{"id":3972,"date":"2016-02-22T15:53:24","date_gmt":"2016-02-22T17:53:24","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=3972"},"modified":"2016-02-22T15:53:24","modified_gmt":"2016-02-22T17:53:24","slug":"defesa-de-dissertacao-de-mestrado-geancarlo-saldanha-maydana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/noticia\/defesa-de-dissertacao-de-mestrado-geancarlo-saldanha-maydana\/","title":{"rendered":"Defesa de Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado: Geancarlo Saldanha Maydana"},"content":{"rendered":"<p><strong>DEFESA DE DISSERTA\u00c7\u00c3O DE MESTRADO \u2013 PPGC<\/strong><\/p>\n<p><strong>T\u00edtulo<\/strong>: Uma extens\u00e3o do algoritmo Fuzzy C-Means aplicado ao reconhecimento de spots em imagens oriundas de Eletroforese Bidimensional<\/p>\n<p><strong>Autor<\/strong>: Geancarlo Saldanha Maydana<strong><br \/>\n<\/strong><\/p>\n<p><strong>Banca Examinadora<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>Prof. Dr. Marilton Sanchotene de Aguiar (UFPel\/Orientador)<\/li>\n<li>Prof\u00aa. Dr\u00aa. Diana Francisca Adamatti (FURG)<\/li>\n<li>Prof. Dr. Paulo Roberto Ferreira Jr. (UFPel)<\/li>\n<li>Prof. Dr. Ricardo Matsumura Araujo (UFPel)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Data<\/strong>:\u00a0<del>24 de fevereiro de 2016<\/del> 25 de fevereiro de 2016<del><br \/>\n<\/del><\/p>\n<p><strong>Hora:<\/strong> <del>14:00h<\/del> 15:30h<\/p>\n<p><strong>Local<\/strong>: Lab. 3 (Sala 429), 4\u00ba andar do Campus Porto.<\/p>\n<p><strong>Resumo: <\/strong>A prote\u00f4mica pode ser vista como uma metodologia de sele\u00e7\u00e3o da biologia molecular, a qual tem como objetivo documentar a distribui\u00e7\u00e3o geral de prote\u00ednas da c\u00e9lula, identificar e caracterizar prote\u00ednas individuais de interesse e principalmente elucidar as suas associa\u00e7\u00f5es e fun\u00e7\u00f5es. Atualmente, uma das principais t\u00e9cnicas usadas na prote\u00f4mica \u00e9 a eletroforese bidimensional (2D), baseada na separa\u00e7\u00e3o e na migra\u00e7\u00e3o das mol\u00e9culas carregadas, numa solu\u00e7\u00e3o, em fun\u00e7\u00e3o da aplica\u00e7\u00e3o de um campo el\u00e9trico. Estas prote\u00ednas podem ser detectadas por uma variedade de reagentes de revela\u00e7\u00e3o, observando-se um perfil bidimensional de pontos (do ingl\u00eas, spots). Por fim, este gel \u00e9 escaneado e a imagem resultante pode ser processada. As imagens de eletroforese bidimensional normalmente cont\u00e9m ru\u00eddos, bem como part\u00edculas de poeira, e at\u00e9 mesmo rachaduras no gel, e isso pode interferir no resultado final da an\u00e1lise de reconhecimento dos spots. Neste contexto, esta trabalho explora as caracter\u00edsticas intr\u00edsecas da l\u00f3gica fuzzy para o processamento de dados, e prov\u00ea um modelo a fim de encontrar os spots nas imagens oriundas de eletroforese bidimensional. O modelo proposto utiliza clusteriza\u00e7\u00e3o fuzzy e faz uso de informa\u00e7\u00f5es contidas nos pixels da imagem para fazer a classifica\u00e7\u00e3o dos pontos na imagem e encontrar os spots. O SWISS-2DPAGE \u00e9 uma base de imagens de eletroforese bidimensional j\u00e1 classificadas, a qual possui imagens de eletroforese e informa\u00e7\u00e3o sobre spots nessas imagens. 29 imagens desta base foram utilizadas nos testes do modelo, com o melhor resultado chegando a 93, 30% dos spots encontrados. Como trabalhos futuros, pretende-se aplicar t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento nas imagens, e tamb\u00e9m explorar t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, a saber, t\u00e9cnicas de aprendizado supervisionado, no processo de reconhecimento de spots.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DEFESA DE DISSERTA\u00c7\u00c3O DE MESTRADO \u2013 PPGC T\u00edtulo: Uma extens\u00e3o do algoritmo Fuzzy C-Means aplicado ao reconhecimento de spots em imagens oriundas de Eletroforese Bidimensional Autor: Geancarlo Saldanha Maydana Banca Examinadora: Prof. Dr. Marilton&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":881,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[17,18],"tags":[],"class_list":["post-3972","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticia","category-todos"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/paGhNl-124","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3972","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/881"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3972"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3972\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3972"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3972"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3972"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}