Saber Aberto :: Navegando por Autor "Restovic, Maria Ines Valderrama"

Navegando por Autor "Restovic, Maria Ines Valderrama"

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Água: ferramenta computacional para estudo da evolução de espécies virais baseado no uso de códons
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Menezes, Mauricio Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías; Fonseca, Vagner; Lenz, Alexandre Rafael; Restovic, Maria Ines Valderrama
Este trabalho teve como objetivo principal o desenvolvimento de um modelo para a análise de genomas virais, baseado no uso de códons. Essa ferramenta se propõe a ser um recurso significativo para a investigação da evolução de espécies, empregando sequências genômicas do SARS-COV-2 como base desse estudo. A implementação desse modelo visa proporcionar maior eficiência computacional aprimorada e alcançar resultados mais precisos. Adicionalmente, a ferramenta será capaz de apresentar visualizações gráficas dos resultados obtidos, simplificando a interpretação dos dados e auxiliando na tomada de decisões científicas. Espera-se que essa abordagem proporcione insights valiosos sobre a evolução de espécies virais, contribuindo para o avanço da virologia e da genômica comparativa. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios, tendo em vista que o modelo teve sua implementação concluída de forma satisfatória, atendendo a todos os objetivos especificados
Análise comparativa de containers para ferramentas de alinhamento de bioinformática
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-14) Britto, Murilo Batista Improta; Restovic, Maria Ines Valderrama; Atta, Antônio Carlos Fontes; Mascarenhas, Ana Patrícia Fontes Magalhães
À medida que o poder computacional aumenta e se torna mais acessível, a era da bioinformática acelera a nossa capacidade de entender e enfrentar os desafios que o grande volume de dados gerados por áreas como genética e epidemiologia impõem. Várias promessas já estão surgindo, afinal a bioinformática é um campo extremamente vasto que combina diversas áreas como matemática, estatística, ciência da computação e biologia para a condução de análises de dados. No entanto nota-se uma carência muito grande de estudos comparativos entre ambientes de virtualização para ferramentas de bioinformática. Este trabalho tem como proposta um estudo analítico entre as principais ferramentas de containers da atualidade e como as ferramentas de alinhamento de alto nível de processamento impactam sobre esses ambientes. Foram comparados os containers docker e singularity com base nas métricas de tempo de execução, máximo de utilização de recursos por núcleo de cpu, média de utilização por núcleo de cpu e, gasto médio de memória do sistema durante o período de execução das ferramentas. Concluiu-se com este trabalho que ambos os containers possuem diferenças mínimas mas que, não alteram os resultados de maneira significativa, correspondendo a menos de um porcento, sendo as maiores diferenças registradas, entre os algoritmos escolhidos entre as ferramentas de alinhamento.
Análise comparativa do desempenho de técnicas de data mining com atríbutos mistos sob uma base de dados epdemiológica
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-19) Conceição, Fábio Ramos da Silva; Restovic, Maria Ines Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Araujo, Murilo Freire Oliveira
A maioria dos algoritmos não conseguem trabalhar com Datasets de tipo misto. Esse problema perpassa um contexto, ao qual a massiva produção de dados é nutrida de muitas informações, a quais são definidas por dados tanto numéricos quanto categóricos. Essa realidade induz às técnicas de mineração a realizar a conversão para um único tipo de dado, o problema desta conversão remete a perda de sua consistência. A fim de propor algoritmos consistentes e bem avaliados, este trabalho tem por objetivo analisar o desempenho de algoritmos de mineração para o tratamento de dados mistos utilizando uma base de dados de epidemiologia molecular. Dessa forma, será possível eleger qual técnica apresentou o melhor desempenho. No desenvolvimento da pesquisa foram implementados três algoritmos com base nas fundamentações teóricas fornecidas pelos autores Huang (1997) e Cao et al. (2012). Além disso, realizou-se todo o processo de tratamento de dados respaldado pelo processo de descoberta de conhecimento nas bases de dados descritos por Camilo e Silva (2009). O procedimento de análise do desempenho dos algoritmos foi feito com base na aplicação de três métricas avaliativas que foram citadas por Szepannek (2019), sendo elas: Índice de Jaccard, F-Measure e Índice de Rand Ajustado
Análise da epidemiologia molecular do vírus chikungunya relacionando as variáveis socioeconômicas e sintomatológicas utilizando o k-prototype
(UNEB, 2021-07-12) Furtado, Filipe Bomfim Santos; Restovic, Maria Ines Valderrama
Esta monografia apresenta uma metodologia que utiliza conceitos e ferramentas de Data Science para analisar casos confirmados do vírus Chikungunya em um banco de dados de epidemiologia molecular entre o período de 2004 a 2018. O objetivo do projeto é relacionar variáveis em torno deste arbovírus, como os genótipos e a variedade dos seus sintomas, com fatores socioeconômicos das nações onde as ocorrências foram registradas. O Data Mining é uma das abordagens do Data Science, e fornece métodos como a clusterização, que pode agrupar conjuntos de dados que possuem características semelhantes. Os algoritmos k-means e k-prototype oferecem os recursos necessários para o estabelecimento destas relações. Após o levantamento dos resultados, a informação será mostrada de forma visual e o conhecimento obtido após o projeto será registrado.
