Investigando a relação entre informação e
complexidade em espécies do tipo vírus.
RNA, Coronavírus, Complexidade, Entropias.
Utilizamos ferramentas estatísticas baseadas na teoria da informação, como
medidas de entropia e complexidade estatística de López-Ruiz, Mancini, Calbet
(LMC), para analisar sequências de nucleotídeos associadas a vírus de RNA, em
particular espécies de coronavírus que infectam humanos. Esse ferramental permi-
tiu a construção de planos de complexidade e entropia, associados às entropias de
Shannon, Tsallis e Rényi, os quais foram empregados para estudar e caracterizar seis
espécies de coronavírus humanos: HCoV-229E, HCoV-OC43, HCoV-NL63, HCoV-
HKU1, MERS-CoV e SARS-CoV-2. Além disso, aplicamos a mesma metodologia a
regiões específicas dessas espécies, focando na proteína Spike de cada uma delas. Os
resultados indicaram que essas regiões, assim como as sequências genômicas com-
pletas, são regidas por processos estocásticos. Também observou-se que mesmo com
a redução da escala de análise, o comportamento estatístico manteve-se semelhante,
sugerindo a presença de um padrão fractal entre os dois conjuntos de dados.