Integration of heterogeneous data: a multi-omics application (2020)
- Authors:
- Autor USP: VASCONCELOS, ANA GABRIELA PEREIRA DE - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Subjects: ANÁLISE MULTIVARIADA; FATORIZAÇÃO DE MATRIZES
- Keywords: Dados multi-ômicos; Generalized low rank models; Matrix factorization; Multi-omics; Multivariate analysis
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Atualmente, uma enorme quantidade de dados tem sido coletada em diversas áreas do conhecimento, como saúde, agropecuária, marketing, fazendo com que dados de alta dimensão se tornem cada vez mais comuns. Mais especificamente, com os avanços da tecnologia muitas informações biológicas estão disponíveis por preços acessíveis como dados do genoma, miRNA (micro RNA), mRNA (RNA mensageiro), expressão gênica e proteica, metilação, lipídeos, metabólicos e de fenótipos, por exemplo. Diversos estudos têm sido feitos para análise de cada tipo de dados individualmente, entretanto, recentemente vem se tornando interessante integrar diferentes tipos de dados para obter mais informação. Porém, muitas das metodologias clássicas utilizadas com esse objetivo assumem que a matriz de dados é completa e numérica. Portanto, a heterogeneidade de dados com variáveis de diversos tipos não está sendo considerada. Alternativamente, os Generalized Low Rank Models (GLRM) são modelos capazes de lidar com grandes bancos de dados com variáveis heterogêneas. Apesar desse método ser destinado para um único banco de dados, mostramos neste trabalho que ele é flexível o bastante para lidar com dados abstratos, de diferentes fontes, ao atribuir funções perdas diferentes, adequadas para cada tipo de variável. Com isso, o GLRM é uma ferramenta para trabalhar com problemas de diversas naturezas, mas, por ser muito recente, seu potencial para trabalhar com dados multi-ômicos ainda está sendo descoberto.Neste contexto, no presente trabalho O GRLM é introduzido e são exploradas diferentes possibilidades de usar o GLRM para redução de dimensionalidade e integração de bancos de dados em análises supervisionadas e não supervisionadas utilizando dados multi-ômicos simulados e reais
- Imprenta:
- Data da defesa: 25.08.2020
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ABNT
VASCONCELOS, Ana Gabriela Pereira de. Integration of heterogeneous data: a multi-omics application. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01092020-164939/. Acesso em: 07 out. 2024. -
APA
Vasconcelos, A. G. P. de. (2020). Integration of heterogeneous data: a multi-omics application (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01092020-164939/ -
NLM
Vasconcelos AGP de. Integration of heterogeneous data: a multi-omics application [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01092020-164939/ -
Vancouver
Vasconcelos AGP de. Integration of heterogeneous data: a multi-omics application [Internet]. 2020 ;[citado 2024 out. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01092020-164939/
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