Titulo Estágio
Análise de Dados Metabólicos em Modelos de Doença
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Grupo de Sistemas Evolutivos e Complexos (CISUC)
Enquadramento
Os processos químicos associados ao metabolismo de um organismo geram um conjunto de substâncias genericamente identificadas como metabolitos. O perfil metabólico produzido, assim como a própria avaliação das taxas metabólicas, podem fornecer informações relevantes sobre os eventos que ocorrem nas células dos diferentes tecidos e sobre o estado fisiológico geral do indivíduo. A análise do perfil metabólico é um instrumento relevante para avaliar a toxicidade de um composto ou para criar modelos precisos para diferentes patologias, incluindo o cancro.
Uma etapa importante na análise de perfis metabólicos consiste na identificação de metabolitos relevantes, vias de sinalização celular ativadas e taxas de metabolismo celular para o estudo que está a ser efetuado. Encontrar o subconjunto de perfis metabólicos significativos para uma determinada situação, reduz o número de ensaios necessários para comparação de amostras ou perfis metabólicos.
Objetivo
O objetivo principal do estágio é o desenvolvimento e validação de modelos computacionais que efetuem a análise de dados de perfis metabólicos através da redução da dimensionalidade dos dados. Esta redução deverá permitir eliminar variáveis pouco relevantes, simplificar a interpretação do modelo e melhorar a sua capacidade de generalização.
Existem várias técnicas para reduzir a dimensionalidade dos dados, divididas genericamente em dois grandes grupos: seleção das variáveis mais relevantes (feature selection) ou construção de um conjunto reduzido de novas variáveis que representem melhor os dados (feature extraction). A ferramenta computacional a implementar incluirá diversas técnicas de redução de dimensionalidade, como, por exemplo, métodos baseados em Principal Component Analysis (PCA) ou abordagens evolutivas de aprendizagem automática. Um dos principais resultados do estágio será a realização de um estudo crítico que analise comparativamente as diferentes técnicas implementadas.
O treino e validação da ferramenta computacional será realizado com dados experimentais disponibilizados pelo grupo MitoXT.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
- Familiarização com a área da aprendizagem automática
- Estudo de técnicas para redução de dimensionalidade de dados
- Familiarização com a terminologia em estudo, técnicas experimentais usadas, com o domínio de aplicação e com os dados a utilizar para o treino da ferramenta computacional
- Definição genérica da arquitetura do modelo computacional
- Escrita do relatório intermédio
Plano de Trabalhos - Semestre 2
- Desenvolvimento da aplicação
- Validação e análise de resultados
- Escrita do documento final
Condições
O estágio decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Sistemas Evolutivos e Complexos do CISUC. O(a) aluno(a) terá à sua disposição o espaço e os recursos computacionais do grupo. Diversas fases de recolha e interpretação de dados serão realizadas no laboratório do grupo MitoXT, localizado no edifício UC-Biotech, Centro de Neurociências e Biologia Celular, Biocant Park, Parque Tecnológico de Cantanhede.
Observações
Estágio não remunerado.
Serão orientadores os Professores Ernesto Costa (DEI-UC) e Francisco B. Pereira (DEIS-IPC).
Orientador
Ernesto Jorge Fernandes Costa
ernesto@dei.uc.pt 📩