Programação genética para identificação de relacionamentos gene-doença em textos

• Processo: 15/21467-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Renato Tinós
• Beneficiário: Carla Antonieta da Silva Santos Chibante
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Programação genética Algoritmos evolutivos Biologia computacional Inteligência artificial Algoritmos genéticos Mineração de texto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Evolutivos | bioinformática | Inteligência Artificial | Mineração de Textos | Programação Genética | Algoritmos Genéticos

Resumo

Como em outras áreas do conhecimento, pesquisadores na área de Biologia Molecular têm relatado suas descobertas principalmente por meio de artigos científicos. Como consequência, o número de artigos publicados que descrevem relacionamentos entre genes e doenças tem crescido exponencialmente nos últimos anos. Este projeto tem como principal objetivo investigar o uso de Programação Genética (PG) para extrair relacionamentos entre genes e doenças a partir de bases de textos científicos. A PG é uma técnica de Computação Evolutiva usada para otimizar estruturas simbólicas. Neste projeto, a PG deve gerar novas regras sintáticas que serão utilizadas para identificar os relacionamentos gene-doença em textos de um corpus. Desta forma, a PG permitirá alterar a forma das regras sintáticas ao longo do processo de otimização. Cada indivíduo da PG codificará um conjunto de regras. Para validar a metodologia proposta, a PG será avaliada em um corpus na qual as palavras e os relacionamentos já se encontram rotulados. (AU)