Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34181
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.creator | Cardoso de Sousa, Léia | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-03T18:00:17Z | - |
dc.date.available | 2022-03-03T18:00:17Z | - |
dc.date.issued | 2022-02-08 | - |
dc.identifier.citation | SOUSA, Léia Cardoso de. Desenvolvimento de plataforma biofotônica de larga escala para aplicação na triagem diagnóstica da COVID-19 por meio da saliva. 2022. 91 f. Tese (Doutorado em Ciências da Saúde) - Universidade Federal de Uberlândia, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.114. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34181 | - |
dc.description.abstract | SARS-CoV-2, identified in 2020, was responsible to promote a pandemic scenario. The virus belongs to the Coronaviridae family and is responsible for causing, in severe cases, Severe Acute Respiratory Syndrome. The diagnosis of Covid-19 disease is performed by sampling nasopharyngeal swabs or invasive blood from RT-PCR or immunological tests, which are of personalized use and require technical work for execution. Considering the context, ATR-FTIR spectroscopy and machine learning classification on saliva platform coupled with large-scale sample may provide an alternative screening tool for Covid-19. The work aimed to select the best material to be used to make the sample platform well presented as a Covid-19 (n: 100) and not Covid-19 (n: 100) using an ATRFTIR technique coupled to a device performance and machine learning tool. PCA-LDA analysis of salivary spectra showed a sensitivity of 78%, specificity of 76% and accuracy of 77% between non-Covid-19 and Covid-19 patients. Briefly, the data obtained allowed a selection of a suitable material for the making of a sample platform and how of the possible ATR-FTIR platforms coupled to a highperformance device as a sustainable, reagent-free and non-invasive tool for Covid-19 patients. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
dc.description.sponsorship | FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Embargado | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Covid-19 | pt_BR |
dc.subject | SARS-CoV-2 | pt_BR |
dc.subject | ATR-FTIR | pt_BR |
dc.subject | diagnóstico salivar | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de plataforma biofotônica de larga escala para aplicação na triagem diagnóstica da COVID-19 por meio da saliva | pt_BR |
dc.title.alternative | Development of a large-scale biophotonic platform for application in Diagnostic screening of COVID-19 through saliva | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 | Goulart Filho, Luiz Ricardo | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6759395798493082 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Silva, Robinson Sabino da | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1886483839073466 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Castellano, Lúcio Roberto Cançado | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0270338774988819 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Oliveira, Tales Lyra de | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9149137484863942 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Caixeta, Douglas Carvalho | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/0006698390592959 | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Azevedo, Fernanda Van Petten de Vasconcelos | - |
dc.contributor.referee4Lattes | http://lattes.cnpq.br/9999058467382366 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2816325725719264 | pt_BR |
dc.description.degreename | Tese (Doutorado) | pt_BR |
dc.description.resumo | O SARS-CoV-2, identificado em 2020, foi responsável por promover um cenário de pandemia. O vírus pertence à família Coronaviridae e é responsável por causar, em casos graves, a Síndrome Respiratória Aguda Grave. O diagnóstico da doença Covid-19 é realizado por amostras de swabs nasofaríngeos ou sangue usando testes de RT-PCR ou testes imunológicos, que são invasivos, de alto custo e demandam mão de obra qualificada para execução. Considerando o contexto, a combinação de espectroscopia ATR-FTIR e classificação de aprendizado de máquina em amostras de saliva conjugada à plataforma de amostra de larga escala pode fornecer uma ferramenta de triagem alternativa para Covid-19. O presente trabalho objetivou selecionar o melhor material a ser utilizado para a confecção da plataforma de amostra bem como avaliou a saliva de indivíduos Covid-19 (n: 100) e não Covid-19 (n:100) usando a técnica de ATRFTIR acoplado a um dispositivo de alto rendimento e ferramenta de aprendizado de máquina. A análise PCA-LDA dos espectros salivares apresentou uma sensibilidade de 78%, especificidade de 76% e acurácia de 77% entre pacientes não Covid-19 e Covid-19. Resumidamente, os dados obtidos permitiram a seleção de um material adequado para a confecção de plataforma de amostra e as análises espectrais destacam o potencial das plataformas ATR-FTIR acopladas a um dispositivo de alto rendimento como uma ferramenta sustentável, livre de reagentes e não invasiva para rastrear pacientes com Covid- 19. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Ciências da Saúde | pt_BR |
dc.sizeorduration | 91 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE | pt_BR |
dc.identifier.doi | http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.114 | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 109212326 | - |
dc.crossref.doibatchid | d1e84606-0e25-47cf-bc68-996b6fbe22d3 | - |
dc.subject.autorizado | Ciências médicas | pt_BR |
dc.subject.autorizado | Vírus - Isolamento | pt_BR |
dc.subject.autorizado | Fisiopatologia | pt_BR |
dc.description.embargo | 2025-12-31 | - |
dc.description.embargo | 2024-02-08 | - |
Appears in Collections: | TESE - Ciências da Saúde |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
DesenvolvimentoPlataformaBiofotônica.pdf Until 2025-12-31 | 15.56 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
This item is licensed under a Creative Commons License