Proposta de tcc - algoritmos de clusterização no sequenciamento genômico da bactéria e. coli - v3proposta de tcc - algoritmos de clusterização no sequenciamento genômico da bactéria e. coli - v3

UNIVERSIDADE DE CAXIAS DO SUL CENTRO DE COMPUTAÇÃO E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO BACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

Proposta de Trabalho de Conclusão de Curso

Uma Abordagem de Algoritmos de Clusterização no Sequenciamento Genômico da Bactéria Escherichia Coli

Eduardo Andreetta Fontana [e-mail] Carlos Eduardo Nery [e-mail] Scheila de Avila e Silva [e-mail]

Tipo de trabalho: pesquisa com implementação

Caxias do Sul, 25/04/2013

1. INTRODUÇÃO 1.1. Conceituação Atualmente o desenvolvimento de softwares com maior capacidade de processamento permite que a informática seja aplicada em diferentes áreas de conhecimento, como a biologia. Dentro desta, o desenvolvimento do estudo molecular do DNA com a computação ganha o título de bioinformática. A aplicabilidade da computação na bioinformática contribui com técnicas menos custosas de sequenciamento e processamento dos genes, obtendo assim resultados mais significativos e em menos tempos. (Adami, 2013) Cada vez mais, a busca de informações nos dados de sequências de DNA está sendo abordada por pesquisas e estudos realizados em universidades e laboratórios especializados. Em função disso, temos um aumento no desenvolvido de técnicas para buscar padrões de sequências de DNA que contenham um significado interessante para elaboração e aplicação de conceitos na área científica, como na biomedicina. Pode-se identificar como uma destas pesquisas a Algorithmic Approaches to Clustering Gene Expression Data, realizada por Ron Shamir e Roded Sharan: “Tecnologias para a geração de vetores de alta densidade de cDNAs e oligonucleotídeos estão se desenvolvendo rapidamente e mudando o cenário da pesquisa biológica e biomédica. Eles permitem, pela primeira vez, uma vista global e simultânea sobre os níveis de transcrição de muitos milhares de genes, quando a célula sofre condições específicas de processo.” (Algorithmic Approaches to Clustering Gene Expression Data, 2001, p. 1) Nestes