Banco de dados: O banco de dados manipulado no projeto foi obtido a partir do desafio Mechanisms of Action (MoA) Prediction proposto pelo Laboratory innovation science at Harvard e depositado no Kaggle.
Desenvoler e testar um modelo de Machine Learning com a finalidade de colaborar com o avanço do desenvolvimento de fármacos, medicamentos.
Verificar se um modelo de Machine Learning é capaz de prever se dado mecanismo de ação (MoA), atividade biológica de determinada molécula, é ativado ou não.
- Mecanismo de ação ativado(1)|não ativado(0)
dados_experimentos: dados sobre os experimentos
- id: identificador anonimizado
- tratamento: com_droga e com_controle
- tempo: 24, 48 e 72 horas
- dose: D1 e D2
- droga: drogas testadas codificadas, anonimizadas
- g-_: expressão gênica
- c-_: tipos celulares dados_resultados: dados sobre os resultados experimentais
- id: identificador anonimizado
- MoAs: demais colunas com o mecanismo de ação analisado
Foi aplicado o modelo paramétrico de regressão logística. Este modelo é apropriado para a modelagem de resposta bonária, no caso queremos analisar duas respostas MoA ativo ou MoA inativo. *>SANTOS, Alcione Miranda dos et al. Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da hepatite A. Revista Brasileira de Epidemiologia, v. 8, p. 117-126, 2005.