Aplicação de protocolos padrão de Inteligência Artifical na transcritômica de tumores adrenocorticais pediátricos para estratificação e busca de biomarcadores

Resumo

O objetivo do projeto / bolsista é apoiar a equipe de pesquisadores pós-doutores naimplementação de códigos computacionais estabelecidos para a análise do transcriptoma detumores pediátricos já sequenciados pelo grupo. Dados de RNA-seq foram obtidos paradiversos tumores (>180 amostras) e a complexidade bem como o volume dos dados pré-processados entregues pela empresa que sequenciou é enorme, exigindo conhecimentotécnico específico para a manipulação e sumarização dos mesmos. O objetivo específicodo bolsista é aplicar ferramentas já estabelecidas, mas de manuseio complexo que exigeformação própria, de Aprendizado de Máquinas Supervisionado e Não-supervisionadopara descoberta de transcritos marcadores para subtipos de tumores. Os subtipos podemser definidos com base nas informações clínicas coletadas cuidadosamente pela equipede biomédicos pós-doutores do Temático e que alimentam o aprendizado supervisionado(isto é, com classes conhecidas). Alternativamente os subtipos podem ser definidos combase na própria análise não-supervisionada onde algorítmos consagrados procuram porpadrões e grupos naturais nos dados, quiça estratificando-os.