Título: Nova Proposta de Representação de Genoma Viral Aplicada na Classificação do SARS- CoV-2 com Aprendizagem Profunda
Autores: Luísa Souza, Raquel Barbosa and Marcelo Fernandes.
Resumo:
Em dezembro de 2019 o primeiro caso de COVID-19 foi descrito em Wuhan, na China, e em abril de 2021, já haviam 136 milhões de casos confirmados. Devido a rápida propagação do vírus, esforços vêm sendo realizados pela comunidade científica para o desenvolvimento de técnicas de classificação viral do SARS-CoV-2. Neste trabalho foi desenvolvido, utilizando o Chaos Game Representation (CGR) em conjunto de técnicas de Processamento de Sinais Genômicos, uma nova proposta de representação dos dados genéticos de amostras de seis vírus da família Coronaviridae, à qual pertence o vírus SARS-CoV-2, e em seguida, o mapeamento realizado foi empregado a uma arquitetura de aprendizagem profunda para a classificação das amostras virais, obtendo acurácia de 94% e 91% para os tamanhos 64 e 128 da redimensão das sequências, obtendo 100% de sensibilidade para os vetores com tamanho 64.
Palavras-chave:
COVID-19, SARS-CoV-2, Representação genômica, Processamento de sinais genômicos, Aprendizagem profunda.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2021-76
Artigo em pdf: CBIC_2021_paper_76.pdf
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