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USO DE FERRAMENTAS DE DATA SCIENCE PARA AVALIAÇÃO DOS DADOS ZOOTÉCNICOS DE PRODUÇÃO DE LINHAGENS DE CAMUNDONGOS: UMA PROPOSTA DE MELHORIAS AO GERENCIAMENTO DO PLANTEL
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Abstract in Portuguese
O uso de animais para fins científicos é prática comum desde o século XVII. Com a promulgação da Lei 11794/2008 (Lei Arouca), posteriormente regulamentada pelo Decreto 6.899/2009, iniciou-se uma corrida para a implementação de mudanças no cenário da experimentação animal no Brasil, com ênfase na necessidade de melhorias em seu gerenciamento. Com o objetivo de melhorar a capacidade do processo gerencial do biotério do Instituto Carlos Chagas, foi desenvolvido e implementado em 2014 o software BioterC. Após 5 anos de uso ininterrupto desse software, o presente trabalho buscou compilar e analisar informações de seu banco de dados utilizando técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED), a fim de responder perguntas referentes ao manejo da colônia e do biotério como um todo, identificando padrões de criação de camundongos. As análises foram realizadas utilizando ferramentas de mineração de dados, área do conhecimento que faz parte da Ciência de Dados (Data Science), em linguagem de programação Python. Os resultados obtidos demonstraram que, de setembro de 2014 até junho de 2019 foram produzidos 15.106 animais (1.808 entradas). Destes, a linhagem C57BL/6 (3.553 nascimentos), Balb/c (3.452 nascimentos) e Swiss (3.025 nascimentos) foram as mais produzidas. O ano de 2018 foi o que obteve maior produção de animais entre a maioria das linhagens. A distribuição de nascimentos/parto para o grupo isogênico apresentou uma média de 6-7 nascimento/parto e para o grupo heterogênico de 10 nascimento/parto. A média de dias do intervalo entre partos (IEP) foi de aproximadamente 35 dias. Já os registros do período entre o nascimento e o desmame apresentou média de 18,97 dias e mediana de 19 dias. Quanto os dados de fornecimento de camundongos, foram apresentados 403 registros de solicitações de animais de laboratórios internos e externos. Para os dados de descarte, o principal motivo identificado foi o Descarte Zootécnico, apresentando total de 2.286 camundongos. O presente trabalho proporcionou a identificação de padrões de criação de camundongos, corroborando com nossa hipótese de que seria possível identificar padrões de criação animal através de ferramenta de Ciência de Dados, além de provocar melhorias no manejo e processo de criação animal do LACEA, desde o nascimento até o descarte.
Abstract
The use of animals for scientific purposes has been a common practice since the 17th century. With the enactment of Law 11794/2008 (Lei Arouca), subsequently regulated by Decree 6.899 / 2009, a race began to implement changes in the scenario of animal experimentation in Brazil, with an emphasis on the need for improvements in its management. In order to improve the capacity of the management process of the animal facility at the Carlos Chagas Institute, the BioterC software was developed and implemented in 2014. After 5 years of uninterrupted use of this software, the present work sought to compile and analyze information from its database using Exploratory Data Analysis (AED) techniques, in order to answer questions regarding the management of the colony and the animal facility as a whole, identifying mouse breeding patterns. The analyzes were performed using data mining tools, an area of knowledge that is part of Data Science (Data Science), in Python programming language. The results obtained showed that, from September 2014 to June 2019, 15,106 animals (1,808 entries) were produced. Of these, the C57BL / 6 (3,553 births), Balb / c (3,452 births) and Swiss (3,025 births) lineages were the most produced. 2018 was the year with the highest animal production among most strains. The distribution of births / births for the isogenic group showed an average of 6-7 per birth and for the heterogeneous group of 10 births / births. The average number of days between the birth intervals (IEP) was approximately 35 days. The records of the period from birth to weaning showed an average of 18.97 days and a median of 19 days. Regarding the data on the supply of mice, 403 records of animal requests were submitted between internal and external laboratories. For the disposal data, the Zootechnical Disposal was the main reason, with a total of 2,286 mice. The present work provided the identification of mouse breeding patterns, corroborating our hypothesis that it would be possible to identify animal breeding patterns through a Data Science tool, in addition to causing improvements in LACEA's management and animal breeding process, since the beginning of the year, birth to disposal.
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