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dc.creatorAmbrosio, Rosana Ressa Aguiar-
dc.date.accessioned2018-02-06T18:42:49Z-
dc.date.available2018-02-06T18:42:49Z-
dc.date.issued2015-09-30-
dc.identifier.citationAMBROSIO, Rosana Ressa Aguiar. miRQuest: um middleware para investigação de miRNAs. 2015. 67 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2899-
dc.description.abstractmiRNA belongs to the class of small RNAs non-coding (ncRNAs), been the target of several studies in the literature for his role in the regulation of mRNA levels (messenger RNA) in cells. Representing an class of endogenous RNAs of approximately 22 nucleotides (mature), that act as inhibitors/silencers post-transcriptional. Discovered at the end of last century in Caenorhabditis elegans, miRNAs are now recognized as key regulators of gene expression in plants and animals, among many eukaryotic organisms. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by the scientific community nowadays. According to the scientific literature, this is one of the most studied classes of ncRNAs by nowadays scientific community. Given its importance, identify this class of ncRNA becomes of great interest as it allows to discover possible new microRNAs, as well as its regulatory role that can be connected to multiple biological processes. Bioinformatics, through in silico analysis of microRNA, either via pattern recognition approaches, for example, greatly contributes to the identification and annotation of this class ncRNA. This allowed the development of new techniques, methods and computational approaches that were able to contribute more effectively to the analysis and interpretation of the great mass of biological data, which has been generated at a higher frequency, especially in recent years. Although there are a variety of computational approaches described for the identification of microRNA, for the most part, these have some sort of limitation (eg outdated, no longer available). Thus, this work presents the miRQuest; an integrated system was built using a standard developing layer, through middleware, in a web platform for miRNA research that has two main functions: (i) the integration of different miRNA prediction tools to identify miRNA in a friendly environment; and (ii) benchmarking between these predictive tools. The miRQuest does not introduce a new computer model to predict miRNAs, but rather, a new methodology that permits simultaneously run different miRNA identification techniques.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectÁcido ribonucleico - Síntesept_BR
dc.subjectTeoria da previsãopt_BR
dc.subjectBioinformaticspt_BR
dc.subjectRNA - Synthesispt_BR
dc.subjectPrediction theorypt_BR
dc.titlemiRQuest: um middleware para investigação de miRNAspt_BR
dc.title.alternativemiRQuest: a middleware for miRNA researchpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoRNAs não codificadores são RNAs transcritos, mas não traduzidos, que possuem funções importantíssimas para a regulação dos processos biológicos celulares. Dentre as diversas classes de ncRNAs, a dos miRNAs é a que desperta maior interesse de pesquisa pela comunidade científica atualmente. miRNAs são pequenos RNAs, que contêm cerca de 22 nucleotídeos (nt), que atuam como inibidores/silenciadores pós-transcricionais. Dada sua importância, identificar essa classe de ncRNA permite descobrir possíveis novos microRNAs, bem como seu papel regulatório que pode estar ligado a diversos processos biológicos. A bioinformática, por meio da análise in silico dos microRNA, via abordagens de reconhecimento de padrões, por exemplo, contribuiu muito para identificação e anotação dessa classe de ncRNA. Isso permitiu o desenvolvimento de novas técnicas, métodos e abordagens computacionais que fossem capazes de contribuir, de maneira mais eficiente, com as análises e interpretação da grande massa de dados biológicos que vêm sendo gerados com maior frequência, principalmente nos últimos anos. Apesar de existir grande variedade de abordagens computacionais descritas para a identificação de microRNAs, em sua grande maioria, estas apresentam algum tipo de limitação (e.g. desatualizadas, não mais disponíveis). Desse modo, este trabalho apresenta o miRQuest, um sistema integrado que foi construído, utilizando-se um padrão de desenvolvimento em camadas, via tecnologia de middleware, em uma plataforma web para a investigação miRNA que contém duas funções principais: (i) a integração de diferentes ferramentas de previsão miRNA para identificação miRNA em um ambiente amigável; e (ii) a comparação entre essas ferramentas de previsão. O miRQuest não introduz um novo modelo computacional para predição de miRNAs, mas, sim, uma nova metodologia que permite executar simultaneamente diferentes técnicas de identificação de miRNA.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7285097197570049pt_BR
dc.contributor.advisor1Paschoal, Alexandre Rossi-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5834088144837137pt_BR
dc.contributor.referee1Paschoal, Alexandre Rossi-
dc.contributor.referee2Kashiwabara, Andre Yoshiaki-
dc.contributor.referee3Domingues, Douglas Silva-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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