Revista Eletrônica de Comunicação, Informação e Inovação em Saúde (RECIIS)
Este estudo apresenta nova estratégia de inferência direcionada a detectar presença de doenças em amostras biológicas. Diferencialmente dos métodos existentes, esta técnica é aplicável quando o número de patologias e as mesmas são desconhecidos. Esta é exemplificada através de software que denominamos “Máquina de Agrupamento por Elipsóide”, do inglês, Ellipsoid Clustering Machine (ECM). O mesmo identifica regiões conservadas em perfis proteômicos obtidos por espectrometria de massa de amostras biológicas de indivíduos controles e estima limites para classifica- ção baseando-se na variância da expressão protéica. O software também pode ser utilizado para inspeção visual de reprodutibilidade de dados. O ECM foi avaliado utilizando perfis protéicos do soro de pacientes com a doença de Hodgkin e de indivíduos controle. De acordo com a validação cruzada leave-one-out, o ECM separou corretamente os grupos se baseando apenas na informação de quatro picos espectrais selecionados. Este trabalho descreve o algoritmo e apresenta imagens de modelos 3D representativos da separação. O software está disponível na página do projeto na internet junto com modelos interativos e uma animação demonstrando o método.
DOI
10.3395/reciis.v1i2.926
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