Anotações de Funções de Proteínas Utilizando Aprendizado de Máquina e Alinhamento Local - Oliveira, Gabriel Bianchin de; Pedrini, Hélio; Dias, Zanoni (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2026: Anais do XXXIX Concurso de Teses e DissertaçõesDO - 10.5753/ctd.2026.19540, 2026)
Com o avanço das tecnologias de sequenciamento, milhões de proteínas tiveram suas sequências determinadas, enquanto a anotação experimental de suas funções permanece limitada. A predição computacional de funções proteicas tornou-se, portanto, um problema central em bioinformática, caracterizado como uma tarefa de classificação multirrótulo hierárquica de larga escala. Nesta tese, propomos dois métodos baseados em aprendizado de máquina utilizando embeddings de modelos Transformers, bem como duas abordagens de ensemble que integram essas predições com alinhamento local de sequências. Avaliados na base derivada do CAFA5, principal conjunto de dados da área, os métodos propostos superaram consistentemente as principais abordagens da literatura, estabelecendo-se como os novos estado da arte para o problema de predição de funções proteicas a partir exclusivamente da sequência de aminoácidos. Além disso, apresentamos versões otimizadas em memória e um servidor Web público para uso da comunidade científica.