Análise de parâmetros de fertilidade em Equus Caballus utilizando modelos não supervisionados de Machine Learning.

Abstract

O trabalho teve o objetivo utilizar um método não supervisionados de Machine Learning para identificar amostras de alta e baixa fertilidade em garanhões, com base no conjunto de dados fornecido pelas análises de motilidade e cinética espermática, fornecidas pelo sistema CASA (Computer-Assisted Sperm Analysis). Este estudo foi um projeto piloto do experimento que visa identificar miRNAs espermáticos biomarcadores para análise de fertilidade em garanhões utilizando qPCR.