Análise da proteína spike do sars-cov-2 utilizando o algoritmo CBUC
(Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Nascimento Júnior, Cândido Luiz do; Restovic, Maria Ines Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Lenz, Alexandre Rafael
As árvores filogenéticas têm um papel importante na biologia moderna porque elas provêm uma maneira concisa de visualizar a evolução dos descendentes partindo de ancestrais comuns. Durante a evolução da linhagem de um organismo os descendentes podem se divergir e “separar”, esses eventos são conhecidos como cladogênese, no qual se refere a origem de um novo ramo. Um clado é um pedaço de uma árvore filogenética que contém uma linhagem ancestral e todos os descendentes dessa linhagem. Os clados formados em uma árvore filogenética nos passam uma importante informação sobre os agrupamentos das sequências. O procedimento de classificação feito atualmente pode levar muito tempo. O algoritmo CBUC - Codon Based Unsupervised Classification, inicialmente implementado em Scilab pelo Prof. Dr. Diego Gervasio Frías Suárez, nesse trabalho foi implementado em Python, consegue genotipar as sequências e encontrar agrupamentos. O SARS-CoV-2 - Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, vírus causador da doença COVID-19 - Coronavirus Disease-2019, é um vírus altamente transmissível e se espalhou rapidamente pelo mundo, escalando de um surto para uma pandemia. O objetivo geral deste trabalho compreende a análise da proteína spike do SARS-CoV-2 utilizando o algoritmo CBUC e confrontar os agrupamentos gerados pelo CBUC com os agrupamentos gerados pelo método Maximum Likelihood. Nesse trabalho também foi desenvolvida uma ferramenta para a coleta das sequências que foram analisadas pelas implementações do CBUC. Os resultados da implementação em Python conseguiram encontrar agrupamentos coerentes com a árvore filogenética em um curto período de tempo e indica que a proposta do CBUC é promissora em genotipagem de sequências genéticas.
Análise do algoritmo Random Forest na classificação de sintomas das doenças arbovirais
(Universidade do Estado da Bahia, 2022-07-01) Santos, Diego dos; Restovic, Maria Ines Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Atta, Antônio Carlos Fontes
As mudanças climáticas provocadas pelo aquecimento global aumentam a temperatura do planeta, beneficiando a proliferação dos vírus. Os mosquitos Aedes Aegypti e Aedes Albopictus são os principais transmissores de arbovírus, especificamente dos vírus da dengue (DENV) e vírus da chikungunya (CHIKV). Os pacientes infectados por essas arboviroses apresentam sintomas semelhantes que dificultam o trabalho inicial do diagnóstico médico. A integração da tecnologia na área médica traz uma série de benefícios, desde o atendimento médico até em momentos cirúrgicos. A introdução do aprendizado de máquina vem crescendo em termos de relevância nos últimos anos, graças à quantidade massiva de dados gerados. Vários algoritmos são analisados e comparados para identificar padrões e correlações com dados das arboviroses. O uso do Random Forest (RF) para o entendimento das arboviroses está em fase inicial e não foi utilizado em uma análise conjunta com DENV e CHIKV. De todo modo, os estudos na sua maior parte são executados de forma isolada com DENV. As características do algoritmo RF chamam bastante atenção por resolver problemas comuns dos algoritmos de aprendizado de máquina, com a criação de árvores de decisão que trabalham de forma isolada, mas têm fator decisivo no resultado final do modelo, além do seu processo de aleatoriedade das amostras para gerar as árvores de decisão. Neste estudo foi desenvolvido um modelo classificador com a RF que apresentou comportamento muito sensível em relação ao conjunto de dados, onde os rótulos imprecisos reduziram as métricas de desempenho. Os ajustes realizados inicialmente com o conjunto de dados, demonstraram evolução nas métricas de desempenho. Outras características marcantes foram: o alto consumo de recursos computacionais e o curto tempo de treinamento para obter um modelo. No primeiro momento, o modelo teve uma acurácia de 59%, mas com todos os ajustes realizados durante o desenvolvimento, obteve-se 76% de acurácia no classificador final. Apesar do resultado geral, as métricas de desempenho foram melhores para CHIKV, pois os sintomas característicos foram presentes em muitas amostras de pacientes rotulados por esse arbovírus.
