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19 Nov
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Aplicação de redes neurais recorrentes ao projeto de anticorpos a partir da sequência de aminoácidos de epítopos
Aluno
Amaury Mausbach Filho
Orientador / Docente
João Meidanis
Breve resumo
Anticorpos são elementos criados pelo sistema imunológico adaptativo dos mamíferos, a partir da identificação de um epítopo (segmento de uma parte externa de um antígeno) estranho ao corpo hospedeiro, com a finalidade de combate específico ao epítopo identificado. O desenho de anticorpos a partir de epítopos tem sido muito pesquisado no tratamento de certas doenças virais, e de alguns tipos de câncer que não respondem de maneira eficaz aos tratamentos convencionais. Nesta pesquisa, procuramos obter dados para treino e teste de preditores computacionais de anticorpos a partir de epítopos, e desenhamos uma arquitetura para avaliação. Assim, alguns bancos de dados públicos de epítopos e anticorpos foram avaliados. Foi possível verificar que a escassez de registros para treino e teste diminui a riqueza de informações. Métricas consideradas mais relevantes para análise de proteínas foram revistas e adaptadas para funcionamento em sequências com preenchimento (padding), necessárias no caso do treino por lote. Um modelo de aprendizado profundo, baseado em processamento de linguagem natural e utilizando RNRs para a predição de CDRs, as principais partes dos anticorpos, a partir de epítopos foi implementado e avaliado. Apesar do bom desempenho nos treinos, experimentamos uma situação persistente de overfitting com baixa generalização, mesmo após a aplicação de técnicas como weight decay, data augmentation e dropout. Por fim, lançamos mão de grid search, o que permitiu uma pequena melhora dos resultados quando da aplicação de weight decay.
Banca examinadora
Titulares:
João Meidanis IC/UNICAMP
Hélio Pedrini IC/UNICAMP
Pedro Otavio de Campos Lima BOLDRINI
Suplentes:
Guilherme Pimentel Telles IC/UNICAMP
Felipe Rodrigues da Silva EMBRAPA