Aplicação de Multiclassificadores Heterogêneos no Reconhecimento de Classes Estruturais de Proteínas

O reconhecimento de dobras de proteína é um dos principais problemas em aberto da biologia molecular e uma importante abordagem para a descoberta de estruturas de proteínas desconsiderando a similaridade de suas seqüências. Neste contexto, as ferramentas computacionais, principalmente as técnicas da Aprendizagem de Máquina (AM), tornaram-se alternativas essenciais para tratar esse problema, considerando o grande volume de dados empregado. Este trabalho apresenta os resultados obtidos com a aplicação de diferentes sistemas multiclassificadores heterogêneos (Stacking, StackingC e Vote), empregando tipos distintos de classificadores base (Árvores de Decisão, K-Vizinhos Mais próximos, Naive Bayes, Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais), à tarefa de predição de classes estruturais de proteína.