Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas

El reconocimiento de patrones comunes o motivos en la evolución, disposición estructural y funcionalidad biológica de un conjunto de secuencias biológicas (ADN o proteínas) es aún hoy un desafío importante en Biología Computacional. El problema requiere la determinación simultánea de la composición...

Descripció completa

Guardat en:
Dades bibliogràfiques
Autor principal: Angelone, Laura (author)
Format: masterThesis
Idioma:espanyol
Publicat: 2005
Matèries:
Accés en línia:http://hdl.handle.net/20.500.12008/2935
Etiquetes: Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
_version_ 1868889996176392192
author Angelone, Laura
author_browse Angelone, Laura
author_facet Angelone, Laura
author_role author
collection COLIBRI
dc.creator.none.fl_str_mv Angelone, Laura
dc.date.none.fl_str_mv 2005
2014-11-24T22:35:54Z
2014-11-24T22:35:54Z
20141202
dc.format.none.fl_str_mv 114 p.
application/pdf
dc.identifier.none.fl_str_mv ANGELONE, L. "Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas". Tesis de maestría, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2005.
http://hdl.handle.net/20.500.12008/2935
dc.language.none.fl_str_mv es
spa
dc.publisher.none.fl_str_mv UR. FI-INCO,
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:COLIBRI
instname:Universidad de la República
instacron:Universidad de la República
dc.subject.none.fl_str_mv RECONOCIMIENTO DE PATRONES
BIOLOGIA COMPUTACIONAL
ALINEACION MULTIPLE DE SECUENCIAS BIOLOGICAS
MUESTREO GIBBS
dc.title.none.fl_str_mv Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
dc.type.none.fl_str_mv Tesis de maestría
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
description El reconocimiento de patrones comunes o motivos en la evolución, disposición estructural y funcionalidad biológica de un conjunto de secuencias biológicas (ADN o proteínas) es aún hoy un desafío importante en Biología Computacional. El problema requiere la determinación simultánea de la composición y ubicación de los motivos comunes a partir del conjunto de secuencias afectadas por ruido de evolución y desalineadas. De acuerdo a los trabajos de Ming Li et al. [44][45], la determinación de una solución exacta es un problema NP completo y por lo tanto la formulación de soluciones aproximadas es de fundamental interés. En particular, el modelado estadístico de secuencias mediante modelos ocultos de Markov (HMM) o mediante Muestreo Gibbs permite el diseño de aproximaciones biológicamente significativas sujeto a la disponibilidad de un número adecuado y variado de secuencias. Estas restricciones son especialmente limitantes en el caso de modelos HMM pero salvable en muestreo Gibbs admitiendo una carga computacional ligeramente mayor. A diferencia del modelado HMM, el cual asume una determinada estructura para el proceso de generación de datos, el muestreo Gibbs intenta aproximar la distribución de probabilidad que rige a los datos bajo estudio en un proceso iterativo caracterizado por una gran simplicidad algorítmica. En esta tesis se analizan tanto los aspectos teóricos como prácticos que rigen el muestreo Gibbs para el problema de detección de motivos. Los resultados de este análisis se encuentran en la implementación de un software específico, su aplicación a la determinación de motivos en familias de secuencias de proteínas muy divergentes encuadradas en el Proyecto "Caracterización de factores basales de trascripción en parásitos protozoarios", Serra et al.[56], y su comparación con los programas de uso libre Gibbs Sampling[32] y MEME[5] .
eu_rights_str_mv openAccess
format masterThesis
id anni_2d3d0bb9f1bee913a218e81a50487eae
identifier_str_mv ANGELONE, L. "Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas". Tesis de maestría, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2005.
instacron_str Universidad de la República
institution Universidad de la República
instname_str Universidad de la República
language spa
language_invalid_str_mv es
network_acronym_str anni
network_name_str oai-lr-anni
oai_identifier_str oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/2935
publishDate 2005
publishDateSort 2005
publisher.none.fl_str_mv UR. FI-INCO,
reponame_str COLIBRI
repository.mail.fl_str_mv
repository.name.fl_str_mv
repository_id_str
rights_invalid_str_mv Licencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)
spelling Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicasAngelone, LauraRECONOCIMIENTO DE PATRONESBIOLOGIA COMPUTACIONALALINEACION MULTIPLE DE SECUENCIAS BIOLOGICASMUESTREO GIBBSEl reconocimiento de patrones comunes o motivos en la evolución, disposición estructural y funcionalidad biológica de un conjunto de secuencias biológicas (ADN o proteínas) es aún hoy un desafío importante en Biología Computacional. El problema requiere la determinación simultánea de la composición y ubicación de los motivos comunes a partir del conjunto de secuencias afectadas por ruido de evolución y desalineadas. De acuerdo a los trabajos de Ming Li et al. [44][45], la determinación de una solución exacta es un problema NP completo y por lo tanto la formulación de soluciones aproximadas es de fundamental interés. En particular, el modelado estadístico de secuencias mediante modelos ocultos de Markov (HMM) o mediante Muestreo Gibbs permite el diseño de aproximaciones biológicamente significativas sujeto a la disponibilidad de un número adecuado y variado de secuencias. Estas restricciones son especialmente limitantes en el caso de modelos HMM pero salvable en muestreo Gibbs admitiendo una carga computacional ligeramente mayor. A diferencia del modelado HMM, el cual asume una determinada estructura para el proceso de generación de datos, el muestreo Gibbs intenta aproximar la distribución de probabilidad que rige a los datos bajo estudio en un proceso iterativo caracterizado por una gran simplicidad algorítmica. En esta tesis se analizan tanto los aspectos teóricos como prácticos que rigen el muestreo Gibbs para el problema de detección de motivos. Los resultados de este análisis se encuentran en la implementación de un software específico, su aplicación a la determinación de motivos en familias de secuencias de proteínas muy divergentes encuadradas en el Proyecto "Caracterización de factores basales de trascripción en parásitos protozoarios", Serra et al.[56], y su comparación con los programas de uso libre Gibbs Sampling[32] y MEME[5] .UR. FI-INCO,2014-11-24T22:35:54Z2014-11-24T22:35:54Z200520141202Tesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion114 p.application/pdfANGELONE, L. "Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas". Tesis de maestría, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. Instituto de Computación – PEDECIBA, 2005.http://hdl.handle.net/20.500.12008/2935reponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaesspaLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad De La República. (Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución – No Comercial – Sin Derivadas (CC BY-NC-ND 4.0)oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/29352026-04-14T10:27:49Z
spellingShingle Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
Angelone, Laura
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
BIOLOGIA COMPUTACIONAL
ALINEACION MULTIPLE DE SECUENCIAS BIOLOGICAS
MUESTREO GIBBS
status_str acceptedVersion
title Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
title_full Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
title_fullStr Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
title_full_unstemmed Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
title_short Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
title_sort Análisis del muestreo Gibbs para detección de motivos en secuencias biológicas
topic RECONOCIMIENTO DE PATRONES
BIOLOGIA COMPUTACIONAL
ALINEACION MULTIPLE DE SECUENCIAS BIOLOGICAS
MUESTREO GIBBS
url http://hdl.handle.net/20.500.12008/2935