O desenvolvimento de algoritmos para resolver problemas na área genética representa um dos grandes desafios da bioinformática, uma ciência interdisciplinar que integra conceitos de exatas e biológicas para analisar dados biológicos complexos. Este trabalho foca na implementação e validação de um algoritmo aplicado à ferramenta BacPP, desenvolvida na Universidade de Caxias do Sul, reconhecida por sua capacidade de classificar promotores bacterianos de maneira independente ao fator regulador associado. Com o objetivo de melhorar a precisão e a confiabilidade na predição de promotores, foi implementado o BacPP-E28, um algoritmo de segunda etapa baseado em aprendizado de máquina, utilizando métricas como precisão, especificidade e sensibilidade para validação. A metodologia incluiu a utilização de dados do RegulonDB, processamento em formato FASTA, e aplicação das regras propostas pelo algoritmo. O BacPP-E28 foi comparado ao BacPP original, demonstrando maior eficiência ao reduzir falsos positivos e negativos, destacando-se na classificação de sequências reguladas pelo pelo fator σ28 . Os resultados indicam que a integração de algoritmos de validação de segunda etapa baseados em características físico-químicas e padrões de sequências genéticas é uma abordagem promissora, contribuindo significativamente para o avanço da bioinformática. [resumo fornecido pelo autor]