Informática Biomédica - TCC
URI Permanente para esta coleção
Navegar
Submissões Recentes
Item Avaliação dos procedimentos de segurança a partir da Norma Regulamentadora 32 (nr-32) em uma unidade de saúde: um estudo de caso(2022) Goldani, Alexsandro; Bica, Claudia Giuliano; Departamento de Ciências Básicas de SaúdeResumoItem Classificação de texto associado à resistência antimicrobiana com redes neurais recorrentes bidirecionais(2018) Marques, Flavielle Blanco; Winck, Ana TrindadeO surgimento acelerado de microrganismos resistentes coloca em risco a eficácia dos agentes antimicrobianos disponíveis. A falta de informações sobre a resistência que os microorganismos adquirem dificulta o combate aos responsáveis pelas infecções e, consequentemente, a descoberta de possíveis curas. Em busca de fortalecer a base de conhecimento e evidências relacionadas à resistência antimicrobiana, por meio da pesquisa, um método para a classificação de sentenças oriundas de artigos científicos que remetem a termos biológicos de microrganismos ou antimicrobianos foi proposto. Muitos estudos aplicados à aprendizagem de máquina no contexto biológico estão sendo realizados. Em contrapartida, há poucos trabalhos, deste porte, associados à resistência antimicrobiana por meio de textos. Nesse sentido, é apresentado um método de classificação de sentenças de resistência antimicrobiana, com uso de modelos de redes neurais recorrentes bidirecionais, gerados a partir de artigos científicos oriundos de repositórios relacionados às ciências da saúde. Testes e análises do algoritmo construído foram realizadas para encontrar o melhor modelo. A construção de uma ferramenta web e integrada a um banco de dados para coleta de novas sentenças foi realizada. A aprendizagem por contexto foi evidenciada por meio de validações com sentenças que eram desconhecidas pela rede.Item Genômica evolutiva de bactérias do gênero Mycoplasma: análise teórico-computacional e desenvolvimento de pipeline(2018) Vedovatto, Meiski Mariá; Thompson, Claudia ElizabethO estudo da genômica utilizando ferramentas de filogenômica tem sido possibilitado devido à disponibilidade de um grande número de sequências depositadas nos bancos de dados, resultantes do desenvolvimento de novas tecnologias de sequenciamento. A importância desse tipo de abordagem reside no fato de permitir uma melhor compreensão dos processos evolutivos que moldam os genomas e do relacionamento evolutivo entre eles. Adicionalmente, os estudos in silico possibilitam a obtenção de respostas para diversas perguntas biológicas referentes à evolução molecular dos genomas e de seus genes e proteínas. Bactérias do gênero Mycoplasma possuem um genoma de tamanho relativamente pequeno e grande dependência dos nutrientes supridos pelo hospedeiro. Exercem os mais diversos estilos de vida, sendo que a maior parte das espécies são parasitas responsáveis por doenças em humanos, outros animais e plantas. Uma importante hipótese evolutiva sobre esse grupo indica que passou por um processo de evolução degenerativa que levou à perda da parede celular. Em 2013, foi realizado um estudo que analisou as relações evolutivas entre 31 espécies do gênero Mycoplasma. Atualmente, mais genomas estão disponíveis nos bancos de dados biológicos públicos e a análise das sequências depositadas pode levar a um melhor entendimento de aspectos evolutivos relacionados a essas bactérias. O principal objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um pipeline de análise filogenômica focado na análise de genomas bacterianos e a caracterização genômica e evolutiva do gênero Mycoplasma a partir de 83 espécies utilizando ferramentas como Proteinortho, GUIDANCE, Prottest, PhyML and MrBayes. Nosso pipeline representa um importante avanço para a automatização de processos e análises relacionadas à genômica funcional evolutiva de espécies bacterianas.