Arbominer: uma ferramenta de extração e mineração de texto para arbovírus
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-11) Santos, Wellington Correia dos; Restovic, Maria Ines Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Oliveira, Murilo Freire
Os arbovírus dengue, zika e chikungunya representam uma grande ameaça à saúde humana. Mudanças climáticas, ambientais em conjunto com o desmatamento florestal, favorecem a disseminação e transmissão dos vírus nas regiões subtropicais. Esses vírus têm evoluído através do tempo, progressivamente em linhagens mais complexas e virulentas. Ferramentas que permitam reunir todas as informações relacionadas para o estudo destes vírus são fundamentais para a bioinformática. Este trabalho consiste em pesquisa e desenvolvimento um minerador de textos científicos que permita extrair as informações clinicas, epidemiológicas e genéticas dos arbovírus dengue, zika e chikungunya dos bancos de dados do National Institute of Health, USA (NIH), com objetivo de popular o banco de dados de epidemiologia molecular Arthropode Borne Virus Database (ABVdb) com o maior número de informações que permitam aos pesquisadores realizar estudos de impacto populacional e vigilância epidemiológica entre outros, para melhor compreender a evolução destas arboviroses
Avaliação da exatidão e precisão dos relógios de placas microcontroladoras acopladas ao Arduino Uno.
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-11) Carvalho, Samuel Santiago de; Amorim, Cláudio Alves de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Ines Valderrama
Atualmente diversos experimentos físicos são realizados e analisados utilizando como facilitadores os microcontroladores – circuitos integrados capazes de serem programados para desempenhar tarefas específicas – facilitando assim a averiguação das variáveis relacionadas a esses. Neste contexto, o tempo desempenha uma relevância significativa, repercutindo em uma necessidade por exatidão e precisão para proporcionar resultados próximos da realidade. O presente trabalho tem como objetivo por meio de dois experimentos diferentes encontrar as variações dos Arduinos, realizando então um comparativo com os mesmos e também verificando o impacto destes resultados em um experimento já existente. Os resultados dessa pesquisa revelaram que a variação encontrada não foi tão grande quanto o esperado, mas que não obstante, apresenta um resultado importante para futuras pesquisas e até mesmo para aplicações que necessitam entender essas variações.
