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Tipo: Monografia (especialização)
Título: Construção de modelo preditivo de imunogenicidade de neoepítopos: aplicação de métodos de aprendizado estatístico no desenvolvimento de imunoterápicos contra o câncer
Autor(es): Maria Gabriela Reis Carvalho
primer Tutor: Rafael Santos Erbisti
primer miembro del tribunal : Jessica Quintanilha Kubrusly
Segundo miembro del tribunal: Luiz Carlos Júnior Alcântara
Resumen: Este trabalho tem como objetivo principal contribuir com o desenvolvimento de novos imunoterápicos contra o câncer por meio do desenvolvimento e avaliação de modelos preditivos da capacidade de epítopos tumorais conduzirem à resposta imune efetiva. Um conjunto de 5.913 propriedades físico-químicas, estruturais e evolucionárias de sequências primárias de aminoácidos, consideradas potenciais preditoras da ativação das células TCD8+ foram empregadas na construção dos modelos. Modelos de regressão logística com penalização Lasso e Group-Lasso foram utilizadas para a seleção de um subconjunto ótimo de variáveis e os métodos de aprendizado estatístico XGBoost, Florestas Aleatórias (RF) e Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) foram empregados para a classificação. Para o treinamento dos modelos, foi empregada a abordagem bootstrap com 1.000 amostras e, como métrica de desempenho, foram utilizados a Área Sob a Curva ROC (AUC), Sensibilidade e Especificidade. A análise dos modelos gerados permitiu verificar que, dentre os métodos de seleção de variáveis, o Group-Lasso foi aquele que apresentou melhor desempenho (AUC=0,6958). Dentre os modelos construídos com os diferentes métodos, a partir das variáveis selecionadas, aquele gerado com SVM apresentou um valor de AUC, igual a 0,8286, e Sensibilidade igual a 0,9078, tendo, portanto, um desempenho superior ao de modelos até então descritos na literatura.
Asunto: Estatística
Câncer
Imunoterapia
Aprendizado Estatístico
Aprendizado do computador
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Curso de Especialização em Estatística
Tipo de acceso: Acesso Restrito
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/58131
Fecha del documento: 16-may-2023
Término del Embargo: 16-may-2025
Aparece en las colecciones:Especialização em Estatística

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