@MASTERSTHESIS{ 2025:1869556127,
 	title = {Um modelo de deep learning para classifica??o de organismos vivos utilizando o segmento 18S rRNA da sequ?ncia gen?tica},
 	year = {2025},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11711",
 	abstract = "A taxonomia, no campo da biologia, ? a ci?ncia que classifica os seres vivos hierarquicamente de acordo com caracter?sticas em comum. Atualmente, existem diversas t?cnicas para a classifica??o taxon?mica de organismos por meio sequenciamento gen?tico, comumente usando an?lise metagen?mica. No entanto, essas t?cnicas tendem a ser computacionalmente custosas e, em cen?rios em que h? muta??es ou varia??es gen?ticas dentro de um mesmo subgrupo, falhas ou inconclusivas. Com o recente avan?o do campo da intelig?ncia artificial e machine learning, novas potenciais formas de classifica??o est?o sendo estudadas e desenvolvidas. Neste trabalho, ? apresentada uma solu??o de classificador taxon?mico baseado em um modelo de deep learning e, tamb?m, ? feita uma an?lise comparativa entre os resultados da solu??o apresentada e os resultados obtidos com o classificador q2-feature-classifier da plataforma QIIME2. Os resultados obtidos mostram que a solu??o desenvolvida alcan?a acur?cias maiores, especialmente no n?vel de Species.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}