A DBSCAN-Based Approach for Evaluating Protein Clusters Using Embeddings Generated from k-mer Images with Vision Transformer - Soares, Giovanna A. P.; Marques, Hannah I. S.; Barbosa, Raquel de M.; Fernandes, Marcelo A. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho apresenta uma abordagem para análise de agrupamentos de proteínas a partir de embeddings vetoriais gerados por imagens de kmers processadas por um modelo Vision Transformer (ViT). A abordagem, independente de alinhamento, permite o uso de métodos de agrupamento baseados em densidade, como o DBSCAN, aplicado aos conjuntos UniRef100 e UniRef90. Foram propostas duas métricas: contaminação, que mede a pureza dos clusters em relação aos rótulos originais, e espalhamento, que quantifica a fragmentação de um rótulo em múltiplos grupos. Os resultados mostram que o UniRef100 apresentou baixa contaminação, enquanto o UniRef90 apresentou maior dispersão. A metodologia possibilita identificar subestruturas e divisões internas em rótulos e fornecer medidas para curadoria, refinamento e anotação funcional de bases biológicas.