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Pablo Ariel Martinez

Ciências Biológicas

Ecologia
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  • ia-venom: prevendo a ocorrência de acidentes com escorpiões frente às mudanças climáticas
  • As mudanças climáticas estão moldando os padrões de distribuição das espécies, incluindo escorpiões que prosperam em ambientes urbanos densos, ameaçando a saúde. O escorpionismo causa mais de 1,9 mi de picadas anuais. Conhecimento limitado sobre as espécies e suas distribuições geográficas dificulta o manejo e tratamento dos envenenamentos, dada a complexidade nas peçonhas e as variações sintomáticas. A integração de informações genéticas transcriptômicas, morfológicas e ecológicas são fundamentais para caracterizar as espécies de risco para a saúde (gênero Tityus), auxiliando no preenchimento de lacunas de conhecimento sobre os limites taxonômicos, as distribuições geográficas e a composição das peçonhas das espécies. Por outro lado, a utilização de grandes conjuntos de dados associados à análise por meio de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) permite fazer estimativas e predições com alta eficiência, auxiliando na implementação de medidas preventivas e de controle. Neste estudo analisaremos desde uma perspectiva genética, genômica e morfológica os limites taxonômicos e a composição do veneno das espécies de escorpiões de risco para a saúde pública no Brasil. Para isso, geraremos modelos de distribuições dinâmicas mensais para as espécies do gênero Tityus. Todas estas informações serão integradas com dados de sensoriamento remoto, sanitários e demográficos visando gerar modelos temporais preditivos de aumento ou diminuição da incidência de escorpionismo para os diferentes estados do Brasil. Nesse contexto, este projeto transdisciplinar integra o estado da arte da IA com ferramentas da genética e da ecologia para auxiliar na tomada de decisões frente ao escorpionismo no Brasil.
  • Universidade Federal de Sergipe - SE - Brasil
  • 27/12/2023-31/08/2026
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