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Exploração de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de fenótipos a partir de SNPs

dc.contributor.advisorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicadapt_BR
dc.creatorCrestani, Régis Eduardopt_BR
dc.date.accessioned2025-07-24T18:06:04Z
dc.date.available2025-07-24T18:06:04Z
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/97520
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montañopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicadapt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 11pt_BR
dc.description.abstractResumo: O estudo apresentado realiza uma análise aprofundada dos algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à predição de fenótipos humanos a partir de dados de polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs), com o objetivo de desenvolver um processo único que permita a classificação de diferentes fenótipos e a classificação de novos fenótipos, agrupando amostras que possuem o mesmo fenótipo em comumpt_BR
dc.description.abstractAbstract: The study presented conducts an in-depth analysis of machine learning algorithms applied to the prediction of human phenotypes from single nucleotide polymorphism (SNP) data, aiming to develop a unique process that allows the classification of different phenotypes and the classification of new phenotypes by grouping samples that share the same phenotype.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAnálise de DNApt_BR
dc.titleExploração de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de fenótipos a partir de SNPspt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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Nome:
R - E - REGIS EDUARDO CRESTANI.pdf
Tamanho:
1.443Mb
Formato:
PDF
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