Desesenvolvimento de modelos computacionais para avaliação preditiva de ecotoxicidade em abelhas: desafios atuais
| dc.creator | Lemes, Josiel Araújo | |
| dc.creator | Sousa, José Elias Flosino | |
| dc.creator | Pereira, Kamila Siqueira | |
| dc.creator | Lacerda, Bruno Francisco Cardoso | |
| dc.creator | Araújo, Kamyla Cristina Barbosa | |
| dc.creator | Peixoto, Josana de Castro | |
| dc.creator | Rosseto, Lucimar Pinheiro | |
| dc.creator | Napolitano, Hamilton Barbosa | |
| dc.creator | Neves, Bruno Junior | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-12T14:20:22Z | |
| dc.date.available | 2024-09-12T14:20:22Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | The hazardous chemicals, especially pesticides and industrial chemicals, have been responsible for a dramatic drop in number of bees. Therefore, ecological risk assessment of novel chemicals is vital and necessary. Since experimental assays on bees are costly, time-consuming, and poses an ethical problem; there is a very urgent need to develop alternative methods for assess ecotoxicity on bees. In this review, we summarize current technological development efforts to reliably identify and filter out compounds potentially toxic for bees. Furthermore, we highlighted the recent strengths and pitfalls in the integration, preparation and standardization of data needed to build computational models, and suggest possible roadmaps, which may contribute for optimizing research outputs and led to more successful and predictive computational models | |
| dc.description.resumo | Os produtos químicos perigosos, especialmente os agrotóxicos e produtos químicos industriais, vem sendo considerados responsáveis por uma queda dramática no número das abelhas. Consequentemente, a avaliação de risco ecológico de novos produtos químicos é vital e necessária. Uma vez que os ensaios experimentais em abelhas são caros, demorados e apresentam um problema ético, existe uma necessidade muito urgente de desenvolver métodos alternativos para avaliar a ecotoxicidade em abelhas. Na presente revisão, nós apresentamos os principais avanços tecnológicos utilizados para identificar e filtrar com segurança, compostos potencialmente tóxicos para abelhas. Em seguida, nós destacamos os principais esforços e armadilhas na integração, preparo e padronização de dados necessários para construção de modelos computacionais e sugerimos roteiros que possam contribuir para otimizar os resultados da pesquisa e conduzir a construção de modelos computacionais mais eficientes e preditivos. | |
| dc.identifier.citation | LEMES, Josiel Araújo et al. Desesenvolvimento de modelos computacionais para avaliação preditiva de ecotoxicidade em abelhas: desafios atuais. Fronteiras: journal of social, technological and environmental Science, Anápolis, v. 8, n. 2, p.132-146, 2019. DOI: 10.21664/2238-8869.2019v8i2.p132-146. Disponível em: https://periodicos.unievangelica.edu.br/index.php/fronteiras/article/view/3060. Acesso em: 10 set. 2024. | |
| dc.identifier.doi | 10.21664/2238-8869.2019v8i2.p132-146 | |
| dc.identifier.issn | 2238-8869 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br//handle/ri/25499 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Faculdade de Farmácia - FF (RMG) | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Pollinators | |
| dc.subject | Computational toxicology | |
| dc.subject | Artificial intelligence | |
| dc.subject | Predictive modeling | |
| dc.subject | Polinizadores | |
| dc.subject | Toxicologia computacional | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Modelagem preditiva | |
| dc.title | Desesenvolvimento de modelos computacionais para avaliação preditiva de ecotoxicidade em abelhas: desafios atuais | |
| dc.title.alternative | Development of computational models for predictive evaluation of ecotoxicity in bees: current challenges | |
| dc.type | Artigo |