Classificação de RNAs não-codificadores longos intergênicos usando máquina de vetores de suporte : um estudo de caso para a cana-de-açúcar

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016.Dentre os RNAs, temos os que expressam proteínas, e aqueles que, embora não participando da síntese proteica, realizam funções importantes nas células, sendo denominados de RNAs não-codificadores (ncRNAs). Dentre os ncRNAs, existem os RNAs nãocodificadores longos intergênicos (long intergenic ncRNAs - lincRNAs), que estão localizados em regiões intergênicas, e podem desempenhar importantes papéis na regulação gênica e em doenças. Embora existam vários projetos relacionados a lincRNAs, tanto na parte da biologia molecular quanto computacional, não há métodos amplamente usados para sua predição. Neste contexto, validando características obtidas na literatura, criamos um modelo baseado em máquinas de vetores de suporte (Support Vector Machine - SVM) para predizer lincRNAs. Desenvolvemos dois estudos de caso, um para calcular o desempenho do modelo usando Mus musculus (camundongo) e Homo sapiens (humano) e outro para predizer lincRNAs em Saccharum officinarum (cana-de-açúcar). Os experimentos mostraram que o modelo tem boa acurácia, em camundongos 90%, em humanos 99% e em ambos simultaneamente 91%, que são melhores resultados, quando comparados ao iSeeRNA. Para a cana-de-açúcar, o método predisse 67 lincRNAs, usando um pipeline construído especialmente para predizer lincRNAs, que inclui o modelo SVM treinado com características extraídas de plantas.Among RNAs, some are involved in protein expression, and some other, although not participating in protein synthesis, perform important functions in cells, called non-coding RNAs (ncRNAs). Some functions of ncRNAs are: to catalyze chemical reactions and act in regulation of other RNAs. Generically, we can classify ncRNAs into two classes: small (small ncRNAs), having sizes between 20 and 300 nucleotides and presenting known features; and longs (long ncRNAs - lncRNAs), which have sizes larger than 200 nucleotides and small protein synthesis capacity, today not entirely known. Among the lncRNAs, there are the so called long intergenic non-coding RNAs (lincRNAs), those located in intergenic regions, which play important roles in gene regulation and diseases. Although there are many projects related to lincRNAs, both in molecular biology and in computational systems, there are no methods broadly used to predict lincRNAs. In this context, validating features extracted from literature, we created a model based on Support Vector Machine (SVM) to predict lincRNAs. Two case studies were developed, the first one to verify the performance of the model, using Mus musculus (mouse) and Homo sapiens (human), and the other one to predict lincRNAs in Saccharum officinarum (sugarcane). The experiments showed that the model presented good accuracy, in mouse 90%, humans 99%, and in both simultaneously 91%, which were better when compared to iSeeRNA. For sugarcane, the method predicted 67 lincRNAs, using a specially designed pipeline to predict lincRNAs, including the SVM model trained with features extracted from plants