Caracterização de marcadores genéticos relacionados à expressão de antígenos de grupos sanguíneos eritrocitários utilizando processamento de dados brutos de sequenciamento de nova geração
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-11) Jesus, Jessica Teixeira Nogueira de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Fonseca, Vagner de Souza; Rodrigues, Evandra Strazza; Lenz, Alexandre Rafael; Restovic, Maria Ines Valderrama
Os sistemas ABO e RH desempenham um papel crucial na classificação sanguínea, determinando tipos como A, B, O e AB. A presença ou ausência do antígeno RhD, principalmente em casos RhD positivo/negativo, é um detalhe clínico discreto, mas de grande importância devido ao potencial perigo de reações hemolíticas. A complexidade e heterogeneidade desses sistemas ressaltam a necessidade urgente de aprimorar nosso entendimento. Este estudo focou na caracterização detalhada de marcadores genéticos relacionados à expressão de antígenos sanguíneos eritrocitários. Para atingir esse objetivo, utilizamos tecnologias de sequenciamento de nova geração baseadas em imuno-hematologia e biologia molecular. Desenvolvemos um protótipo inovador de backend web para análise de marcadores genéticos e grupos sanguíneos. O método tecnológico inovador, baseado em dados brutos de sequenciamento genético de próxima geração (NGS), proporciona compreensão profunda e acessível. Foi utilizada a metodologia de Design Science Research (DSR), comprometemo-nos não apenas com a teoria, mas também com a aplicação prática de soluções. O ciclo adaptativo de testes, validações e correções demonstra nosso compromisso em alcançar e superar resultados esperados, proporcionando compreensão mais profunda da expressão genética nos grupos sanguíneos. Os resultados antecipados são promissores: identificamos 130 e 152 SNPs em duas amostras RHD, 233 SNPs nas amostras RHCE (incluindo um indel) e 167 SNPs evidenciando riqueza genética subjacente. Os resultados revelaram três mutações em uma amostra RHD, ampliando a compreensão das variações genéticas. Até agora, esses resultados não são apenas preliminares, mas indicativos concretos do progresso científico. Contribuímos para a compreensão da expressão de antígenos sanguíneos, acreditando que tais descobertas podem transformar a saúde. Além disso, esses resultados abrem caminho para futuras investigações, ressaltando a importância de uma abordagem médica mais individualizada
Desenho e análise de interfaces geográficas para representações de dados virais
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Jesus, Eugênio Santos de; Restovic, Maria Ines Valderrama; Fonseca, Vagner de Souza; Massa, Mônica de Souza
Esta monografia descreve o desenvolvimento de um artefato de representação geográfica aprimorada no ABVdb, focado nos vírus dengue, zika e chikungunya. O trabalho envolveu a extração, processamento e apresentação de dados georreferenciados em uma interface web renovada, com destaque para a funcionalidade de exportação de metadados clusterizados conforme filtros específicos e regiões geográficas. A avaliação do projeto, realizada com base na metodologia Design Science Research, incluiu uma comparação com a versão anterior do ABVdb e a aplicação de um grupo focal de profissionais, juntamente com a avaliação da usabilidade da interface utilizando o questionário Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ). O resultado é uma plataforma que oferece representações geográficas mais precisas e detalhadas, otimizadas conforme os feedbacks recebidos, e que contribui para uma representação geográfica mais precisa e detalhada dos dados virais no ABVdb
Estudo da correlação entre frequência de códons em genomas virais e a abundância de espécies de RNA transportador cognato na célula hospedeira humana
(UNEB, 2013-01-05) Fonseca, Vagner de Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías; Cunha, Joana Paixão Monteiro; Restovic, Maria Ines Valderrama
Contextualização: A bioinformática é uma ciência multidisciplinar, que procura armazenar e relacionar os dados biológicos, utilizando o auxilio de métodos computacionais e matemáticos, subsidiando no reconhecimento de padrões que seriam difíceis sem a ajuda da tecnologia da informação. Pesquisas desenvolvidas nesta área utilizam, em geral, um volume considerável de informações que devem ser analisadas em conjunto para proporcionar inferências precisas sobre possíveis hipóteses e possibilitar assim a construção de novas teses. O armazenamento de informações em bancos de dados e a utilização de linguagens computacionais permite aos pesquisadores de todo o mundo compartilhar informações possibilitando aos mesmos estudar estruturas tridimensionais de moléculas, simular o metabolismo de células ao até mesmo desvendar a função biológica de determinada sequência de DNA. O estudo do genoma de patógenos, plantas e animais é uma linha de pesquisa em constante crescimento. Em particular o estudo do genoma de vírus e da evolução viral ocupa a atenção de muitos pesquisadores no mundo todo. Desde a descoberta do vírus da AIDS (Human Immunodeficiency Virus – HIV) nos anos 80 acentuou-se, ainda mais, o uso de sistemas computacionais para auxiliar no processamento de genomas virais, impulsionando a fusão da biologia com a informática. Problema Abordado: O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma ferramenta de bioinformática para investigar a composição dos genes retrovirais no nível de códons e estabelecer sua compatibilidade com a maquinaria celular dos hospedeiros para síntese de proteínas. Os resultados deste estudo darão suporte teórico para o estudo de alvos de terapias antirretrovirais idealizadas pelos autores, baseadas na inibição seletiva de espécies de RNA transportador. Contribuição: Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta WEB de bioinformática que permite estudar a frequência de códons nos genes do HIV e do vírus linfotrópico da célula humana (HTLV), assim como a frequência de genes de RNA de transporte no genoma do hospedeiro humano. Relevância: A ferramenta permitirá, graças a um procedimento implementado para atualização automática, realizar os estudos considerando todas as sequências virais existentes até o momento do estudo nos bancos de dados públicos. Desta forma os resultados terão maior representatividade e significância estatística, na medida que novas sequências sejam armazenadas nos bancos de dados.
