Desempenho de ferramentas genotípicas e stacking na predição de tropismo do subtipo C do HIV-1 - Soares, Rita C. M.; Raposo, Letícia M. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2020)
Diversas ferramentas desenvolvidas para classificar o tropismo do HIV-1 foram projetadas com base em cepas do subtipo B e, portanto, podem não apresentar desempenhos satisfatórios para outros subtipos. O presente estudo avaliou o desempenho de algoritmos genotípicos na predição do tropismo do HIV-1 subtipo C e aplicou a técnica de stacking a fim de buscar um modelo com melhor desempenho. A Regra de Raymond apresentou melhor desempenho geral, porém o Geno2Pheno 0,20 teve maior sensibilidade. O modelo proposto apresentou desempenho igual ao Geno2Pheno 0,10, com sensibilidade e especificidade maiores que 90%. A técnica de stacking pode ser útil para melhorar a predição do tropismo sem novos testes.