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Desenvolvimento de um sistema Web para armazenamento e gerenciamento de dados que auxilie na seleção de Genótipos Elite de Stryphnodendror adstringens por meio de técnicas de inteligência artificial (2011)

  • Authors:
  • Autor USP: AMUI, SAULO FRANÇA - FMRP
  • Unidade: FMRP
  • Sigla do Departamento: RGE
  • Subjects: BIOINFORMÁTICA; WEB SITES; BANCO DE DADOS; PLANTAS MEDICINAIS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Português
  • Abstract: O desenvolvimento de sistemas Web com bancos de dados biológicos, aliados às ferramentas computacionais, possibilitam a organização estruturada de dados e geram informações precisas que auxiliam diretamente no avanço das pesquisas científicas, por disponibilizarem dados em formatos capazes de serem lidos por computadores e, conseqüentemente, processados para diferentes tipos de análises. O objetivo deste projeto foi desenvolver um sistema para o armazenamento e gerenciamento de dados capaz de transformá-los em arquivos no formato ARFF, preparando-os para o recurso tecnológico de técnicas de Inteligência Artificial (IA) junto ao software WEKA, de modo a auxiliar na seleção de genótipos elites de Stryphnodendron adstringens (barbatimão). Para elucidação metodológica de aplicabilidade da IA na seleção de genótipos superiores, foi escolhido o barbatimão; uma árvore endémica do bioma Cerrado com atividades terapêuticas, dentre elas antimicrobiana. Os atributos foram obtidas a partir dos dados de prospecção (coleta das plantas), composição química (fitoquímica) e resposta microbiológica, cedidos pelo grupo de pesquisa da Universidade de Ribeirão Preto, coordenado pela Pro* DP Ana Maria Soares Pereira. A proposta desta tese foi desenvolver um sistema via Web no qual seja possível a adição dos dados, gerando um banco contendo todas as informações obtidas pelo grupo que caracterizem determinado acesso. Os dados inseridos neste banco permitiram a edição de atributos e a apresentação dos dados, para a elaboração de arquivos no formato ARFF, possibilitando a interação com o software WEKA por meio de um sistema disponível para uso na internei. O sistema desenvolvido proporciona a visualização dos dados em diferentes formas de exibição, oferecendo flexibilidade na obtenção de informações. O modo de visualização dos resultados por meio de mapas interativos, com possibilidade de aplicaçãode filtros dos atributos, incita um novo conceito de navegação entre os dados do sistema, ampliando as possibilidades de percepção da distribuição das amostras. A interação do sistema aliado às técnicas de IA poderá contribuir para o direcionamento de próximas etapas da pesquisa uma vez que a seleção de atributos determinada por estas ferramentas pode variar expressivamente de acordo com as variáveis aplicadas. Este sistema, inicialmente relacionado à espécie S. adstringens, poderá ser utilizado, de forma ampla com outras espécies contribuindo para a seleção de genótipos elites de plantas medicinais que apresentem marcantes efeitos terapêuticas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 28.03.2011

  • How to cite
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    • ABNT

      AMUI, Saulo França; GIULIATTI, Silvana. Desenvolvimento de um sistema Web para armazenamento e gerenciamento de dados que auxilie na seleção de Genótipos Elite de Stryphnodendror adstringens por meio de técnicas de inteligência artificial. 2011.Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2011.
    • APA

      Amui, S. F., & Giuliatti, S. (2011). Desenvolvimento de um sistema Web para armazenamento e gerenciamento de dados que auxilie na seleção de Genótipos Elite de Stryphnodendror adstringens por meio de técnicas de inteligência artificial. Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto.
    • NLM

      Amui SF, Giuliatti S. Desenvolvimento de um sistema Web para armazenamento e gerenciamento de dados que auxilie na seleção de Genótipos Elite de Stryphnodendror adstringens por meio de técnicas de inteligência artificial. 2011 ;
    • Vancouver

      Amui SF, Giuliatti S. Desenvolvimento de um sistema Web para armazenamento e gerenciamento de dados que auxilie na seleção de Genótipos Elite de Stryphnodendror adstringens por meio de técnicas de inteligência artificial. 2011 ;


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