Information Visualization to Enhance Sensitivity and Selectivity in Biosensing

• Processo: 12/16802-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2012
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física da Matéria Condensada
• Pesquisador responsável: Osvaldo Novais de Oliveira Junior
• Beneficiário: Osvaldo Novais de Oliveira Junior
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Técnicas biossensoriais Sensores Visualização de informação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: biossensores | Sensores | Visualização de Informação | Sensores e biossensores

Resumo

Neste artigo, apresenta-se uma revisão dos vários métodos para analisar dados de biossensores, com ênfase nas abordagens baseadas em visualização de informação, como as técnicas de projeções multidimensionais. Dá-se ênfase à importância dos métodos de análise de dados, com uma descrição das técnicas tradicionais, e das vantagens e limitações dos métodos lineares e não lineares para gerar gráficos que ressaltam relações de similaridade/dissimilaridade nos dados. São descritos métodos recentes que permitem processar conjuntos de dados com alta dimensionalidade, em que se explora o potencial de equipamentos modernos para gerar grandes quantidades de dados. Nesta área, conhecida como e-science, a escolha dos métodos adequados para análise é crucial para melhorar a sensibilidade e seletividade de sensores e biossensores. Dois tipos importantes de sensores são as línguas e narizes eletrônicos, obtidos a partir de arranjos de sensores cujas respostas elétricas ou eletroquímicas são combinadas para prover uma "impressão digital" de líquidos e gases. Serão apresentados exemplos de detecção de doenças tropicais, que só foram possíveis com projeções multidimensionais. Além disso, novas maneiras de usar tais técnicas com outras de visualização de informação na otimização de biossensores serão discutidas. (AU)