Redes neurais sem-peso aplicadas na categorização de subtipos do HIV-1
Uma aplicação prática de Machine Learning
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O HIV é um vÃrus que ainda nos dias de hoje é amplamente estudado pela comunidade cientÃfica. Sua grande variabilidade genética é um fator que dificulta tais estudos e inclusive atrapalha o tratamento de pacientes infectados, resultando em falha terapêutica. Visando identificar padrões de mutações que auxiliem os estudos acerca dos vÃrus, o presente trabalho busca desenvolver uma rede neural sem peso capaz de categorizar os diferentes subtipos do HIV-1 e também de identificar a existência de mutações de resistência a medicamentos. Diversos experimentos com diferentes configuraÃ...
O HIV é um vÃrus que ainda nos dias de hoje é amplamente estudado pela comunidade cientÃfica. Sua grande variabilidade genética é um fator que dificulta tais estudos e inclusive atrapalha o tratamento de pacientes infectados, resultando em falha terapêutica. Visando identificar padrões de mutações que auxiliem os estudos acerca dos vÃrus, o presente trabalho busca desenvolver uma rede neural sem peso capaz de categorizar os diferentes subtipos do HIV-1 e também de identificar a existência de mutações de resistência a medicamentos. Diversos experimentos com diferentes configurações foram realizados, e os resultados encontrados mostraram que as redes sem peso possuem excelente desempenho para o reconhecimento dos subtipos.
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