Aplicação de redes neurais artificias para a predição da atividade biológica de compostos visando contribuição para a farmacologia: revisão bibliográfica

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dc.contributor.advisorRocha, José Celso [UNESP]
dc.contributor.authorAlbertini, Thais Tondato
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2022-07-12T13:47:01Z
dc.date.available2022-07-12T13:47:01Z
dc.date.issued2022-07-04
dc.description.abstractAs Redes Neurais Artificiais (RNAs) possuem destaque, atualmente, ao serem utilizadas para classificação, agrupamento, reconhecimento e predição de padrões, possuindo diversas aplicações em áreas diferentes como reconhecimento de voz, reconhecimento facial, diagnóstico de doenças, previsões do tempo, entre outras. São técnicas computacionais inspiradas no funcionamento do cérebro humano, que apresentam como objetivo principal a aprendizagem de tarefas buscando solucionar problemas complexos, a partir de propriedades únicas, incluindo alta tolerância a falhas e capacidade de generalizar a partir de dados de treinamento. No âmbito da predição de padrões, quando sozinhas ou associadas a outras técnicas de Inteligência Artificial (IA), estudos mostram estque as RNAs são assertivas ao preverem a atividade biológica de compostos, facilitando nos testes laboratoriais para a descoberta de novos medicamentos no ramo da farmacologia. Dessa forma, o presente projeto tem como objetivo realizar uma revisão de trabalhos de aplicação de RNAs, associadas ou não a outras técnicas de IA, que visam a predição da atividade biológica dos mais variados compostos, com o intuito de ressaltar os benefícios trazidos por essas técnicas quanto a estes estudos.As Redes Neurais Artificiais (RNAs) possuem destaque, atualmente, ao serem utilizadas para classificação, agrupamento, reconhecimento e predição de padrões, possuindo diversas aplicações em áreas diferentes como reconhecimento de voz, reconhecimento facial, diagnóstico de doenças, previsões do tempo, entre outras. São técnicas computacionais inspiradas no funcionamento do cérebro humano, que apresentam como objetivo principal a aprendizagem de tarefas buscando solucionar problemas complexos, a partir de propriedades únicas, incluindo alta tolerância a falhas e capacidade de generalizar a partir de dados de treinamento. No âmbito da predição de padrões, quando sozinhas ou associadas a outras técnicas de Inteligência Artificial (IA), estudos mostram estque as RNAs são assertivas ao preverem a atividade biológica de compostos, facilitando nos testes laboratoriais para a descoberta de novos medicamentos no ramo da farmacologia. Dessa forma, o presente projeto tem como objetivo realizar uma revisão de trabalhos de aplicação de RNAs, associadas ou não a outras técnicas de IA, que visam a predição da atividade biológica dos mais variados compostos, com o intuito de ressaltar os benefícios trazidos por essas técnicas quanto a estes estudos.pt
dc.description.abstractArtificial Neural Networks (ANNs) are currently highlighted as they are used for classification, grouping, recognition and prediction of patterns, having several applications in different areas such as voice recognition, facial recognition, disease diagnosis, weather forecasts, among others. These are computational techniques inspired by the functioning of the human brain, whose main objective is the learning of tasks seeking to solve complex problems, from unique properties, including high fault tolerance and the ability to generalize from training data. In the scope of pattern prediction, when alone or associated with other Artificial Intelligence (AI) techniques, studies show that ANNs are assertive in predicting the biological activity of compounds, facilitating laboratory tests for the discovery of new drugs in the field of pharmacology. In this way, the present project aims to carry out a review of works on the application of RNAs, associated or not to other AI techniques, aimed at predicting the biological activity of the most varied compounds, in order to highlight the benefits brought by these techniques for these studies.en
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamento
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/235569
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectModelos preditivospt
dc.subjectRedes neurais artificiaispt
dc.subjectAtividade biológica de compostospt
dc.subjectFarmacologiapt
dc.subjectPharmacologyen
dc.titleAplicação de redes neurais artificias para a predição da atividade biológica de compostos visando contribuição para a farmacologia: revisão bibliográficapt
dc.title.alternativeApplication of artificial neural networks for the prediction of the biological activity of compounds aiming to contribution to pharmacology: bibliographic reviewen
dc.typeTrabalho de conclusão de curso
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Ciências e Letras, Assispt
unesp.undergraduateEngenharia Biotecnológica - FCLASpt

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