Comparação entre diferentes modelos de cálculo de curvatura do DNA como parâmetro de predição e reconhecimento in silico de promotores alternativos de Escherichia coli - e Silva, Scheila de Avila; Coelho, Rafael; Portela, Priscila; Paz, Jeane; Echeverrigaray, Sergio (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2014: Anais do VIII Brazilian e-Science Workshop, 2014)
As tecnologias de inteligência artificial ganham aplicabilidade nas áreas científicas, como biologia, devido ao aumento de dados disponíveis em repositórios específicos. Considerando este contexto, é possível obter inferências relevantes com a aplicação destas técnicas em questões relacionadas à regulação gênica. Assim, este trabalho descreve a aplicação de redes neurais artificiais no reconhecimento e predição de promotores associados a fatores σ alternativos de E. coli. Além da separação por fator σ, este trabalho apresenta como diferencial, a exploração da curvatura da molécula de DNA como parâmetro de classificação. A exatidão obtida com a aplicação desta metodologia, para os diferentes fatores σ foi de: σ 24 : 72,36 %; σ 28 : 67,17%; σ 32 : 72,67%; σ 38 :75,45%. Estes resultados indicam o potencial da curvatura como uma característica a ser incorporada nas ferramentas de predição de promotores a fim de diminuir o número de falsos positivos.