Repositório Institucional da UFPB
Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31665| Tipo: | TCC |
| Título: | Uso de Modelos GPT-3 Ajustados para Classificar a Atividade de Peptídeos Antimicrobianos |
| Autor(es): | Rangel, Matheus Rocha dos Santos |
| Primeiro Orientador: | Rêgo, Thaís Gaudencio do |
| Resumo: | Peptídeos antimicrobianos (AMPs) desempenham um papel crucial na resposta imune de diversos organismos e surgem como promessa para o tratamento de infecções bacterianas multirresistentes. Este estudo investigou o ajuste fino de modelos de linguagem já existentes para classificar AMPs com base em suas atividades. Utilizando a base de dados PlantAMP, foram desen volvidos modelos multiclasse para 6 e 3 classes. Os resultados evidenciaram a influência do desbalanceamento das classes devido `a escassez de dados no desempenho dos modelos. Sugere-se que a simplificação da tarefa, por meio da redução do número de classes, possa aprimorar a consistência. Apesar de alcançar uma acurácia de até 84,98%, permanecem desafios no tratamento das classes menos frequentes. Este estudo enfatiza a relevˆancia do balanceamento de dados e oferece insights para futuras pesquisas na classificação de AMPs. |
| Abstract: | Antimicrobial peptides (AMPs) play a crucial role in the immune res ponse of various organisms and emerge as a promising solution for treating multi-resistant bacterial infections. This study investigated the fine-tuning of existing language models to classify AMPs based on their activities. Using the PlantAMP database, multiclass models were developed for 6 and 3 classes. The results highlighted the influence of class imbalance due to limited data on the models’ performance. Simplifying the task by reducing the number of classes might enhance consistency. Despite achieving an accuracy of up to 84.98%, challenges persist in handling less frequent classes. This study underscores the significance of data balancing and provides insights for future research in AMP classification. |
| Palavras-chave: | ChatGPT3 Peptídeos antimicrobianos Fine-tuning Resposta imune |
| CNPq: | CNPQ::OUTROS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
| Sigla da Instituição: | UFPB |
| Departamento: | Computação Científica |
| Tipo de Acesso: | Acesso aberto Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil |
| URI: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
| URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/31665 |
| Data do documento: | 16-Nov-2023 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação - CI |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Matheus Rocha dos Santos Rangel_TCC.pdf | TCC | 556,26 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma
Licença Creative Commons
