{"id":5297,"date":"2023-09-08T19:14:49","date_gmt":"2023-09-08T22:14:49","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/?p=5297"},"modified":"2025-09-03T18:45:08","modified_gmt":"2025-09-03T21:45:08","slug":"defesa-de-dissertacao-13-09-2023-jessica-da-silva-costa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/ppcic\/defesa-de-dissertacao-13-09-2023-jessica-da-silva-costa\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (13\/09\/2023): J\u00e9ssica da Silva Costa\u00a0"},"content":{"rendered":"

Discente:<\/strong>\u00a0J\u00e9ssica da Silva Costa<\/p>\n

T\u00edtulo:<\/b>\u00a0<\/b>M\u00e9todos Baseados em Homologia e Aprendizado de M\u00e1quina para\u00a0Identifica\u00e7\u00e3o de Prote\u00ednas Essenciais<\/p>\n

Orientadora: <\/strong>Kele Teixeira Belloze<\/p>\n

Banca:<\/strong>\u00a0Kele Teixeira Belloze (CEFET\/RJ), Eduardo Bezerra (CEFET\/RJ), Diogo Antonio Tschoeke (Coppe\/UFRJ),\u00a0Victor Str\u00f6ele de Andrade Menezes (UFJF)<\/p>\n

Dia\/hora:<\/strong>\u00a013 de setembro de 2023, \u00e0s 8:00.<\/p>\n

Link da sala: <\/b>https:\/\/teams.microsoft.com\/l\/meetup-join\/19%3a8bd040fc5e004447b6a1fa09484d81d0%40thread.tacv2\/1694208843103?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%22d0ca0ae9-1955-4759-a7ad-0b2fa49dbe55%22%7d<\/a><\/p>\n

Resumo:\u00a0<\/b><\/p>\n

O desenvolvimento de um f\u00e1rmaco costuma ser um processo complexo e demorado. Principalmente na fase inicial, a sele\u00e7\u00e3o de um alvo para desenvolvimento de f\u00e1rmacos pode demorar muitos anos. Genes e prote\u00ednas essenciais s\u00e3o entidades biol\u00f3gicas respons\u00e1veis por processos biol\u00f3gicos de sobreviv\u00eancia e reprodu\u00e7\u00e3o dos organismos. Genes e prote\u00ednas com rela\u00e7\u00e3o de ancestralidade, em organismos de esp\u00e9cies diferentes, costumam conservar a fun\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, estudos indicam que genes essenciais tendem a ter maior express\u00e3o e codificam prote\u00ednas que se envolvem em mais intera\u00e7\u00f5es prote\u00edna-prote\u00edna. Todas essas caracter\u00edsticas tornam prote\u00ednas\u00a0\u00a0essenciais potenciais alvos de f\u00e1rmacos. Muitos trabalhos na literatura prop\u00f5em abordagens biol\u00f3gicas e computacionais para identifica\u00e7\u00e3o de essencialidade. Diante disso, este trabalho apresenta dois workflows para identifica\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas de essencialidade em prote\u00ednas para alvos de f\u00e1rmacos do organismo alvo S. mansoni.\u00a0<\/i>Para isso foram abordados um m\u00e9todo baseado em homologia e outro m\u00e9todo baseado em aprendizado<\/div>\n
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de m\u00e1quina com os organismos modelos modelo\u00a0S. cerevisiae<\/i>,\u00a0C. elegans<\/i>\u00a0e\u00a0D. melanogaster<\/i>. O m\u00e9todo baseado em homologia identificou cerca de 11 prote\u00ednas candidatas a essenciais com o grupo de organismos modelo e o organismo\u00a0S. mansoni<\/i>. Entre os pares, a maior quantidade de candidatas foi com\u00a0S. cerevisiae<\/i> onde foram identificadas 726 prote\u00ednas candidatas a essenciais. J\u00e1 o m\u00e9todo baseado em aprendizado de m\u00e1quina, experimentos realizados com tr\u00eas algoritmos baseados em \u00e1rvore, com caracter\u00edsticas baseadas em contexto (PPI) e baseadas em sequ\u00eancia, apontaram melhores valores de recall com o uso da t\u00e9cnica de Undersampling. Em termos quantitativos, cerca de 4000 prote\u00ednas foram preditas como essenciais nos algoritmos XGBoost e GradientBoosting e 3800 prote\u00ednas\u00a0\u00a0para o algoritmo Random Forest. Cerca de 3300 prote\u00ednas\u00a0\u00a0foram preditas como essenciais pelos tr\u00eas algoritmos trabalhados, o que demonstrou certa semelhan\u00e7a entre os resultados dos algoritmos.<\/div>\n
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 <\/p>\n

\"\"<\/a><\/div>\n
Disserta\u00e7\u00e3o\u00a0<\/strong>\"\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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