Aprendizado de modelos gráficos causais de obesidade e outros distúrbios nutricionais

• Processo: 22/03420-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2022
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Andressa Cerqueira
• Beneficiário: Milena Crnkovic Luzia
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/05125-7 - Estilo de vida, marcadores bioquímicos e genéticos como fatores de risco cardiometabólico: inquérito de saúde na cidade de São Paulo, AP.TEM
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/08647-5 - Aplicação de algoritmos de aprendizagem de estrutura causal à obesidade e outros fatores de risco para doenças cardiovasculares, BE.EP.IC
• Assunto(s): Estatística e probabilidade Transtornos nutricionais Obesidade Avaliação terapêutica Estudo observacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: associação genômico amplo | modelos gráficos causais | Modelos gráficos

Resumo

O estudo de relações de causa e efeito a partir de dados observacionais tem recebido grande atenção nas ciências empíricas, porém ainda é pouco desenvolvido na área nutricional. Dessa forma, o objetivo deste projeto é a construção de modelos gráficos causais que explicam distúrbios nutricionais por meio de características fenotípicas e genotípicas do indivíduo. Neste projeto, primeiro serão selecionadas, com ajuda de especialistas da área, as variáveis fenotípicas de interesse. Então, a análise descritiva dos dados será realizada, seguida de um estudo de associação genômico amplo, no qual serão coletados marcadores SNPs (do inglês, Single Nucleotide Polimorphism) associados a algumas das variáveis fenotípicas. Após, algoritmos de aprendizado de estrutura causal serão utilizados para o aprendizado do modelo gráfico causal com base nas variáveis fenotípicas e genotípicas selecionadas. Esses resultados promoverão uma melhor compreensão dos fatores e mecanismos envolvidos no desenvolvimento de distúrbios nutricionais, facilitando o estabelecimento de medidas terapêuticas e preventivas mais eficazes.(AU)