Questão de Algoritmos e Estrutura de Dados — Algoritmos — FIOCRUZ 2024
Algoritmos e Estrutura de Dados›Algoritmos
Código
qg145084
Banca
FIOCRUZ
Órgão
FIOCRUZ
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Tecnologista em Saúde Pública - Bioinformática
Algoritmos de alinhamento heurísticos como o BLAST visam:
Areduzir o espaço de busca e acelerar o processo de alinhamento.
Bgarantir que os alinhamentos ótimos serão sempre encontrados.
Celiminar a necessidade do cálculo das matrizes de pontuação.
Daumentar a sensibilidade do algoritmo para recuperar homólogos distantes.
Epermitir o alinhamento de múltiplas sequências.
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GabaritoA — reduzir o espaço de busca e acelerar o processo de alinhamento.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Algoritmos de Alinhamento Heurísticos (BLAST)
Gabarito: letra A. Algoritmos heurísticos como o BLAST visam reduzir o espaço de busca, acelerando o processo de alinhamento, em troca de não garantir o alinhamento ótimo. O BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) é amplamente utilizado em bioinformática para comparar sequências biológicas de forma rápida, sacrificando a sensibilidade para ganhar velocidade.
A banca testa o conhecimento sobre a finalidade dos algoritmos heurísticos de alinhamento. Enquanto métodos exatos (como Smith-Waterman) garantem o alinhamento ótimo, os heurísticos exploram atalhos para lidar com grandes bases de dados.
Característica
Algoritmos Heurísticos (BLAST)
Métodos Exatos (Smith-Waterman)
Objetivo principal
Reduzir espaço de busca e acelerar o alinhamento
Garantir alinhamento ótimo
Garantia de optimalidade
Não
Sim
Velocidade
Alta
Baixa
Uso de matrizes de pontuação
Sim (ex.: BLOSUM62)
Sim
Sensibilidade para homólogos distantes
Reduzida
Alta
Algoritmos de alinhamento
1Exatos (Smith-Waterman)
Garantem alinhamento ótimo
Lentos em grandes bases
2Heurísticos (BLAST)
Reduzem espaço de busca
Aceleram o processo
Não garantem ótimo
Menos sensíveis a homólogos distantes
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Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Afirma que os algoritmos heurísticos “reduzem o espaço de busca e aceleram o processo de alinhamento”. Essa é a principal motivação do BLAST: usar heurísticas para limitar as comparações a regiões promissoras, reduzindo drasticamente o tempo computacional.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Diz que “garantem que os alinhamentos ótimos serão sempre encontrados”. Isso é falso. Algoritmos heurísticos sacrificam a garantia de optimalidade em prol da velocidade. Apenas métodos exatos (programação dinâmica) asseguram o alinhamento ótimo.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que “eliminam a necessidade do cálculo das matrizes de pontuação”. Incorreto. O BLAST ainda utiliza matrizes de substituição (como BLOSUM62) e cálculos de pontuação para avaliar os alinhamentos. A heurística reduz o número de comparações, mas não elimina o uso de matrizes.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Diz que visam “aumentar a sensibilidade do algoritmo para recuperar homólogos distantes”. Na verdade, os algoritmos heurísticos tendem a reduzir a sensibilidade para ganhar velocidade; eles podem perder homólogos muito distantes. Métodos mais sensíveis (como PSI-BLAST ou HMMER) são variações, mas o BLAST básico não tem esse objetivo primário.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirma que “permitem o alinhamento de múltiplas sequências”. O BLAST é essencialmente um algoritmo de alinhamento local par-a-par. Embora existam ferramentas que usam BLAST para auxiliar em alinhamentos múltiplos (como o BLAST-based multiple alignment), a finalidade principal do BLAST não é o alinhamento múltiplo; existem algoritmos específicos para isso (Clustal, MAFFT, etc.).