Nome do Projeto
Grupo de estudos sobre machine learning para bioinformática - 2021
Ênfase
Ensino
Data inicial - Data final
24/03/2021 - 31/12/2021
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Biológicas
Resumo
A área de bioinformática vem desempenhando um papel cada vez mais crucial nos avanços da ciência biológica e da biotecnologia. Esta disciplina consiste na aplicação de métodos computacionais no processamento de dados biológicos, com foco principal naqueles derivados de técnicas de biologia molecular e bioquímica, como o sequenciamento de genomas, análise de estruturas de biomoléculas, compreensão de rotas metabólicas e de regulação gênica, dentre outros. Com o aumento exponencial na disponibilidade de dados observado nos últimos anos, métodos de aprendizado de máquina vem sendo cada bem mais empregados na criação de soluções para a bioinformática, permitindo assim a extração de conhecimento de forma mais automática e com menor necessidade de intervenção humana, a criação de métodos preditivos para diversas características de interesse, dentre outras aplicações. Deste modo, visando a melhor formação de recursos humanos no contexto da biotecnologia e bioinformática, o presente projeto tem por objetivo facilitar a troca de conhecimentos sobre a bioinformática, aprendizado de máquina e outras áreas correlatas.

Objetivo Geral

Promover a troca de conhecimentos sobre a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) no contexto da bioinformática.

Justificativa

A área de bioinformática vem desempenhando um papel cada vez mais crucial nos avanços da ciência biológica e da biotecnologia. Esta disciplina consiste na aplicação de métodos computacionais no processamento de dados biológicos, com foco principal naqueles derivados de técnicas de biologia molecular e bioquímica, como o sequenciamento de genomas, análise de estruturas de biomoléculas, compreensão de rotas metabólicas e de regulação gênica, dentre outros. Com o aumento exponencial na disponibilidade de dados observado nos últimos anos, métodos de aprendizado de máquina vem sendo cada bem mais empregados na criação de soluções para a bioinformática,

O aprendizado de máquina (machine learning) é uma área da inteligência artificial dedicada à criação de algoritmos capazes de resolverem problemas para os quais não foram explicitamente programados. Para isso, ao invés de executarem instruções definidas para um problema específicos, os algoritmos aprendem, a partir da exposição a conjuntos de dados, quais "hipóteses" são mais relevantes para a solução de um problema específicos, e as utilizam posteriormente para a solução de um determinado problema. Deste modo, um mesmo algoritmo pode ser empregado para diferentes domínios de problemas, sendo necessário apenas o seu treinamento com dados específicos para o objetivo em questão. No contexto da bioinformática, o aprendizado de máquina permite a extração de conhecimento de forma mais automática e com menor necessidade de intervenção humana através da criação de métodos preditivos para diversas características de interesse. Exemplo disso são as ferramentas preditivas para características de proteínas, que aprenderam, a partir de dados já descritos na literatura científicas, como relacionadas a sequência da mesma com a sua localização sub-celular, função biológica, e até mesma estrutura terciária.

Deste modo, visando a melhor formação de recursos humanos no contexto da biotecnologia e bioinformática, o presente projeto tem por objetivo facilitar a troca de conhecimentos sobre a bioinformática, aprendizado de máquina e outras áreas correlatas.

Metodologia

O grupo de estudo se reunirá semanalmente, de forma remota, através da plataforma Google Meet. Os encontramos tão duração de aproximadamente 1 hora, sendo para cada semana definido um tópico e uma pessoa responsável para apresenta-la. Será encorajado a apresentação de exemplos práticos, com código, e a discussão de artigos científicos pertinentes.

Indicadores, Metas e Resultados

Serão avaliados como indicadores de desempenho do presente projeto a assiduidade dos alunos participantes, devendo estes ter pelo menos 70% de presença para receberem os certificados de participação no projeto. Ao final do projeto também será feito uma avaliação dos encontros e temas selecionados através de um formulário do Google Forms.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
AIRTON SINOTT CARVALHO
ALESSANDRA NEIS
AMANDA MUNARI GUIMARÃES
ANDREI LUCAS PADILHA PEREIRA
ANDRESSA FISCH
ANTONIO DUARTE PAGANO
AUGUSTO GARCIA SCHMIDT
CHRISTIAN DOMINGUES SANCHEZ
DIEGO SERRASOL DO AMARAL
DÉBORA PIÉGAS PAVANI
EDUARDO HENRIQUE MOSSMANN
ELIZA ROSSI KOMNINOU
FREDERICO SCHMITT KREMER1
GIULI ARGOU MARQUES
GUILHERME FEIJÓ DE SOUSA
HADASSA GABRIELA ORTIZ
ISADORA LEITZKE GUIDOTTI
JOAO GABRIEL MOREIRA DE SOUZA
JOSÉ RAFAEL BORDIN
KETHLIN DE QUADROS FERREIRA
LUANA FERREIRA VIANA DOS REIS
LUCAS COUTINHO FREITAS
MARIA CLARA MARTINS FERREIRA
MARIANA BERTOLDI AMATO
MATHAUS CAMELATTO KRÜGER
RAFAEL DOS SANTOS WOLOSKI
RONALDO PEREIRA DE OLIVEIRA JUNIOR
THIAGO PEREIRA DE OLIVEIRA CARVALHO
VINICIUS FONSECA HERNANDES

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