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Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica (2008)

  • Authors:
  • Autor USP: MARTINS JUNIOR, DAVID CORRÊA - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Seleção de características é um tópico muito importante em aplicações de reconhecimento de padrões, especialmente em bioinformática, cujos problemas são geralmente tratados sobre um conjunto de dados envolvendo muitas vriáveis e poucas observações. Este trabalho analise aspectos de seleção de características no problema de identificação de redes de regulação gênica a partir de sinais de expressão gênica. articularmente, propusemos um modelo de redes gênicas probabilísticas (PGN) que devolve uma rede construída a partir da aplicação recorrente de algoritmos de seleção de características orientados por uma função critério baseada em entropia condicional. Tal critério embute a estimação do erro por penalização de amostras raramente observadas. Resultados desse modelo aplicado a dados sintéticos e a conjuntos de dados de microarray de Plasmodium falciparum, um agente causador da malária, demonstram a validade dessa técnica, tendo sido capaz não apenas de reproduzir conhecimentos já produzidos anteriormente, como também de produzir novos resultados. Outro aspecto investigado nesta tese é o fenômeno da predição intrinsecamente multivariada (IMP), ou se4ja, o fato de um conjunto de características ser um ótimo caracterizador dos objetos em questão, mas qualqier de seus subconjuntos propriamente contidos não conseguirem representá-los de forma satisfatória.Neste trabalho, as condições para o surgimento desse fenômeno foram obtidas de forma analítica para conjuntos de 2 e 3 características em relação a uma variável alvo.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 01.12.2008
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      MARTINS JÚNIOR, David Correa; CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica. 2008.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2008. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/ >.
    • APA

      Martins Júnior, D. C., & César Júnior, R. M. (2008). Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/
    • NLM

      Martins Júnior DC, César Júnior RM. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/
    • Vancouver

      Martins Júnior DC, César Júnior RM. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/


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