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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/18568
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Title: Método de aprendizagem por esforço no sistema bioagents
Authors: Schneider, Hugo Wruck
Orientador(es):: Ralha, Célia Ghedini
Coorientador(es):: Walter, Maria Emilia Machado Telles
Assunto:: Informática
Genomas
Processamento de dados
Engenharia de software
Issue Date: 7-Oct-2015
Citation: SCHNEIDER, Hugo Wruck. Método de aprendizagem por esforço no sistema bioagents. 2010. xii, 95 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2010.
Abstract: Neste trabalho, propusemos e implementamos um método de aprendizagem por reforço no sistema BioAgents, que tem a finalidade de auxiliar os biólogos na fase de anotação manual de sequências biológicas em projetos de sequenciamento de genomas. O sistema foi reimplementado de modo a permitir a incorporação do mecanismo de aprendizagem, por meio de uma camada adicional no BioAgents. Para validar o método e a implementação, realizamos dois experimentos, com dados reais dos Projetos Genoma do fungo Paracoccidioides brasiliensis e da planta Paullinia cupana. Utilizamos genomas de referência para validar as anotações sugeridas, atribuindo recompensas aos bancos de dados e as ferramentas utilizadas pelos agentes. Os resultados obtidos com a camada de aprendizagem, quando comparados com o sistema sem o método proposto, mostram uma melhora de desempenho. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT
In this work, we proposed and implemented a reiforcement learning method at the BioAgents system which has the objective of assisting biologists in the process of manual annotation of biological sequences in genome sequencing projects. The system was reimplemented to allow the incorporation of a learning mechanism, based in an additional layer in BioAgents. To validate the method and implementation, we conducted two experiments, with real data of the Projeto Genoma of fungus Paracoccidioides brasiliensis and of plant Paullinia cupana. We used reference genomes to validate the suggested annotations, giving rewards to the databases and tools handled by the agents. The results obtained with the learning layer, when compared with the system without the proposed method, showed a performance improvement.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2010.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Appears in Collections:CIC - Mestrado em Informática (Dissertações)

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