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Aplicação de algoritmos de aprendizagem de estrutura causal à obesidade e outros fatores de risco para doenças cardiovasculares

Processo: 23/08647-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 10 de setembro de 2023
Vigência (Término): 09 de outubro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Andressa Cerqueira
Beneficiário:Milena Crnkovic Luzia
Supervisor: Adele Helena Ribeiro
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: Philipps-Universität Marburg, Alemanha  
Vinculado à bolsa:22/03420-0 - Aprendizado de modelos gráficos causais de obesidade e outros distúrbios nutricionais, BP.IC
Assunto(s):Obesidade   Doenças cardiovasculares   Aprendizado computacional   Nutrição
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Estudo causal | Modelos gráficos causais

Resumo

O estudo das relações causa-efeito a partir de dados observacionais tem recebido muita atenção nas ciências empíricas, mas ainda é pouco desenvolvido na área nutricional. A construção de tal modelo causal promoveria uma melhor compreensão sobre o sistema biológico humano. Desta forma, o objetivo deste projeto é a construção de modelos gráficos causais para distúrbios nutricionais utilizando informações genotípicas e fenotípicas dos indivíduos. Para atingir esse objetivo desafiador, o primeiro passo é a seleção das variantes genéticas associadas às variáveis fenotípicas consideradas importantes no estudo da obesidade. Em seguida, será feita a construção de modelos causais gráficos usando algoritmos de aprendizado de estrutura causal como o Fast Causal Inference (FCI).

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