Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXIV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Estudo de Modelo Probabilístico para Sequências: Análise com sítios de splicing de lncRNA
Aline Mara Rudsit Bini, André Yoashiaki Kashiwabara

Última alteração: 2020-05-21

Resumo


Os RNA’s são classificados em dois tipos: (i) codificadores de proteínas; (ii) não codificadores de proteínas. Os RNA mensageiros (RNAm) codificam para proteínas e atualmente foi identificado uma nova classe chamada de circular RNA (circRNA) que podem possuir potencial codante. Os RNA não-codificadores de proteínas são separados em muitas outras famílias. Em particular, os lncRNA (long non-coding RNA), por ter diversas funções, são amplamente estudados. Responsáveis por diversos aspectos de organismos complexos, os lncRNA ainda possuem restrições de anotações em relação aos RNAs codificantes. Isto acontece por serem fracamente amostrados, terem a associação sequência-função ruim e serem fracamente conservados durante a evolução. O nosso trabalho estudou as anotações no genoma de A. thaliana dos lncRNA para verificar a hipótese de que os sítios de splicing de mRNA e de lncRNA são distinguíveis ou não. Foi utilizado um modelo probabilístico (Weight Array Model) WAM para representar os sítios de splicing de genes de lncRNA e os sítios de splicing de genes de mRNA. Utilizando 5-fold cross-validation e com um classificador Bayesiano, o resultado sugere que há uma pouca diferença entre as duas classes.

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