Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais (2024)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, JOÃO PAULO CASSUCCI DOS - IFSC
- Unidade: IFSC
- Sigla do Departamento: FCM
- DOI: 10.11606/D.76.2024.tde-05062024-092355
- Subjects: REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BIOLOGIA; BIOINFORMÁTICA; BIOLOGIA MOLECULAR
- Keywords: Aprendizagem de máquina; Bioinformatics; Biologia de sistemas; Ciência de redes; Machine learning; Molecular biology; Network science; Systems biology
- Language: Português
- Abstract: A ciência de redes nos permite modelar problemas multivariados e complexos de uma forma relativamente simples. Esta vantagem tem se demonstrado bastante promissora dentro do contexto de pesquisas interdisciplinares, pois ela permite caracterizar quantitativamente problemas que antes podiam apenas ser estudados qualitativamente. Um área promissora para a aplicação da ciência de redes é a da biologia molecular, em específico, a biologia de sistemas, onde o contexto em que elementos discretos estão inseridos importa mais do que suas propriedades isoladas. Nesta dissertação, buscamos explorar de duas maneiras distintas as propriedades de redes de modo a averiguar possíveis conclusões biológicas que podem ser extraídas a partir de diferentes experimentos biomoleculares. A primeira abordagem utiliza-se de um novo método de mensurar similaridade entre vetores conhecido como índice de coincidência, que demonstrou ser mais eficiente na extração de informação biológica em redes de interação enzima-enzima do que medidas de correlação tradicionalmente utilizadas para estas modelagens, como o r de Pearson e Spearman. A segunda abordagem aplica novos métodos de extração de características em redes complexas, como o Lifelike Network Automata e o Deterministic Tourist Walk, em conjunto com aplicações de algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar bancos de dados de redes biológicas que poderão auxiliar na classificação de organismos e na predição de novas vias metabólicas
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Data da defesa: 08.03.2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
SANTOS, João Paulo Cassucci dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Santos, J. P. C. dos. (2024). Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/ -
NLM
Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/ -
Vancouver
Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/ - Análise da distribuição do elemento de transposição SM1-alpha no genoma do parasita Schistosoma mansoni
- Análise da distribuição do elemento de transposição SM1- alpha no genoma do parasita Schistosoma mansoni
- Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways
- Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas
- Análise de retenção de introns mínimos em câncer de próstata
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.76.2024.tde-05062024-092355 (Fonte: oaDOI API)
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