Bacharelado em Sistemas de Informação - DCET1
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- ItemPesque-UNEB: Um sistema de busca de informações dos pesquisadores da UNEB baseado em Full-Text Search(Universidade do Estado da Bahia, 2024-07-10) Silva, Glauber Santos da; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Chaves, Débora Alcina Rego; Martins, Henrique ResendeA recuperação da informação necessita de mecanismos tecnológicos que facilitem a sua disponibilização. Muito se absorve e se produz nesse universo dinâmico e flexível onde muitos dados são dispostos em variados sistemas. Tal cenário é realidade dentro das universidades, as quais são veículos ativos e desenvolvedores de muitas criações. Para responder ao problema de pesquisa levantado nesse estudo sobre como integrar as bases de informações dos pesquisadores da Universidade do Estado da Bahia – UNEB de modo a viabilizar a consulta unificada de informações acadêmicas desses pesquisadores, foi estabelecida uma metodologia pautada no Desing Science (DS). A presente pesquisa é da área da ciência de dados e teve como objetivo desenvolver uma solução para recuperação de informações de pesquisadores da UNEB a partir de bases de dados externas. Com este estudo, foi desenvolvida uma ferramenta de busca utilizando os processos do Full-Text Searcher em seu motor de busca, disponibilizando os dados de pós-graduação e lattes dos docentes em ambiente único, fortalecendo a acessibilidade e democratização da informação, um valor importante na relação pesquisador/sociedade.
- ItemEstudo de viabilidade do algoritmo Codon Based Unsupervised Classifications (CBUC)(Universidade do Estado da Bahia, 2024-07-09) Silva, Rickson; Restovic, Maria Inês Valderrama; Suaréz, Diego Gervásio Frias; Fonseca, Vagner de SouzaEste 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