dc.contributor.author | Rodrigues, Fabiene Silva | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:06:03Z | |
dc.date.available | 2009-11-19 | |
dc.date.available | 2016-06-02T20:06:03Z | |
dc.date.issued | 2009-02-16 | |
dc.identifier.citation | RODRIGUES, Fabiene Silva. Métodos de agrupamento na análise de dados de expressão gênica. 2009. 95 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2009. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4537 | |
dc.description.abstract | The clustering techniques have frequently been used in literature to the analyse data in several fields of application. The main objective of this work is to study such techniques. There is a large number of clustering techniques in literature. In this work we concentrate on Self Organizing Map (SOM), k-means, k-medoids and Expectation- Maximization (EM) algorithms. These algorithms are applied to gene expression data. The analisys of gene expression, among other possibilities, identifies which genes are differently expressed in synthesis of proteins associated to normal and sick tissues. The purpose is to do a comparing of these metods, sticking out advantages and disadvantages of such. The metods were tested for simulation and after we apply them to a real data set. | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Análise multivariada | por |
dc.subject | Método de agrupamento | por |
dc.subject | Fator de Bayes | por |
dc.subject | Modelos com misturas | por |
dc.subject | Algoritmo EM | por |
dc.subject | Expressão gênica | por |
dc.subject | Seleção de modelos | por |
dc.subject | Self Organizing Map (SOM) | eng |
dc.subject | K-means | eng |
dc.subject | K-medoids | eng |
dc.title | Métodos de agrupamento na análise de dados de expressão gênica | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Milan, Luis Aparecido | |
dc.description.resumo | As técnicas de agrupamento (clustering) vêm sendo utilizadas com freqüência na literatura para a solução de vários problemas de aplicações práticas em diversas áreas do conhecimento. O principal objetivo deste trabalho é estudar tais técnicas. Mais especificamente, estudamos os algoritmos Self Organizing Map (SOM), k-means, k-medoids, Expectation-Maximization (EM). Estes algoritmos foram aplicados a dados de expressão gênica. A análise de expressão gênica visa, entre outras possibilidades, a identificação de quais genes estão diferentemente expressos na sintetização de proteínas associados a tecidos normais e doentes. O objetivo deste trabalho é comparar estes métodos no que se refere à eficiência dos mesmos na identificação de grupos de elementos similares, ressaltando vantagens e desvantagens de cada um. Os métodos foram testados por simulação e depois aplicamos as metodologias a um conjunto de dados reais. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/0561628588859436 | por |