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metadata.teses.dc.title: Predição de estruturas secundárias de proteínas utilizando redes neurais artificiais
metadata.teses.dc.creator: Oliveira, Rilson Machado de
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Rodrigues, Thiago de Souza
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Toledo, Cláudio Fabiano Motta
Castro, Cristiano Leite de
metadata.teses.dc.description.concentration: Bioinformática
metadata.teses.dc.subject: Bioinformática
Redes neurais artificiais
bioinformatics
artificial neural networks
Protein structure prediction
metadata.teses.dc.date.issued: 17-Mar-2015
metadata.teses.dc.identifier.citation: OLIVEIRA, R. M. de. Predição de estruturas secundárias de proteínas utilizando redes neurais artificiais. 2008. 49 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.
metadata.teses.dc.description.resumo: A pesquisa se encontra na área de bioinformática, objetiva-se a predizer a estrutura secundária de uma proteína a partir de sua seqüência de aminoácidos, ou seja, sua estrutura primária. A predição foi feita utilizando redes neurais artificiais, que é um modelo computacional baseado no funcionamento de neurônios. Um banco de dados de proteínas, PDB (Protein Data Bank) foi utilizado para obter as informações das seqüências. Ao fim da pesquisa obteve uma taxa de exatidão de 78.1 % para a predição
metadata.teses.dc.description.abstract: This bioinformatics research aims the prediction of protein secondary structures from its amino acid sequence, in other words, its primary structure. The prediction will be accomplished using artificial neural networks, which are a computational model based on the behavior of neural cells. A protein database PDB (Protein Data Bank) will be used in order to obtain information on the sequences.In the end this research the accuracy was 78.1%.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5194
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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