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  4. PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorOliveira, Rilson Machado de-
dc.date.accessioned2015-03-17T13:15:35Z-
dc.date.available2015-03-17T13:15:35Z-
dc.date.issued2015-03-17-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5194-
dc.description.abstractThis 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%.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectbioinformaticspt_BR
dc.subjectartificial neural networkspt_BR
dc.subjectProtein structure predictionpt_BR
dc.titlePredição de estruturas secundárias de proteínas utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.concentrationBioinformáticapt_BR
dc.contributor.advisor1Rodrigues, Thiago de Souza-
dc.contributor.referee1Toledo, Cláudio Fabiano Motta-
dc.contributor.referee1Castro, Cristiano Leite de-
dc.description.resumoA 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 prediçãopt_BR
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