Estudo de viabilidade do algoritmo Codon Based Unsupervised Classifications (CBUC)
(Universidade do Estado da Bahia, 2024-07-09) Silva, Rickson; Restovic, Maria Ines Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Fonseca, Vagner de Souza
Este trabalho validou o algoritmo CBUC para identificação de sequências de arbovírus, com ênfase no vírus Zika. Desenvolvido pelo Dr. Diego Gervásio Frias Suaréz, o CBUC utiliza aprendizado de máquina baseado no algoritmo PSRM para detectar padrões e agrupamentos genéticos. Utilizou-se um dataset do ABVdb contendo sequências genotipadas de Zika para agrupar genótipos de arbovírus e identificar novas sequências do Zika. Foram desenvolvidas duas interfaces, uma desktop e outra web, para uso do CBUC. Os resultados mostraram que o CBUC identificou 100% das sequências completas de até 8000 bases no dataset de teste, sugerindo sua eficácia na identificação de sequências completas do vírus Zika quando de tamanho similar às utilizadas no treinamento. Para avaliação da precisão, os resultados do CBUC foram comparados com os do Genome Detective, uma ferramenta que emprega métodos tradicionais. A comparação demonstrou que o CBUC apresenta resultados promissores e competitivos na identificação precisa de genótipos do Zika
Gamebook guardiões da floresta: Identificação de perfis de usuário através de mineração de dados
(UNEB, 2018-07-06) Lima, Tarsis Nascimento; Restovic, Maria Ines Valderrama; Alves, Lynn Rosalina Gama; Correia, Leandro Coelho
Esta monografia relata a aplicação de mineração de dados através de um algoritmo de agrupamento a fim identificar a existência de perfis de usuário no Gamebook Guardiões da Floresta relacionados com funções executivas. Para tanto foi desenvolvido um sistema para coleta de informações das interações no Gamebook, utilizando medidas inspiradas em testes que verificam o controle inibitório, passando pela modelagem de um banco de dados e aplicação do processo de Knowledge Discovery in Databases para mineração.
Identificação das regiões gênicas com maior informação filogenética para simplificação da genotipagem in silico
(Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Fonseca, Diego dos Santos; Suárez, Diego Gervasio Frías; Massa Neto, Ernesto de Souza; Restovic, Maria Ines Valderrama
Após alguns arbovírus surpreenderem o mundo com sua rápida disseminação, o Instituto Evandro Chagas alertou que circulam no território nacional cerca de 210 vírus desta família, sendo que, pelo menos 37 destes são capazes de provocar doenças em humanos. Dentre eles, estão a Dengue, a Chikungunya, e o Zika vírus,sendo que este último, foi encontrado em humanos com doenças febris no oeste da África em 1954 e a partir desta data se espalhou pela Indonésia, Micronésia, Tailândia, Filipina, polinésia francesa, ilha de páscoa e em 2015, pelas Américas. Desde então, começaram os estudos visando conhecer essa espécie e seus genótipos, com o intuito de desenvolver tratamentos eficazes e programas de prevenções para evitar futuros surtos. O procedimento padrão do Sistema de Saúde brasileiro prescreve que, ao identificar-se a presença de um vírus no organismo de um paciente, é necessário reconhecê-lo, determinar a sorotipagem, que consiste na definição do sorotipo ou linhagem do vírus, pois para cada variação é necessário um ou mais tipos de tratamento. Por este motivo, estudam-se as diferenças comportamentais e evolutivas dos genótipos, com o objetivo de identificar e caracteriza-los. Neste trabalho foi realizado o estudo de alguns conjuntos de sequência do vírus da Dengue e do Zika Vírus, utilizando um método para a descoberta de regiões com informações filogenéticas e identificação de padrões genéticos nestas mesmas áreas. Os resultados foram favoráveis, pois foram encontradas famílias de padrões que correspondiam aos subtipos dos arbovírus estudados.
