Máquina de agrupamento por elipsóide: uma linha de frente para auxiliar no diagnóstico de doenças

Autores

  • Paulo Costa Carvalho Universidade Federal do Rio de Janeiro, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, Ilha do Fundão, Rio de Janeiro, RJ, Brasil
  • Juliana de Saldanha Gama Fischer Fundação Oswaldo Cruz, Instituto Carlos Chagas, Laboratório de Proteômica e Engenharia de Proteínas, Centro Industrial de Curitiba, Curitiba, PR, Brasil
  • Valmir Carneiro Barbosa Universidade Federal do Rio de Janeiro, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, Ilha do Fundão, Rio de Janeiro, RJ, Brasil
  • Gilberto Barbosa Domont Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Química, Departamento de Bioquímica, Ilha do Fundão, Rio de Janeiro, RJ, Brasil
  • Wim Maurits Sylvain Degrave Fundação Oswaldo Cruz, Instituto Oswaldo Cruz, Laboratório de Genômica Funcional e Bioinformática, Rio de Janeiro, RJ, Brasil
  • Maria da Gloria da Costa Carvalho Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Urca, Rio de Janeiro, RJ, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.3395/reciis.v1i2.926

Palavras-chave:

Espectrometria de massa, aprendizagem de máquina, reconhecimento de padrões, clustering, doença de Hodgkin, proteômica

Resumo

Este estudo apresenta nova estratégia de inferência direcionada a detectar presença de doenças em amostras biológicas. Diferencialmente dos métodos existentes, esta técnica é aplicável quando o número de patologias e as mesmas são desconhecidos. Esta é exemplificada através de software que denominamos “Máquina de Agrupamento por Elipsóide”, do inglês, Ellipsoid Clustering Machine (ECM). O mesmo identifica regiões conservadas em perfis proteômicos obtidos por espectrometria de massa de amostras biológicas de indivíduos controles e estima limites para classifica- ção baseando-se na variância da expressão protéica. O software também pode ser utilizado para inspeção visual de reprodutibilidade de dados. O ECM foi avaliado utilizando perfis protéicos do soro de pacientes com a doença de Hodgkin e de indivíduos controle. De acordo com a validação cruzada leave-one-out, o ECM separou corretamente os grupos se baseando apenas na informação de quatro picos espectrais selecionados. Este trabalho descreve o algoritmo e apresenta imagens de modelos 3D representativos da separação. O software está disponível na página do projeto na internet junto com modelos interativos e uma animação demonstrando o método.

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Publicado

31-12-2007

Como Citar

Carvalho, P. C., Fischer, J. de S. G., Barbosa, V. C., Domont, G. B., Degrave, W. M. S., & Carvalho, M. da G. da C. (2007). Máquina de agrupamento por elipsóide: uma linha de frente para auxiliar no diagnóstico de doenças. Revista Eletrônica De Comunicação, Informação & Inovação Em Saúde, 1(2). https://doi.org/10.3395/reciis.v1i2.926

Edição

v. 1 n. 2 (2007): Suplemento - Bioinformática e Saúde

Seção

Artigos originais

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