Disciplina de Projeto Graduação I e II

Orientador: Prof. Drº Ary Henrique de Morais

Coorientadora: Prof. Drª Glenda Michele Botelho

Especialista: Prof. Drª Paula Benevides de Morais

Descoberta de Conhecimento em Base de Dados de Fungos

Uma parceria Instituto de Computação Aplicada, Fábrica de Software e Laboratório de Microbiologia e Biotecnologia UFT

Proposta do Trabalho:

A partir de uma base de dados integrada com informações sobre fungos leveduriformes coletadas em regiões de cerrado (estados do Tocantins e Mato Grosso) seria possível agrupar essas leveduras a partir de alguma característica em comum?

Os fungos são organismos que por anos foram confundidos com plantas. Entretanto, esses possuem características tão peculiares que foram agrupados em um reino a parte: o Reino Fungi. Considerando a importância dos fungos já descobertos e a imensa quantidade ainda por catalogar, este trabalho visa caracterizar diferenças e semelhanças de fungos leveduriformes encontrados em frutos de Buriti e folhas de Babaçu, na região dos estados do Tocantins e Mato Grosso. Tal estudo tem por objetivo aplicar técnicas e procedimentos de Descoberta de Conhecimento que seja útil e compreensível a partir da aplicação iterativa e interativa da metodologia KDD. Dessa forma, expõe-se algumas das fases do processo KDD sob a percepção de que este é amplamente utilizado pela comunidade acadêmica.

Objetivos:

O principal objetivo deste projeto é realizar o processo de descoberta de conhecimento em uma base de dados de fungos leveduriformes com o intuito de encontrar informações interessantes e úteis. Para isso, os seguintes objetivos específicos precisam ser atendidos:

1. Estudar fungos, suas características e importância para a biodiversidade.
2. Aplicar métodos estatísticos de análise de dados para limpeza, transformação e integração dos mesmos.
3. Estudar e aplicar técnicas de Mineração de Dados na base de fungos.
4. Aplicar técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, na base de fungos;

Hipóteses:

• H1: É possível estabelecer relações entre fungos coletados na mesma localidade? E entre fungos coletados em localidades diferentes, seria possível caracterizar essa diferenças e/ou semelhanças?
• H2: É possível agrupar esses fungos por alguma característica semelhante?
• H3: A partir das características espaciais e fisiológicas dos fungos, é possível verifcar comportamentos semelhantes em reações a determinados compostos?
• H4: Sobre a diversidade dos fungos catalogados pelo LAMBIO/UFT, quantos/quais destes ainda não possuem registro em coleções internacionais de cultura? Quais características proeminentes destes e como correlacioná-los ao meio em que vivem?

Sobre o projeto e sua estrutura: Alguns dos arquivos ipynb existem apenas em função de testar algumas funcionalidades das bibliotecas utilizadas nesse Trabalho.

Para ver o arquivo definitivo do trabalho, abra o 01.pre-processamento.ipynb, 02.processamento.ipynb, 03.pos-processamento.ipynb que estão na raiz do projeto. Caso tenha dificuldades em abrir o arquivo direto pelo GitHub, tente copiar a URL do mesmo e colar no site NbViewer.

Os dados em .csv estão todos na pasta data/ e são essenciais para o funcionamento dos notebooks do Jupyter.

Instruções para instalação de pacotes:

Este projeto roda por meio de conteinerização dos serviços do Jupyter Lab, por meio do uso do Docker. Todas os pacotes necessários para o funcionamento desse projeto estão na imagem jupyter/datascience-notebook salvo as bibliotecas presentes no arquivo requirements.txt. -- Essas bibliotecas no arquivos requirements.txt somam-se áquelas já presentes na imagem do jupyter/datascience-notebook dando ainda mais poder ao projeto como um todo.

Caso não queira ou não possa usar o Docker, recomendamos fortemente o uso do gerenciador de pacotes Conda para instalação dos pacotes contidos no arquivo requirements.txt e as demais bibliotecas presentes nas primeiras células de cada notebook.

A título de exemplo:

$ conda install pandas
$ conda install seaborn
$ conda install scikit-learn

Para utilização do Docker, navegue até a raiz do projeto através do terminal e digite os seguintes comandos:

# construção da imagem, inclusive adicionando bibliotecas presentes no arquivo requirements.txt
$ docker build --rm -t jupyter/my-datascience-notebook .

# levantar os serviços do jupyter notebook
$ docker-compose up -d

# derrubar o serviço do container do jupyter
$ docker-compose down

Contributing

Pull Requests são sempre bem vindos. Para maiores alterações, favor abrir uma issue para discussão do que gostaria de ser adicionado/alterado/removido.

License

MIT

Palavras-chaves:

KDD, Descoberta de Conhecimento, Fungos Leveduriformes, Clustering, Cluster Analysis, Algoritmos de Agrupamento