Através de métodos de sequenciamento de nova geração (NGS - Next Generation Sequencing) podemos analisar e quantificar o material genético de comunidades microbiais presentes no intestino humano, com isso é possível observar com mais clareza o papel que a microbiota intestinal exerce na saúde. É sabido que indivíduos com obesidade apresentam a composição de bactérias alterada em relação ao microbioma intestinal de indivíduos magros. Este trabalho apresenta a aplicação de métodos de aprendizado de máquina supervisionados na classificação de indivíduos obesos através dos dados de composição do microbioma intestinal. De forma geral, os modelos Random Forest e Gaussian Naive Bayes se destacam, e as famílias Lachnospiraceae, Ruminococcaceae e Bacteroidaceae foram as mais frequentes dentre os atributos selecionados.
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Códigos e relatório final utilizado na Iniciação Científica com o Prof. Reginaldo Kuroshu.
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