DETECÇÃO DO VÍRUS DA DENGUE POR ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO MÉDIO EM CONJUNTO COM ALGORITMO GENÉTICO E ANÁLISE DISCRIMINANTE LINEAR
Palavras-chave:
Detecção da Dengue, Algoritmos computacionais, Reconhecimento de padrões, GA-LDAResumo
O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo quimiométrico baseado na aplicação do algoritmo computacional GA-LDA na análise de dados de infravermelho médio para detectar o vírus da dengue a partir de um conjunto de espectros de amostras clínicas. Nessa abordagem, o GA seleciona as variáveis mais importantes no conjunto de espectros, enquanto o LDA trabalha na discriminação entre as classes, baseando-se nestas variáveis selecionadas. O estudo investigou as vantagens desta abordagem frente às técnicas padrão, uma vez que que existe a necessidade da existência de uma técnica que permita unir uma resposta rápida com custo baixo e boa especificidade. O conjunto de dados utilizados neste estudo foi disponibilizado cordialmente pelo Grupo de Pesquisa em Química Biológica e Quimiometria da UFRN. O modelo foi construído com o uso do software “MATLAB”, onde foi feita a análise computacional e cálculos de medidas de qualidade (figuras de mérito). Constatou-se que a técnica conseguiu uma boa previsão, com 100% de sensibilidade e especificidade, da classe correta de todas as amostras utilizadas no conjunto teste. Além disso, demonstrou-se não precisar do uso de reagentes nem de kits para a análise, além de fornecer resultados mais rápidos frente às técnicas padrão utilizadas. A partir destes resultados foi possível verificar a importância da aplicação de uma ferramenta computacional no campo da virologia, uma vez que foi observado um grande potencial para esta aplicação. Contudo, são necessários estudos mais aprofundados.
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Referências
LIMA-CAMARA, T. N.. Arboviroses emergentes e novos desafios para a saúde pública no Brasil. Revista de Saúde Pública, [sl], v. 50, n. 36, p. 10-20, 2016
LOPES, N., NOZAWA, C., LINHARES, R. E. C.. Características gerais e epidemiologia dos arbovírus emergentes no Brasil. Rev Pan-Amaz Saúde, [sl], v. 5, n. 3, p. 55-64, 2014
PAHO. Tool for the diagnosis and care of patients with suspected arboviral diseases. 2017. Disponível em: http://iris.paho.org/xmlui/bitstream/handle/123456789/33895/9789275119365_eng.pd fsequence=1&isAllowed=y. Acesso em: 15/02/2021.
PEELING, R. W. et al. Evaluation of diagnostic tests: dengue. Nature Reviews – Microbiology, [sl], v. 8, n. 12, p. S30-S37, 2010.
KENNARD, R. W.; STONE, L. A. Projeto de experimentos auxiliado por computador. Technometrics, v. 11, n. 1, pág. 137-148, 1969.
SANTOS, M. C. D. et al. Spectroscopy with computational analysis in virological studies: A decade (2006-2016). Trends in Analytical Chemistry. [sl], v. 97, p. 244:256, 2017
SANTOS, M. C. D. et al. ATR-FTIR spectroscopy with chemometric algorithms of multivariate classification in the discrimination between healthy vs. dengue vs. chikungunya vs. zika clinical samples. Analytical Methods. [sl], v. 10, p. 1280:1285, 2018.
CHEMOMETRICSUFRN.Química Biológica e Quimiométrica - Natal – Brasil Química Biológica e Quimiometria, 2020. Disponivel em: http://www.chemometricsufrn.org/. Acesso em: 23/03/2021.
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