Machine Learning independente de similaridade para identificação de vírus em dados de metagenômica
Este projeto visa desenvolver uma ferramenta baseada em aprendizado de máquina para detectar e classificar sequências virais, abordando limitações atuais na metagenômica viral. Com os vírus apresentando alta diversidade genética, o monitoramento é crucial, especialmente na falta de vacinas ou antivirais eficazes. A estratégia proposta utiliza sequenciamento de pequenos RNAs, que contêm sequências virais, para reconstituir genomas. O algoritmo será ajustado com dados de sequenciamento e validação experimental focada em mosquitos vetores. A ferramenta será disponibilizada como uma Amazon Machine Image (AMI) na AWS e em código aberto no GitHub, facilitando o acesso à comunidade científica e melhorando a distinção entre vírus endógenos e exógenos, além de revelar sequências virais frequentemente ignoradas.
Fonte Canal CNPq YouTube
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