Made available in DSpace on 2016-03-01T13:52:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2
eduardo_barcante_ioc_mest_2015.pdf: 3851112 bytes, checksum: df620d888b1f70d08dc498ece76896b1 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-23 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / O atual cenário da Biologia Computacional conta com o know-how de diversas áreas tecnológicas voltadas para informação, computação e, especialmente, para construção e uso de bancos de dados na Internet como MEDLINE, PubMed, PDB. Na medida em que essas bases de dados possibilitam o aumento no registro de produção, estoque e circulação de dados genéticos, também viabilizam, em anos recentes, ambientes para acessar, integrar e produzir o novo conhecimento. O reuso desses dados, isto é, a transformação e o emprego desses dados em um processo diferente do qual os dados foram originalmente concebidos, torna-se um desafio em pesquisas na área biológica. Os problemas surgem pela falta de estrutura textual ou marcação para processamento por computadores. Neste trabalho, foi desenvolvido um método que identifica nomes de proteínas que servirão de substrato às práticas laboratoriais de reposicionamento de medicamentos. Dentre as fontes citadas, foram empregados, inicialmente, documentos textuais digitais do PubMed, a principal fonte de informação das ciências da saúde da Biblioteca Nacional de Medicina (National Library of Medicine). Esta base foi explorada com métodos e recursos da mineração de textos que são amplamente empregados para extrair termos relacionados aos nomes de proteínas no domínio das doenças negligenciadas. Os resultados obtidos após o processamento de 8444 artigos relacionados ao termo malaria do PubMed revelaram 254 fármacos candidatos ao reposicionamento. Dentre estes, três fármacos (Amitriptyline, Trimethoprim e Methrotrexate) foram comprovados, por meio de uma busca não exaustiva na literatura biomédica, que são utilizados em experimentos para o tratamento de malária. Por outro lado foi possível sugerir um conjunto de proteínas ou moléculas que poderão servir de insumos na fase inicial da cadeia de produção de medicamentos que é o screening de moléculas / The current scenario of computational biology relies on the know
-
how of many
technological areas, w
ith focus on information, computing, and, particularly on the
construction and use of existing Internet databases
such as MEDLINE, PubMed and
PDB. In recent years, these databases provide an environment to access, integrate
and produce new knowledge by sto
ring ever increasing volumes of genetic or protein
data The transformation and management of these data in a different way from the
one that were originally thought can be a challenge for research in biology. The
problems appear by the lack of textual stru
cture or appropriate markup tags. In this
study,
It aimed to
develop a method that identifies proteins names that will serve as
a substrate to laboratory practices for drug repositioning. Among the sources cited
, It
was initially explored
digital text do
cuments from PubMed, the main source of
information about Health Sciences of the National Library Medicine. This base
was
explored with text mining methods and resources that are widely used to extract
terms related to proteins names in domain of neglected
diseases. The results
obtained after the processing of 8444 articles related to term malaria in PubMed
revealed 254 drugs candidates for repositioning. Among these, three drugs
(Amitriptyline, Trimethoprim and Methrotrexate) were confirmed by a non
-
exhaus
tive
search in the biomedical literature, that are used in experiments to treat malaria. On
the other hand we can suggest a set of proteins or molecules that can serve as
inputs in screening of molecules, the early stage of the drug production chain
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.arca.fiocruz.br:icict/12912 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Barçante, Eduardo |
| Contributors | Aves, Marcelo Ribeiro, Coimbra, Roney, Dávila, Alberto Martin Rivera, Passetti, Fábio, Silva, Fabricio Alves Barbosa da, Caffarena, Ernesto Raul |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da FIOCRUZ, instname:Fundação Oswaldo Cruz, instacron:FIOCRUZ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0037 seconds