Método para comparação da evolução de linhagens virais com vistas a identificar as potencialmente pandêmicas
(Universidade do Estado da Bahia, 2019-09-04) Santos, Daiane Rose dos; Frias, Diego; Restovic, Maria Ines Valderrama; Fonseca, Vagner de Souza
O vírus da gripe A é responsável por epidemias anuais e pandemias ocasionais de doença em seres humanos. A evolução contínua dos genes antígenos, Hemaglutinina e Neuraminidase, em mamíferos provoca mudanças antigênicas com a aquisição de virulência. Neste trabalho pretende-se revisar a evolução dos genes externos que medem a mudança dos padrões de uso dos códons nas quatros principais linhagens de vírus que causa epidemias graves nos seres humanos: os subtipos H1N1, H2N2, H3N2 e H5N1. Para medir essa alteração será introduzido um índice que quantifica a dissimilaridade entre a utilização de um codão de um gene ou região de um gene de uma estirpe viral em relação ao uso do códon da espécie hospedeira. Traçando o índice em relação ao tempo de isolamento, pode-se obter tendências evolutivas específicas de linhagem em vírus de mamíferos, mas não em cepas de aves que confirmam a estabilidade estacionária do vírus da gripe em seu reservatório natural. No estudo será utilizado o conjunto completo de dados de seqüência de influenza A disponíveis em uma data que será especificada. A principal contribuição deste trabalho é a quantificação da mudança de composição que uma nova cepa precisa ter para iniciar uma pandemia. Além disso, os resultados mostram que o índice de dissimilaridade do códon pode ser usado para a classificação rápida e confiável de genes de origem suína e H1N1 sazonais
Mineração de dados educacionais na base de dados SAEB para suporte na tomada de decisão à educação básica
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Almeida, Jeferson Santos de; Restovic, Maria Ines Valderrama; Chaves, Débora Alcina Rego
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um ambiente de experimentação acessível a educadores e gestores, que permita a extração de informações úteis para aprimorar a educação básica brasileira, com base nos dados do SAEB. A partir da coleta e tratamento dos dados SAEB 2019 e seguinte, foram implementadas técnicas de mineração de dados para extração de conhecimento desta base. A avaliação foi realizada a partir da análise preliminar da ferramenta com a participação de um grupo de educadores e gestores educacionais. O objetivo final foi disponibilizar um ambiente de experimentação com base nos feedbacks recebidos e contribuir para melhorias no sistema educacional brasileiro a partir do uso de tecnologias.
Modelando a dinâmica de transmissão do MPOX entre humanos: um modelo compartimental com redes de populações conectadas
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-06) Santos, Vitor Manoel Pereira dos; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Ines Valderrama; Fonseca, Vagner de Souza; Araújo, Wildo Navegantes de
Neste estudo, concentramos nossa atenção no mpox, um vírus que desencadeou preocupações significativas nas autoridades de saúde global, especialmente após o surto de 2022 que afetou regiões não endêmicas, especialmente entre a população de HSH na América Latina. Nosso objetivo foi desenvolver um modelo matemático diferencial compartimental baseado em redes de contato para descrever a dinâmica do mpox. Utilizando dados dos casos ocorridos durante o surto de 2022 em países latino-americanos, nossa pesquisa buscou compreender e prever o comportamento da doença. Os resultados obtidos indicam que nossa abordagem inovadora foi eficaz na descrição da dinâmica epidemiológica do mpox. Conseguimos reproduzir com precisão os casos reais no Brasil, Colômbia, México, Peru e Estados Unidos, países analisados neste estudo. Além disso, pudemos estimar parâmetros epidemiológicos por meio da análise e mineração de dados reais fornecidos por órgãos de saúde. No entanto, enfatizamos a necessidade de dados mais confiáveis para uma melhoria contínua dos resultados. Além disso, ressaltamos a importância de investigações futuras para aprimorar a estimação do número de redes populacionais conectadas, a fim de fortalecer nossa compreensão e gestão eficaz de epidemias como o mpox.
