| 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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