Cadeias de markov com estados latentes com aplicações em análises de seqüências de DNA

Deive Ciro de OLIVEIRA[1]

Cibele Queiroz da SILVA[2]

Lucas Monteiro CHAVES[3]

§     RESUMO: Neste trabalho a teoria das cadeias de Markov com estados latentes, HMM’s (Hidden Markov Models), é aplicada ao problema de discriminação de regiões homogêneas em seqüências de DNA. Utiliza-se o algoritmo EM na obtenção de estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros associados ao modelo. Foram analisados trechos do genoma das bactérias Xylella fastidiosa, Xanthomonas axonopodis pv. citri, Streptococcus pneumoniae e Escherichia coli.  Os resultados são discutidos e comparados com as organizações reais dos genes, de acordo com a classificação COG (Cluster of Orthologous Groups).

§     PALAVRAS-CHAVE: Processos estocásticos; cadeias de Markov com estados latentes; análise de DNA.



[1]Fundação Educacional de Oliveira, CEP 35540-000, Oliveira, MG, Brasil. E‑mail: deiveufla@ig.com.br

[2]Departamento de Estatística, Universidade de Brasília - UNb, CEP 70910-900, Brasília, DF, Brasil. E‑mail: cibeleqs@unb.br

[3]Departamento de Ciências Exatas, Universidade Federal de Lavras - UFLA, CEP 37200-000, Lavras, MG, Brasil. E‑mail: lucas@ufla.br