A extra o de dados de bases de dados de sequ ncias de prote nas coloca desafios porque muitas sequ ncias de prote nas n o s o relacionais, enquanto a maioria dos algoritmos de extra o de dados assume que os dados de entrada s o bases de dados relacionais. Al m disso, a base de dados de sequ ncias de prote nas em bruto n o fornece informa es significativas enquanto n o for dividida em categorias significativas. Neste livro, foram utilizados 1700 conjuntos de dados de sequ ncias de prote nas VEGF (Vascular Endothelial Growth Fator) e algoritmos de explora o de dados para a previs o. Em Biocomputa o, as t cnicas de Data Mining (DM) s o amplamente utilizadas para a previs o da estrutura das prote nas. A interpreta o de dados biol gicos volumosos complexa e a necessidade de conceitos de extra o de dados significativa. Os dados moleculares, como a sequ ncia de ADN/prote nas, o n vel de express o gen tica, as vias bioqu micas, os biomarcadores e as estruturas proteicas constituem uma parte importante dos dados biol gicos. O livro aborda a forma como s o executadas as t cnicas padr o de explora o de dados, como a extra o de dados de prote nas, a segrega o por agrupamento, a associa o e a visualiza o num conjunto de dados de sequ ncias de prote nas em tempo real. A ferramenta integrada existente BioParisodhana comparada com o BioBCDM, onde a nova ferramenta supera o BioParisodhana.
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