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Aprendendo histórias: aprendizado computacional para classificar histórias metabólicas

Processo: 17/04250-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2017
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Larissa de Oliveira Penteado
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Classificação   Biologia computacional

Resumo

Com os avanços tecnológicos, o acesso a quantidades cada vez maiores de dados sobre o metaboloma de organismos fez-se disponível. A análise e compreensão destas informações é de extrema importância, uma vez que através disso podemos entender melhor como funcionam os mecanismos de resposta dos organismos, quando expostos a diferentes condições fisiológicas e estresses. Para tal, na área de Bioinformática, destacam-se métodos que procuram obter vias metabólicas que expliquem tais variações de concentrações de metabólitos, a partir de redes metabólicas, que representam as reações que podem ocorrer em um organismo. Como o número de vias obtidas por esses métodos é muito grande e difícil de analisar, é interessante aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) com o intuito de categorizar as vias obtidas e compreendê-las de forma mais significativa. O presente projeto de Iniciação Científica trata desse tema. (AU)