Dissertação

Simulation based approach to bacterial evolution EVALUATED

O objetivo deste estudo é, primeiramente, fornecer conhecimento científico relacionado com rastreamento filogenético de genomas bacterianos através de modelos existentes que simulam o comportamento efetivo, servindo de base para avaliar como inferir a verdadeira estrutura populacional. Compreender a genética de populações bacterianas e a sua evolução é chave em estudos sobre surtos epidêmicos e vigilância de doenças infecciosas. Literatura atual concentra-se em diversas teorias e modelos matemáticos em relação a esta questão, nomeadamente o modelo de Wright-Fisher, o modelo dos alelos infinitos e o modelo de coalescência. Aplicação prática é também estudada por meio do software SimBac. Tendo esta análise em consideração, a questão que se coloca reside em avaliar a possibilidade de reconstruir corretamente a relação entre individuos de uma amostra extraída da população, pelos algoritmos de inferência. Neste contexto, vamos focar a nossa análise nos algoritmos UPGMA, Neighbor-Joining, goeBURST Full MST, GrapeTree e dois métodos bayesianos, BAPS e ClonalFrame. Naturalmente, todos os métodos produzem diferentes grafos e por essa razão, a necessidade de comparar os grafos surge e neste sentido existem métricas de comparação, vamos focar a nossa análise na distância de Robinson Foulds. A análise teórica apresentada nas primeiras secções suporta aplicabilidade prática, como a implementação de um algoritmo que simula o comportamento bacteriano e várias experiências que são avaliadas numa tentativa de concluir sobre a capacidade de algoritmos de filogenia quando aplicados em diferentes situações que simulam o ambiente real.
Modelos de simulação, Genealogia, Algoritmos de inferência, Métricas de comparação, Evolução bacteriana

Dezembro 4, 2019, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre Paulo Lourenço Francisco

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Maria da Conceição Esperança Amado

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar