[general_comp] Defensa de Tesis de Lic. - Luciana Gorosito - Jueves 19/03/26 - 9:00 hs

[Pablo Turjanski]

Estimadas y estimados,

Tenemos el agrado de invitarlos a la defensa de Tesis de Licenciatura en
Ciencias de la Computación de Luciana Gorosito.

Título: Clasificación de proteínas usando maximal repeats: Desarrollo de
funciones de distancia bajo un esquema de cambio de alfabeto

Dónde: Sala 1606, del Pabellón Cero+Infinito, Ciudad Universitaria
Cuándo: Jueves 19 de diciembre de 2026, a las 09:00 hs.

Importante: Si bien la defensa coincide con una semana en la que se
desarrollarán acciones vinculadas al reclamo por el cumplimiento de la Ley
27.795 de Financiamiento de la Educación Universitaria y la recomposición
del salario docente, la fecha había sido fijada con anterioridad a dicha
convocatoria y se ha decidido mantenerla de manera excepcional, dado que la
estudiante iniciará una beca del Consejo Nacional de Investigaciones
Científicas y Técnicas (CONICET) a partir de abril.

Director: Dr. Pablo Turjanski
Co-Director: Dr. Diego Ferreiro

Jurados:
Dr. R. Gonzalo Parra
Dra. Verónica Becher

Resumen:
Las proteínas son macromoléculas esenciales para la vida, caracterizadas
por su gran diversidad funcional y estructural. Su clasificación resulta
fundamental para permitir su estudio y compresión, así como para facilitar
la caracterización de nuevas secuencias. Tradicionalmente, la clasificación
estructural de proteínas se ha abordado mediante métodos basados en
alineamiento de secuencias, los cuales presentan limitaciones
computacionales y conceptuales. En este trabajo se analiza el potencial de
las repeticiones maximales (MRs) como base para el desarrollo de métodos
libres de alineamiento para la clasificación estructural de familias de
proteínas. Se propusieron esquemas de reducción de alfabeto sobre las
secuencias de proteínas, considerando un cambio de alfabeto previo
(Pre-MRs) y posterior (Post-MRs) al cálculo de las repeticiones maximales.
Ambos esquemas aplicados a funciones de distancia basadas en conjuntos de
MRs, mostraron ser capaces de preservar la capacidad de las funciones de
distancia para distinguir entre familias de proteínas generadas al
azar(control) y familias naturales, aunque no permitieron recuperar
agrupaciones estructurales de familias naturales entre sí. El esquema
Post-MRs mostró poder recuperar esta separación incluso para alfabetos
pequeños no triviales. Se exploraron además diferentes enfoques para el
desarrollo de nuevas funciones de distancia. Se evaluó el potencial de usar
las distancias contra las familias control como medida de agrupamiento,
mostrando que varias de ellas permiten discriminar entre familias generadas
al azar y naturales. Se presenta una nueva función de distancia basada en
una extensión y variante simple de una función de familiaridad basada en
cobertura de MRs. La misma demostró, al ser aplicada sobre familias de
proteínas con el alfabeto original, tener la capacidad para diferenciar
entre familias control y naturales, así como también para recuperar a un
subconjunto de familias repetitivas. Este último enfoque constituye un
primer acercamiento prometedor para el desarrollo de nuevas funciones de
distancia bajo un esquema de cambio de alfabeto. Por último, se plantean
nuevas variaciones de esta función para evaluar en líneas futuras.
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