious diseases, and to identify the pathogen that causes the infection. The Specific Segment Selection Problem can be solved through a computational problem called k Diference Primer Problem. Although over time several approaches have been proposed to solve this last problem, with efficient algorithms, we know that some of them have a high cost of processing and memory usage, which makes its application impractical. With this in mind, and considering that, to the best of our knowledge, no studies have been carried out to compare these algorithms, we propose here a detailed study of the different known approaches to the k Diference Primer Problem, making an evaluation of the related algorithms by using artificial and real tests and using the best of them in the development of a software that can be used effectively by biologists and others interested in the selection of specific segments.
Databáze: OpenAIRE
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