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MINERAÇÃO DE TEXTOS CIENTÍFICOS VISANDO À IDENTIFICAÇÃO DE COMPONENTES BIOATIVOS COM POTENCIAL TERAPÊUTICO PARA O TRATAMENTO DE DENGUE, MALÁRIA E DOENÇA DE CHAGAS
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Abstract in Portuguese
As doenças negligenciadas, como a dengue, malária e doença de Chagas, entre outras, que prevalecem em países menos desenvolvidos e em ambientes cercados por condições de pobreza, afetam um sexto da população mundial, matando cerca de três mil pessoas a cada dia no mundo. Porém, pouco investimento tem sido feito em pesquisas sobre essas doenças com o fim de obter fármacos menos agressivos aos seres humanos e com ações mais eficazes. Os fármacos existentes utilizados atualmente em tratamentos para essas doenças datam de 30, 40 ou até 50 anos atrás. Existe um grande volume de trabalhos científicos disponibilizados em bibliotecas digitais que armazenam artigos voltados à descrição da biologia, imunologia e genética dos parasitas que causam estas doenças. Esses trabalhos podem ser acessados através de técnicas para mineração de textos, em busca de compostos bioativos ainda não completamente explorados que venham contribuir para o desenvolvimento de novos tratamentos contra essas doenças
Com esse fim, neste trabalho é apresentada uma metodologia organizada a partir do workflow WIMBAT que utiliza métodos e técnicas de mineração de textos para possibilitar a extração de termos que descrevam tais compostos a partir de informações obtidas em bancos de dados biológicos, culminando com a construção de grafos para possibilitar a análise de associações entre os compostos identificados e a sua função aos agentes causadores destas doenças
Abstract
Neglected diseases such as Dengue, Malaria and Chag
as disease among others are prevalent
in less developed countries and in environments sur
rounded by poverty, affecting one-sixth of
the world population, killing about 3000 people eac
h day worldwide. However, a small
investment has been made in research on these disea
ses to obtain less aggressive drugs to
humans and accomplish most effective actions and th
us, the existing drugs used in treatments
date back 30, 40 or even 50 years back.
There is a large volume of scientific papers availa
ble in digital libraries that store articles
related to the description of the biology, immunolo
gy and genetics of the parasites that cause
these diseases and can be accessed through text min
ing techniques, aiming the search of
bioactive compounds not properly exploitedyet that
might contribute to the development of
new treatments against these diseases.
To this end, this thesis presents the workflow bas
ed methodology called WIMBAT that uses
methods and text mining techniques to enable the ex
traction of terms describing such
compounds from information obtained from biologica
l databases, ending within the
construction of graphs that enable the specialistth
e associations analysis between the
identified compounds and their function to the caus
ative agents of these diseases
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