Exportar registro bibliográfico

Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo aleatório completo de um sistema de regulação gênica considerado (2009)

  • Authors:
  • Autor USP: LIMA, LEANDRO DE ARAUJO - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Assunto: ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Sabe-se biologicamente que o nível de expressão dos genes está entre os fatores que podem indicar o quanto estes estão em atividade em determinado momento. Avanços na tecnologia de microarray têm possibilitado medir os níveis de expressão de milhares de genes ao mesmo tempo. Esses dados podem ser medidos de maneira a formarem uma série temporal, que pode ser tratada estatisticamente para serem obtidas informações sobre as relações entre os genes. Já foram propostos vários modelos para tratar redes gênicas matematicamente. Esses modelos têm evoluído de forma a agregarem cada vez mais características das redes reais. Neste trabalho será feita uma revisão de modelos discretos para redes de regulação gênica, primeiramente com as redes Booleanas, modelo determinístico, e depois as redes Booleanas probabilísticas e as redes genéticas probabilísticas, modelos que tratam o problema estocasticamente. Usando o último modelo citado, serão mostrados dois métodos para estimar o nível de predição entre os genes, coeficiente de determinação e informação mútua. Além de se estimar essas relações, foram desenvolvidas algumas técnicas para construir redes a partir de genes específicos, que são chamados sementes. Também serão apresentados dois desses métodos de crescimento de redes e, baseado neles, um terceiro método que foi desenvolvido neste trabalho. Foi criado um algoritmo que realiza o crescimento da rede mudando as sementes a cada iteração, agrupando estes genes em grupos com níveis diferentes de confiança, chamados camadas. O algoritmo também usa outros critérios para agregar novos genes à rede. Após a explanação desses métodos, será mostrado um software que, a partir de dados temporais de expressão gênica, estima as dependências entre os genes e executa o crescimento da rede em torno de genes que se deseje estudar. Também serão mostradas as mel
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.08.2009
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIMA, Leandro de Araújo; BARRERA, Júnior. Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo aleatório completo de um sistema de regulação gênica considerado. 2009.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2009. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012010-120624/?&lang=pt-br >.
    • APA

      Lima, L. de A., & Barrera, J. (2009). Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo aleatório completo de um sistema de regulação gênica considerado. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012010-120624/?&lang=pt-br
    • NLM

      Lima L de A, Barrera J. Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo aleatório completo de um sistema de regulação gênica considerado [Internet]. 2009 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012010-120624/?&lang=pt-br
    • Vancouver

      Lima L de A, Barrera J. Um algoritmo eficiente para o crescimento de redes sobre o grafo aleatório completo de um sistema de regulação gênica considerado [Internet]. 2009 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012010-120624/?&lang=pt-br


Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021