Estratégias de modelagem e combinação de variáveis para o estudo da COVID-19 e suas comorbidades (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, JUAN CARLO SANTOS E - FCF
- Unidade: FCF
- Sigla do Departamento: FBC
- DOI: 10.11606/T.9.2024.tde-11112024-114814
- Subjects: BIOLOGIA MOLECULAR; FENÔMENOS BIOLÓGICOS; COMORBIDADE; DOENÇAS INFECCIOSAS; COVID-19
- Keywords: Biologia integrativa; Combinação de variáveis; Comorbidades; Comorbidities; COVID-19; COVID-19, Integrative biology; Feature combination; Múltiplas associações; Multiple associations
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: As comorbidades apresentadas por pacientes hospitalizados com complicações pulmonares podem agravar o quadro clínico e as condições de saúde. Este estudo emprega diferentes estratégias de biologia integrativa para analisar múltiplas variáveis no contexto da COVID-19, destacando as comorbidades no desfecho da doença. Para isso, realizamos: estratégias de estratificação dos pacientes infectados pelo SARS-CoV-2; análises de transcriptoma; seleção de variáveis pela importância relativa; e a construção de modelos de aprendizagem de máquina utilizando combinação de variáveis. A análise do transcriptoma de pulmão de pacientes falecidos com COVID-19 revelou alterações significativas na expressão gênica. Os genes LCK e EGR2 foram exclusivamente regulados positivamente em pacientes obesos e correlacionados positivamente com o índice de massa corpórea, indicando uma interação entre metabolismo e imunidade com ênfase na diabetes e na obesidade. A abordagem de combinações de variáveis acompanhada pela estratificação dos pacientes aumentou a performance dos modelos em pelo menos 20%, indicando que avaliar as combinações podem descrever fenômenos biológicos com maior acurácia do que variáveis individuais. Além disso, a aplicação de tais técnicas em dados epidemiológicos pediátricos elucidou fatores determinantes na gravidade da doença, considerando sintomas e comorbidades.Neste trabalho, fica evidente a importância de considerar múltiplas associações mesmo para estudos caso versus controle, pois elas podem gerar novas perspectivas sobre o problema apresentado. Consequentemente, esses resultados reforçam a necessidade de abordagens integrativas para a compreensão e intervenção eficaz em doenças infecciosas, contribuindo para estratégias de prevenção e tratamento mais precisas e personalizadas
- Imprenta:
- Data da defesa: 27.08.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SILVA, Juan Carlo Santos e. Estratégias de modelagem e combinação de variáveis para o estudo da COVID-19 e suas comorbidades. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-11112024-114814/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Silva, J. C. S. e. (2024). Estratégias de modelagem e combinação de variáveis para o estudo da COVID-19 e suas comorbidades (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-11112024-114814/ -
NLM
Silva JCS e. Estratégias de modelagem e combinação de variáveis para o estudo da COVID-19 e suas comorbidades [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-11112024-114814/ -
Vancouver
Silva JCS e. Estratégias de modelagem e combinação de variáveis para o estudo da COVID-19 e suas comorbidades [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9142/tde-11112024-114814/ - Ten quick tips for harnessing the power of ChatGPT/GPT-4 in computational
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.9.2024.tde-11112024-114814 (Fonte: oaDOI API)
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