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dc.contributor.advisorSilva, Sheila de Avila e
dc.contributor.authorMartinez, Gustavo Sganzerla
dc.contributor.otherKumar, Aditya
dc.contributor.otherLaguna, Sergio Echeverrigaray
dc.contributor.otherYella, Venkata Rejesh
dc.contributor.otherGálan Vásquez, Edgardo
dc.date.accessioned2022-05-16T17:29:29Z
dc.date.available2022-05-16T17:29:29Z
dc.date.issued2022-05-11
dc.date.submitted2021-11-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/10023
dc.descriptionAs arqueas foram incluídas como um domínio particular da árvore da vida há pouco tempo. Esse vasto e inexplorado domínio requer várias técnicas voltadas a produzir inferências confiáveis uma vex que não há muita informação anotada. O objetivo dessa tese é criar uma pipeline de bioinformática que encontra promotores nos genomas não anotados de arqueas. Para tal, a conservação reportada nos sítios de ligação de proteínas de fatores de transcrição é considerado para desenhar um perfil de sequências promotoras derivado de promotores experimentalmente dos organismos Haloferax volcanii, Thermococus kodakarensis, Sulfolobus solfataricus. Além disso, o aspecto conservado desses organismo é aplicado em uma tarefa classificatória baseada em redes neurais artificiais e estatística. Os resultados obtidos nessa tese são demonstrados através de dois artigos científicos. No primeiro, o sítio de ligação de proteínas de fatores de transcrição que auxiliam a ligação da enzima RNAP foram localizados em sequências promotoras que carecem dos sítios de ligação tradicionais. Em segundo, uma combinação de estatística e redes neurais artificiais mostrou-se bem sucedido ao classificar promotores de arqueastes-vos em uma taxa > 90%, o que demonstra uma maneira satisfatória de entregar anotação genômica em sequências de organismos cujo o genoma ainda não está totalmente explorado. [resumo fornecido pelo autor]pt_BR
dc.description.abstractArchaea were not long ago included as a particular domain in the tree of life. This vast and unexplored domain requires a plethora of techniques aimed to produce reliable inferences on it since not much information has been annotated. The objective of this thesis is to create a bioinformatics pipeline that encounters promoters in unannotated genomes of archaea. To perform such task, the conservation reported in the binding site of specific transcription factor proteins is considered in order to draw a profile of promoter-like sequences derived from experimentally validated promoters of the archaea H. volcanii, S. solfataricus, and T. kodakarensis. Additionally, the conserved aspect of these organisms is employed is a classification task based on statistics and artificial neural networks. The results obtained in this thesis are displayed in the form of two scientific articles. Where in the first, the binding site of transcription factor proteins that assist RNAP binding was located even in promoter sequences that lack the canonical binding sites as well as unannotated organisms. Secondly, a combination of statistics and artificial neural network classification has succeeded in classifying archaeal promoters in a rate > 90%, which has shown a satisfactory way to deliver annotation upon sequences whose genome is not fully explored. [resumo fornecido pelo autor]en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPESpt_BR
dc.language.isoen_USpt_BR
dc.subjectArchaeapt_BR
dc.subjectDNApt_BR
dc.subjectBiotecnologiapt_BR
dc.subjectArchaeaen
dc.subjectDNAe
dc.subjectBiotechnologyen
dc.titleCharacterization and annotation of archaeal promoter sequencesen
dc.typeTesept_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/9113021005582564pt_BR
mtd2-br.author.lattesGustavo Sganzerla Martinezpt_BR
mtd2-br.program.nameDoutorado em Biotecnologiapt_BR
mtd2-br.campusCampus Universitário de Caxias do Sulpt_BR


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