Agrupamiento funcional de enzimas GH-70 utilizando aprendizaje semi-supervisado y Apache Spark

Yadelis González Valle; Deborah Galpert Cañizares; Reinaldo  Molina-Ruiz; Guillermin  Agüero-Chapin

Autores/as

Yadelis González Valle
Deborah Galpert Cañizares
Reinaldo Molina-Ruiz Universidad Central de Las Villas "Marta Abreu"
Guillermin Agüero-Chapin Universidad Central de Las Villas "Marta Abreu"

Palabras clave:

agrupamiento de enzimas, aprendizaje semi-supervisado, ensamblado de agrupamientos

Resumen

Uno de los campos de gran interés para la bioinformática resulta la clasificación estructural y funcional de enzimas. En particular las enzimas de la familia Glicosil Hidrolasa-70 (GH-70), tienen un alto valor para la biotecnología y a su vez pueden ocasionar pérdidas millonarias en la producción de azúcar. En este artículo se investigó el uso de algoritmos de agrupamiento semi-supervisados y no supervisados para agrupar secuencias similares de enzimas de esta familia, a partir de la integración de descriptores de proteínas libres de alineamiento. Se extrajeron rasgos numéricos con el método de k-mers con valores de k del 2 al 6 y luego se implementaron tres algoritmos que agrupan las enzimas de acuerdo a su función enzimática tomando información de referencia de 58 secuencias funcionalmente caracterizadas de la familia GH-70 de la base de datos CAZy. En los resultados obtenidos en el algoritmo de ensamblado de K-medias se ubicaron correctamente en sus respectivos grupos la gran mayoría de las enzimas clasificadas, con un máximo de 0.91 en la medida-F. Se obtuvieron valores moderados del índice de silueta como medida de validación interna (máximo de 0.3145 para el ensamblado de K-medias), pero mejor que los obtenidos con el propio método K-medias sin ensamblar.

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