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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2010.

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.