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dc.creatorMacedo, Leonardo dos Santos-
dc.date.accessioned2025-07-21T15:07:35Z-
dc.date.available2025-02-18-
dc.date.available2025-07-21T15:07:35Z-
dc.date.issued2024-12-02-
dc.identifier.citationMACEDO, Leonardo dos Santos. As técnicas de machine learning apontam importantes correlações imunometabólicas envolvendo a composição corporal e biomarcadores celulares e acelulares em atletas de corrida do sexo masculino. 2024. 77 f. Dissertação (Mestrado em Educação Física) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Educação Física, Cuiabá, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufmt.br/handle/1/7038-
dc.description.abstractRegular exercise is crucial in modulating immunometabolism, a field that investigates the interactions between metabolism and immune function. This study applied a sportomics approach to evaluate high-level runners' metabolic and immunological responses and adaptations. A cross-sectional, descriptive, and observational study was conducted with male runners, federated in Mato Grosso, using genomic and post-genomic analysis techniques. The final sample consisted of 22 athletes, whose data were collected at the Institute of Cardiology and the Chronoimmunomodulation laboratory of UFMT. Data were analyzed using principal component analysis (PCA) and machine learning techniques, highlighting significant patterns between physiological stress markers and variables such as body composition and physical performance. The results revealed significant changes in blood biomarkers after exercise, with increases in leukocytes (80.5%; p = 0.023; d = 2.05 [large effect]), lymphocytes (148%; p = 0.016; d = 2.26 [large effect]), and eosinophils (221%; p = 0.015; d = 2.29 [large effect]), as well as an increase in lactate (581%; p = 0.008; d = 4.62 [large effect]). Based on linear regression and its R2 values, the athletes' body mass could explain more than 90% of the behavior of serum ferritin, while BMI could explain more than 75% of the behavior of this variable. Still based on the regression model, the behavior of lactate explained 75% of the behavior of monocytes, 73% of eosinophils and 78% of lymphocytes. The findings confirm the importance of sportomics in understanding the influence of exercise on immunometabolic regulation, proposing new perspectives for personalized interventions in high-performance athletes. The results indicate the validity and reliability of the analysis methods and reinforce the need for integrated and personalized strategies to optimize training and recovery in athletes.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Alex Alves Almeida (alex.almeida1@ufmt.br) on 2025-04-15T19:40:08Z No. of bitstreams: 1 DISS_2024_Leonardo dos Santos Macedo.pdf: 1896103 bytes, checksum: 5f6e236e9932266d4c41d83a947b7ab6 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Auxiliadora Moura (auxiliadora.moura@ufmt.br), reason: Corrigir currículo Lattes do orientador. Substituir arquivo da dissertação, pois está com a ata de defesa. on 2025-05-26T16:12:37Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Alex Alves Almeida (alex.almeida1@ufmt.br) on 2025-05-26T17:12:04Z No. of bitstreams: 1 DISS_2024_Leonardo dos Santos Macedo.pdf: 1896103 bytes, checksum: 5f6e236e9932266d4c41d83a947b7ab6 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Auxiliadora Moura (auxiliadora.moura@ufmt.br), reason: Substituir arquivo da dissertação, pois está com a ata, o arquivo correto está salvo no Drive. on 2025-06-14T13:15:18Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Alex Alves Almeida (alex.almeida1@ufmt.br) on 2025-06-16T18:06:58Z No. of bitstreams: 1 DISS_2024_Leonardo dos Santos Macedo.pdf: 1678813 bytes, checksum: 6727cc6263a7fd1a7b27ac779bc10eac (MD5)en
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-07-21T15:07:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2024_Leonardo dos Santos Macedo.pdf: 1678813 bytes, checksum: 6727cc6263a7fd1a7b27ac779bc10eac (MD5) Previous issue date: 2024-12-02en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAs técnicas de machine learning apontam importantes correlações imunometabólicas envolvendo a composição corporal e biomarcadores celulares e acelulares em atletas de corrida do sexo masculinopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordEsportômicapt_BR
dc.subject.keywordImunometabolismopt_BR
dc.subject.keywordMineração de dadospt_BR
dc.subject.keywordCiência de dadospt_BR
dc.contributor.advisor1Gonçalves, Luis Carlos Oliveira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7324099711580259pt_BR
dc.contributor.referee1Gonçalves, Luis Carlos Oliveira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7324099711580259pt_BR
dc.contributor.referee2Castro, Henrique de Oliveira-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1889880741208820pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8115153939236532pt_BR
dc.description.resumoO exercício regular exerce um papel crucial na modulação do imunometabolismo, um campo que investiga as interações entre metabolismo e função imune. Este estudo aplicou uma abordagem esportômica para avaliar as respostas e adaptações metabólicas e imunológicas em atletas de corrida de alto nível. Realizou-se um estudo transversal, descritivo e observacional com atletas de corrida do sexo masculino, federados em Mato Grosso, utilizando técnicas de análise genômica e pós-genômica. A amostra final consistiu em 22 atletas, cujos dados foram coletados no Instituto de Cardiologia e no laboratório de Cronoimunomodulação da UFMT. Os dados foram analisados usando análise de componentes principais (PCA) e técnicas de machine learning, destacando padrões significativos entre os marcadores de estresse fisiológico e variáveis como composição corporal e desempenho físico. Os resultados revelaram alterações significativas nos biomarcadores sanguíneos após o exercício, com aumentos em leucócitos (80,5%; p = 0.023; d = 2.05[efeito grande]), linfócitos (148%; p = 0.016; d = 2.26[efeito grande]), e eosinófilos (221%; p = 0.015; d = 2.29[efeito grande]), além de um aumento no lactato (581%; p = 0.008; d = 4.62[efeito grande]). Com base na regressão linear e seus valores de R², a massa corporal dos atletas pôde explicar mais de 90% do comportamento da ferritina sérica, enquanto o IMC pôde explicar mais de 75% do comportamento desta variável. Ainda com base no modelo de regressão, o comportamento do lactato explicou 75% do comportamento dos monócitos, 73% dos eosinófilos e 78% dos linfócitos. Os achados confirmam a importância da esportômica para entender a influência do exercício na regulação imunometabólica, propondo novas perspectivas para intervenções personalizadas em atletas de alto rendimento além de valores de referência para a modalidade. Os resultados indicam não apenas a validade e confiabilidade dos métodos de análise, mas também reforçam a necessidade de estratégias integradas e personalizadas para otimizar o treinamento e recuperação em atletas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Educação Física (FEF)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Educação Físicapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::EDUCACAO FISICApt_BR
dc.subject.keyword2Sportomicspt_BR
dc.subject.keyword2Immunometabolismpt_BR
dc.subject.keyword2Data miningpt_BR
dc.subject.keyword2Data sciencept_BR
dc.contributor.referee3Silva, Romeu Paulo Martins-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0912778768755567pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):CUC – FEF – PPGEF – Dissertações de mestrado

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