Plasticome: um método computacional para mineração em genomas fúngicos a fim de encontrar potenciais enzimas que degradam plásticos
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Ferreira, Evelyn Souza; Lenz, Alexandre Rafael; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Ines Valderrama
No cenário da crescente preocupação com o acúmulo de plásticos, a micorremediação emerge como uma solução promissora, dado o papel crucial desempenhado pelos fungos na reciclagem de matéria orgânica. A chave para a micorremediação reside na identificação dos fungos mais adequados para combater poluentes específicos. Essa seleção pode ocorrer empiricamente, expondo os fungos aos poluentes e observando os resultados ao longo do tempo, ou através de abordagens in silico que exploram os genomas dos fungos para identificar seu potencial de degradar poluentes. Levando em consideração que algumas vias metabólicas podem permanecer inativas nos fungos por várias gerações, manifestando-se apenas quando expostas a substâncias específicas, descobrir esses genes "adormecidos"em experimentos de bancada pode demandar considerável tempo. No entanto, o Plasticome identifica essa potencialidade ao final da análise das proteínas anotadas do genoma, o que leva em torno de 3 horas. O Plasticome compreende um banco de dados e um pipeline capaz de identificar enzimas com potencial para degradar plásticos em genomas fúngicos. Primeiramente, foi construído um banco de dados baseado em uma revisão da literatura, contendo enzimas fúngicas comprovadamente eficazes na degradação de diferentes tipos de plásticos, com destaque para o Polietileno (PE) e o Poliestireno (PS), os plásticos mais produzidos e utilizados globalmente. O PE, em particular, demonstrou ter o maior potencial de degradação por fungos, sendo consumido por cinco tipos de enzimas: peroxidases de manganês, peroxidases versáteis, lacases, peroxidases de lignina e cutinases. O pipeline permite a seleção de um genoma a partir do GenBank, seguido pelo download de todas as sequências de proteínas do fungo escolhido. Ele compreende três etapas: 1) identificação de Enzimas Ativas em Carboidratos (CAZy) usando o software dbCan (v4.0.0). Os resultados do dbCan são filtrados para manter apenas as CAZymes associadas às atividades de degradação de plásticos encontradas no banco de dados; 2) os resultados filtrados da etapa 1 são submetidos ao ECPred (v1.1) para identificar os números EC (Enzyme Commission), que classificam enzimas com base nas reações químicas que catalisam; e 3) em seguida, o BLAST identifica a similaridade com as enzimas já conhecidas do banco de dados. Finalmente, os resultados são consolidados em gráficos que relacionam as enzimas mineradas e os respectivos tipos de plásticos que elas poderiam degradar. Por exemplo, foi observado que o Aspergillus brasiliensis IFM 66951 possui potencial para degradação de PE, com três lacases EC 1.10.3.2 da família AA1 e duas cutinases EC 3.1.1.74 da família CE5. Nossa abordagem in silico economiza tempo e custo em comparação com testes empíricos, contribuindo para o avanço urgente que a micorremediação necessita. O Plasticome está disponível no repositório do G2BC no GitHub.
Proxy reverso como serviço
(UNEB, 2013-01-05) Guimarães, Daniele Santos; Restovic, Maria Ines Valderrama; Santos, Trícia Souto; Atta, Antônio Carlos Fontes
O trabalho a seguir tem o objetivo de apresentar uma solução de segurança para as empresas que possuem redes internas com servidores web conectados a Internet. Motivado pelo grande desprendimento de recursos humanos, altos investimentos em infraestrutura e considerável gasto de tempo com instalação, manutenção e automação de ambientes internos dentro da maioria das empresas, será implementado o Cloud Reverse, um proxy reverso como serviço, que tem o mesmo papel de um proxy reverso, mas apresenta características de computação em nuvens e portanto será utilizado como um serviço e não como um produto. Inicialmente é feito um estudo teórico dos temas envolvidos e depois é apresentada a documentação do Cloud Reverse, bem como resultado de testes e considerações relevantes.
Técnicas de análise de dados textuais em bases de dados científicos para coleta de metadados para os genomas presentes no ABVDB
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-06) Mercês, Ramon Campos; Restovic, Maria Ines Valderrama; Fonseca, Vagner de Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías
Esta monografia propõe o desenvolvimento de um artefato, criado no âmbito da metodologia Design Science Research (DSR), que emprega o modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) para identificar e classificar quadros sintomatológicos em textos científicos disponíveis no PubMed. Este artefato é desenvolvido tendo como referência os sintomas fornecidos pelo ABVdb. A aplicação desta técnica visa facilitar o acesso e a compreensão de informações pertinentes ao estudo de arbovírus, contribuindo assim para avanços significativos na área da saúde pública. O objetivo central é validar a eficácia do modelo BERT na identificação e análise semântica de artigos científicos, estabelecendo correlações com sintomas específicos de arbovírus

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