Aplicação de lógica fuzzy na taxonomia e filogenia de Leishmania spp.
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0350Palavras-chave:
Aprendizado de Máquina, Aprendizado não-supervisionado, Clusterização, Filogenia, Taxonomia, Lógica FuzzyResumo
A lógica fuzzy, que lida com incerteza e imprecisão, é aplicada neste estudo para analisar a filogenia e a taxonomia do gênero Leishmania, buscando uma modelagem mais precisa e flexível da diversidade biológica. Foram coletadas e preparadas sequências de DNA das espécies, seguidas da aplicação do algoritmo fuzzy c-means para uma análise detalhada. Os resultados revelaram agrupamentos com coeficientes de partição fuzzy variados, sendo o de sete clusters o mais próximo da representação taxonômica tradicional, desafiando expectativas geográficas e taxonômicas. A integração da lógica fuzzy demonstrou ser promissora, oferecendo uma abordagem flexível e valiosa para entender as relações evolutivas e a organização taxonômica das leishmanias.
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