Ciência da Computação
URI permanente para esta coleçãohttps://locus.ufv.br/handle/123456789/197
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Item NICeSim: um simulador interativo baseado em técnicas de aprendizado de máquina para avaliação de recém-nascidos prematuros em UTI neonatal(Universidade Federal de Viçosa, 2014-02-27) Ferreira, Tiago Geraldo; Oliveira, Alcione de Paiva; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788574J0; Cerqueira, Fábio Ribeiro; http://lattes.cnpq.br/2788549078021456; http://lattes.cnpq.br/5949823513168020; Siqueira-batista, Rodrigo; http://lattes.cnpq.br/7992589011048146Este trabalho descreve o NICeSim, um simulador disponível gratuitamente e de có- digo aberto que usa técnicas de aprendizagem de máquina para auxiliar os profissi- onais de saúde na obtenção de uma melhor avaliação, em termos de prognóstico, de recém-nascidos prematuros em unidades de terapia intensiva neonatal. A aplicação foi desenvolvida e testada usando um banco de dados coletado em um hospital público de ensino localizado na cidade de Viçosa, em Minas Gerais. Os dados disponíveis foram utilizados para alimentar um pipeline de aprendizagem de máquina que foi projetado para criar um simulador capaz de prever a probabilidade de morte para recém-nascidos internados em unidades de terapia intensiva neonatal. Aqui, apresentamos as técni- cas que são a base do simulador, algoritmos de redes neurais e máquinas de vetores suporte foram utilizados como motor e aprendizagem para a ferramenta desenvolvida. Aprensentaremos também alguns resultados obtidos com o conjunto de dados men- cionado acima. Nossos experimentos estatísticos mostraram que o modelo resultante para predição de óbito alcançou uma precisão de 86,7% nos melhores casos. Esta exa- tidão significativa do NICeSim demonstra que o mesmo pode ser utilizado para testes de hipóteses. De fato, em um experimento realizado por dois médicos, três atributos principais foram avaliados para compreender como eles afetam o risco de morte. Os resultados mostraram que o modelo fornece previsões que estão em boa concordância com a literatura, demonstrando que NICeSim pode ser uma importante ferramenta de apoio à tomada de decisão na prática clínica. Mais do que isso, o método pode ser utilizado como um molde para a criação de soluções computacionais semelhantes para ixoutros cenários de interesse que existam em problemas de domínios diferentes, desde que dados adequados sejam providos.Item Proposta de uma nova abordagem para o processo de montagem de novo de sequências de DNA obtidas de sequenciadores de nova geração(Universidade Federal de Viçosa, 2014-02-27) Couto, Adriano Donato; Oliveira, Alcione de Paiva; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788574J0; Cerqueira, Fábio Ribeiro; http://lattes.cnpq.br/2788549078021456; http://lattes.cnpq.br/4192209349027039; Fietto, Juliana Lopes Rangel; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790238D0; Ferreira, Ricardo dos Santos; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723626E5O estudo de genomas trouxe muitos ganhos para a medicina, farmacologia e di- versas outras áreas do conhecimento. Porém, muitos desafios também surgiram como consequência, em especial os computacionais. A grande massa de dados e sua complexidade para ser analisada tornam difícil o ato de extrair as informações neces- sárias. Como os sequenciadores de DNA não conseguem trabalhar com a molécula completa de uma vez, o sequenciador quebra a molécula e trabalha com diversos fragmentos, que precisam ser montados em um próximo passo. Nos sequenciadores de nova geração, o processo de sequenciamento é muito mais rápido e mais barato, mas também traz fragmentos muito menores do que aqueles obtidos na tecnologia Sanger. Além do maior número de fragmentos, a interferência dos erros de sequen- ciamento torna o processo complicado, sendo classificado como NP-Difícil. Para resolver esta situação, os montadores de fragmentos de DNA atuais executam uma série de pré e pós-processamentos nos dados gerados, a fim de eliminar ou pelo menos diminuir os desafios presentes. Neste trabalho, propõe-se uma nova abor- dagem de emparelhamento máximo de peso máximo (anteriormente proposta para fragmentos da tecnologia Sanger) em grafos k-mer, que retorna componentes mais simples de trabalhar (conhecidos como unipaths), junto com uma heurística para combinar esses componentes. Assim, busca-se fazer o processo de montagem em menos etapas. Este cruzamento trabalha com a extensão de caminhos através da combinação dos unipaths. Com um sistema de pontuação, o montador busca cons- truir caminhos maiores e com o mínimo de áreas repetidas. Por se tratar do início de uma nova abordagem para fragmentos curtos, este trabalho não visa obter um xmontador de DNA completo em sua primeira versão, mas validar o conceito pro- posto. Neste trabalho, foca-se especificamente na montagem de sequências obtidas de sequenciadores da nova geração. Durante os testes, percebeu-se que o protótipo consegue montar satisfatoriamente os genomas em metade dos casos, necessitando de alguns ajustes em próximas versões para os demais casos. Estes ajustes solucio- nariam problemas específicos que esta ferramenta ainda não soluciona. Levantou-se também que a cobertura de reads é fator determinante para bons resultados desta ferramenta. Há alguns trabalhos futuros necessários, como corte do gasto de memó- ria, diminuição do tempo de processamento e comparação com outras ferramentas disponíveis atualmente.