Um modelo de deep learning para classifica??o de organismos vivos utilizando o segmento 18S rRNA da sequ?ncia gen?tica

• Main Author: Frainer, Gustavo Savi
• Publication Date: 2025
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
• Download full: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11711
• topic: Taxonomic Classification; Metabarcoding; Deep Neural Network; Machine Learning; Taxonomic Classification; Metabarcoding; Deep Neural Network; Machine Learning; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO

A taxonomia, no campo da biologia, ? a ci?ncia que classifica os seres vivos hierarquicamente de acordo com caracter?sticas em comum. Atualmente, existem diversas t?cnicas para a classifica??o taxon?mica de organismos por meio sequenciamento gen?tico, comumente usando an?lise metagen?mica. No entanto, essas t?cnicas tendem a ser computacionalmente custosas e, em cen?rios em que h? muta??es ou varia??es gen?ticas dentro de um mesmo subgrupo, falhas ou inconclusivas. Com o recente avan?o do campo da intelig?ncia artificial e machine learning, novas potenciais formas de classifica??o est?o sendo estudadas e desenvolvidas. Neste trabalho, ? apresentada uma solu??o de classificador taxon?mico baseado em um modelo de deep learning e, tamb?m, ? feita uma an?lise comparativa entre os resultados da solu??o apresentada e os resultados obtidos com o classificador q2-feature-classifier da plataforma QIIME2. Os resultados obtidos mostram que a solu??o desenvolvida alcan?a acur?cias maiores, especialmente no n?vel de Species.