Navegando por Autor "Câmara, Gabriel Bezerra Motta"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Tese Advanced convolutional neural network techniques for classification of SARS-CoV-2 variants and other viruses: a study using k-mers and chaos game representation(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-09-05) Câmara, Gabriel Bezerra Motta; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; https://orcid.org/0000-0001-7536-2506; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; https://orcid.org/0000-0002-5736-0782; http://lattes.cnpq.br/3849103334728892; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Terrematte, Patrick César Alves; Campos, Túlio de Lima; Barreto, Guilherme de AlencarDesde Dezembro de 2019, o impacto global da pandemia da Covid-19, causada pelo vírus SARS-CoV-2, tem sido profundo. A identificação precoce da classificação taxonômica e da origem genômica do vírus é fundamental para o planeamento estratégico, contenção e tratamento. As técnicas de aprendizagem profunda provaram ser bem-sucedidas na abordagem de vários desafios de classificação viral, incluindo diagnóstico, metagenômica, filogenética e análise genômica. Motivado por esses avanços, este estudo apresenta um classificador de genoma viral eficaz para SARS-CoV-2, utilizando uma estrutura de rede neural convolucional (CNN). Esta pesquisa empregou representações de imagem de sequências genômicas completas para treinar a CNN, alavancando dois conjuntos de dados distintos: um baseado na representação de imagem k-mers e o outro na Representação do Jogo do Caos (CGR). O conjunto de dados k-mers foi usado para experimentos de classificação taxonômica do vírus SARS-CoV-2, enquanto o conjunto de dados CGR focou na classificação de variantes de preocupação (VOCs) e variantes de interesse (VOIs) do SARS-CoV-2. A CNN obteve desempenho notável na classificação taxonômica usando k-mers, com taxas de precisão de cerca de 92% no conjunto de validação e igual a 100% no conjunto de teste contendo amostras de SARS-CoV-2. Esses resultados demonstram a adaptabilidade do modelo para classificar outros vírus emergentes. Para a classificação de variantes do SARS-CoV-2 usando imagens CGR, a CNN apresentou precisão ainda maior, atingindo 99,9% no conjunto de validação e 99,8% no conjunto de teste. As descobertas sublinham a aplicabilidade de técnicas de aprendizagem profunda em tarefas de classificação de genomas, fornecendo uma ferramenta robusta para a detecção precoce e classificação de ameaças virais. A integração de CNNs com representações de imagens k-mers e CGR apresenta um método novo e eficaz para análise do genoma viral, apoiando esforços contínuos em virologia e saúde pública.Dissertação Nanohíbridos termoresponsivos contendo poloxaminas e Laponita como carreadores de Beta-Lapachona: plataforma para terapia anticâncer(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-03-29) Câmara, Gabriel Bezerra Motta; Raffin, Fernanda Nervo; Barbosa, Raquel de Melo; ; ; ; http://lattes.cnpq.br/3849103334728892; Silva Júnior, Arnobio Antônio da; ; Fraceto, Leonardo Fernandes;Os Tetronics® são copolímeros que formam micelas e têm a capacidade de transitar de forma reversível entre as fases sol-gel de acordo com a sua concentração, pH e temperatura, podendo ser utilizados em sistemas de liberação controlada para fármacos de baixa solubilidade aquosa. Foram testados os Tetronics® T904, T90R4 e T1304 para incorporação da β-lapachona (BLPC), escolhida por suas diversas atividades biológicas devidamente caracterizadas, sobretudo, anticancerígenas e antiinflamatória e por apresentar uma solubilidade aquosa muito baixa (0,038 mg.ml-1), que limita sua biodisponibilidade e administração sistêmica. Para auxiliar na estabilidade fisico-química das micelas, como modificador reológico foi adicionada a hectorita sintética Laponita RD® (LAP), que forma hidrogeis. As amostras foram preparadas variando de 1 a 20% a concentração dos polímeros e de 0 a 3%, a de Laponita. Os parâmetros analisados foram: aumento da solubilidade da BLPC, comportamento reológico dos sistemas, tamanho das partículas por espalhamento dinâmico de luz, caracterização por análises térmicas (TG e DSC) e espectrometria de infravermelho, perfil de liberação e citotoxicidade in vitro em fibroblastos murinos e células de adenocarcinoma humano. Os sistemas híbridos apresentaram estabilidade térmica e aumentaram em mais de 50 vezes a solubilidade da BLPC em relação à água. Houve evidência da encapsulação da BLPC nos sistemas micelares, que promoveram uma liberação controlada da BLPC por 140 horas e foram mais eficientes na morte de células cancerígenas em ensaios in vitro que o fármaco livre.