Resumo: Com a conclusão do projeto Genoma, o número de novas proteínas descobertas tem crescido, mas devido ao alto custo e da demora dos processos de descoberta da função de proteínas, apenas uma pequena parcela das mesmas tem sua função conhecida. Este trabalho apresenta uma metodologia para predição de função de proteínas através da extração de características de suas estruturas, presentes no banco de dados Sting_DB, a utilização da Transformada Discreta do Cosseno, a codificação da estrutura primária, o balanceamento de classes e a utilização de Máquinas de Vetores de Suporte. Os valores médios obtidos para a precisão, sensibilidade, acurácia e especificidade foram, respectivamente de 80%, 71%, 74% e 77%. Os resultados foram comparados com outros trabalhos da literatura, e mostraram um aumento de 10% na taxa de precisão.Abstract: With the conclusion of the Genome project, the number of new discovered proteins has grown, but due to the high cost and delay of the processes of protein function discovery, just a small parcel of them have their function known. This article presents a methodology for the prediction of protein function through the extraction of the characteristics of its structure, which are present in Sting_DB database, the Discrete Cosine Transform, the encoding of primary structure, class balancing and the use of Support Vector Machines. The average values obtained for precision, sensitivity, accuracy and specificity were 80%, 70%, 74% and 77%, respectively. The results were compared with other studies in the literature and showed an increase of 10% in the accuracy rate.
