Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas (2007)
- Authors:
- Autor USP: LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - Interunidades em Bioinformática
- Unidade: Interunidades em Bioinformática
- Subjects: ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS; BIOINFORMÁTICA
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: São apresentados alguns resultados teóricos e práticos da modelagem de seqëncias simbólicas com cadeias estocásticas parcimoniosas. As cadeias estocásticas parcimoniosas, que incluem as cadeias estocásticas de memória variável, constituem uma generalização das cadeias de Markov de alcance fixo. As seqüências simbólicas às quais foram aplicadas as ferramentas desenvolvidas são as cadeias de aminoácidos. Primeiramente, introduzimos um novo algoritmo, chamado de SPST, para selecionar o modelo de cadeia estocástica parcimoniosa mais ajustado a uma amostra de seqüências. Em seguida, utilizamos esse algoritmo para estudar dois importantes problemas da genômica; a saber, a classificação de proteínas em famílias e o estudo da evolução das seqüências biológicas. Finalmente, estudamos a velocidade de convergência de algoritmos relacionados com a estimação de uma subclasse das cadeias estocásticas parcimoniosas, as cadeias estocásticas de memória variável. Assim, generalizamos um resultado prévio de velocidade exponencial de convergência para o algoritmo PST, no caso de cadeias de memória ilimitada. Além disso, obtemos um resultado de velocidade de convergência para uma versão generalizada do Critério da Informação Bayesiana (BIC), também conhecido como Critério de Schwarz
- Imprenta:
- Data da defesa: 19.01.2007
-
ABNT
LEONARDI, Florencia Graciela. Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas. 2007. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2007. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032007-121126/. Acesso em: 26 dez. 2025. -
APA
Leonardi, F. G. (2007). Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032007-121126/ -
NLM
Leonardi FG. Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas [Internet]. 2007 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032007-121126/ -
Vancouver
Leonardi FG. Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas [Internet]. 2007 ;[citado 2025 dez. 26 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-07032007-121126/ - Consistent model selection for the degree corrected stochastic blockmodel
- Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
- Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression
- Advances in probability and mathematical statistics
- Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão
- Threshold detection under a semiparametric regression model
- Estatística para dados em alta dimensão
- Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents
- Nonparametric statistical inference for the context tree of a stationary ergodic process
- Comments on: a random forest guided tour
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
