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Aperfeiçoamento da seleção de SNPs por meio de metodologias estatísticas e estudo de estrutura populacional

Processo: 21/12618-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2022
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo Cerri
Beneficiário:Juliana Ferreira Alves
Supervisor: Luiz Fernando Brito
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Purdue University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:20/08634-2 - Aprendizado de Máquina para Seleção de SNPs Relacionados ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer., BP.IC
Assunto(s):Biologia computacional   Aprendizado computacional   Ciência de dados   Polimorfismo de um único nucleotídeo   Doença de Alzheimer
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | bioinformática | Ciência de dados | Snp | Aprendizado de Máquina e Bioinformática

Resumo

Polimorfismo de nucleotídeo único (SNP) é a variação em uma única posição de uma cadeia de nucleotídeos onde o DNA é formado. A relação de SNPs com fenótipos é pertinente no entendimento da base genética para a saúde humana e na investigação dos genomas. Sendo assim, as informações fornecidas pelos SNPs permitem prever as respostas de um indivíduo a determinados medicamentos, bem como a busca de genes relacionados a doenças hereditárias. Desta forma, SNPs têm sido associados a doenças complexas, tais como doenças cardiovasculares, diabetes, câncer e doença de Alzheimer. Estudos mostram que a associação entre fenótipos e SNPs pode ser estudada e avaliada usando métodos de aprendizado de máquina supervisionados. No entanto, a literatura mostra que técnicas de pré-processamento de dados podem melhorar a capacidade preditiva destes modelos. Como o atual projeto da FAPESP no Brasil tem como foco encontrar a relação entre Doença de Alzheimer e variantes SNP por meio de Aprendizado de Máquina, a pesquisa BEPE complementará a pesquisa atual, avaliando o impacto do pré-processamento de dados por meio de filtros estatísticos para seleção de SNPs. Além disso, este projeto pretende executar e comparar os modelos de Aprendizado de Máquina para compreender a estrutura populacional e a acurácia da previsão genômica. Isto irá melhorar os resultados atuais já obtidos e aprofundar o conhecimento da aplicante em técnicas de Ciência de Dados e Bioinformática, e em estudos de genoma aplicados à seleção e tratamento de SNPs. (AU)

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Publicações científicas
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
ALVES, JULIANA; COSTA, EDUARDO; XAVIER, ALENCAR; BRITO, LUIZ; CERRI, RICARDO. Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Identifying Genetic Markers Linked to Alzheimer's Disease. INTELLIGENT SYSTEMS, BRACIS 2024, PT III, v. 15414, p. 15-pg., . (22/02981-8, 21/12618-5, 20/08634-2)