Modelo com mistura de multinomiais aplicado à identificação de proteínas similares.

As proteínas são moléculas importantes das células, pois participam desde a construção das estruturas celulares até a transmissão de informações genéticas entre gerações. Uma proteína pode ser caracterizada pela sua função, sendo que esta função é determinada pela sequência de aminoácidos que compõe a sua estrutura. Determinar a função protéica é importante quando, por exemplo, se pesquisa a cura de doenças ou se pesquisa a fabricação de novos medicamentos. Neste trabalho utilizamos uma metodologia bayesiana de inferência estatística para inferir sobre o modelo com mistura de distribuições multinomiais e variáveis latentes para identificar proteínas com funções similares. Verificamos a performance da modelagem proposta em separar em grupos as proteínas com funções similares através de simulação