AGSSA: sistema web de genotipagem rápida de cepas virais, baseado em aprendizado de máquina

dc.contributor.advisorFrías Suárez, Diego Gervasio
dc.contributor.authorArgolo, Joilson de Jesus
dc.contributor.refereeRestovic, Maria Inés Valderrama
dc.contributor.refereeFonseca, Vagner de Souza
dc.date.accessioned2024-12-18T18:14:09Z
dc.date.available2024-12-18T18:14:09Z
dc.date.issued2024-12-09
dc.description.abstractA genotipagem de cepas virais é uma das tarefas mais comuns e importantes nos sistemas de monitoramento de doenças ao redor do mundo, especialmente após o impacto global da pandemia de COVID-19. A maioria dessas análises é realizada com base no processamento bioinformático de genomas virais obtidos por técnicas de sequenciamento rápido. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta web inovadora, projetada para realizar a genotipagem de cepas virais de forma rápida e eficiente, utilizando aprendizado de máquina. A metodologia utilizada foi baseada no Design Science Research (DSR), que consiste em três etapas principais: (1) identificação do problema, (2) desenvolvimento do artefato, e (3) avaliação de sua eficácia. A nova ferramenta, denominada AGSSA (Advanced Genotyping with Semi-Supervised Algorithm), é uma versão avançada da ferramenta anterior ÁGUA (Advanced Genotyping with Unsupervised Algorithm), que já havia sido testada com o gene spike (S) do SARS-CoV-2. Nesta etapa, a ferramenta foi aplicada ao gene envelope (E) do vírus da Dengue. Os resultados demonstraram que a nova versão da ferramenta é capaz de processar grandes volumes de dados genômicos de maneira eficiente, com baixo custo computacional. Além disso, sua interface web torna a solução acessível e fácil de usar, mesmo por pesquisadores com pouca ou nenhuma experiência em computação avançada.
dc.description.abstract2Genotyping viral strains is one of the most common and important tasks in disease monitoring systems around the world, especially after the global impact of the COVID-19 pandemic. Most of these analyses are carried out based on bioinformatic processing of viral genomes obtained by rapid sequencing techniques. This paper presents the development of an innovative web tool designed to genotype viral strains quickly and efficiently using machine learning. The methodology used was based on Design Science Research (DSR), which consists of three main stages: (1) identifying the problem, (2) developing the artifact, and (3) evaluating its effectiveness. The new tool, called AGSSA (Advanced Genotyping with Semi-Supervised Algorithm), is an advanced version of the previous tool ÁGUA (Advanced Genotyping with Unsupervised Algorithm), which had already been tested with the spike (S) gene of SARS-CoV-2. In this stage, the tool was applied to the envelope gene (E) of the Dengue virus. The results showed that the new version of the tool is capable of processing large volumes of genomic data efficiently, with low computational costs. In addition, its web interface makes the solution accessible and easy to use, even by researchers with little or no experience in advanced computing.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.citationARGOLO, Joilson de Jesus. AGSSA: sistema web de genotipagem rápida de cepas virais, baseado em aprendizado de máquina. Orientador: Diego Gervasio Frías Suárez. 2024. 103 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Departamento de Ciências Exatas e da Terra, Campus I, Universidade do Estado da Bahia. Salvador - BA, 2024.
dc.identifier.urihttps://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/6973
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade do Estado da Bahia
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.rights2Attribution 3.0 Brazilen
dc.subject.keywordsGenotipagem
dc.subject.keywordsSistemas web
dc.subject.keywordsDengue
dc.titleAGSSA: sistema web de genotipagem rápida de cepas virais, baseado em aprendizado de máquina
dc.title.alternativeAGSSA: web-based system for rapid genotyping of viral strains, based on machine learning
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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