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
- DOI: 10.11606/T.45.2008.tde-04012010-175308
- 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
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
MARTINS JÚNIOR, David Correa. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica. 2008. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2008. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/. Acesso em: 08 abr. 2026. -
APA
Martins Júnior, D. C. (2008). Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/ -
NLM
Martins Júnior DC. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica [Internet]. 2008 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/ -
Vancouver
Martins Júnior DC. Seleção de características e predição intrinsecamente multivariada em identificação de redes de regulação gênica [Internet]. 2008 ;[citado 2026 abr. 08 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-04012010-175308/ - Redução de dimensionalidade utilizando entropia condicional média aplicada a problemas de bioinformática e de processamento de imagens
- Intrinsically multivariate predictive genes
- Automatic window design for gray-scale image processing based on entropy minimization
- Feature selection environment for genomic applications
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