Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Salvá, Thyago
Orientador(a): Werhli, Adriano Velasque, Emmendorfer, Leonardo Ramos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/7671
Resumo: Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão esparsos e na presença de ruído ainda é um desao nos dias de hoje. Nesse trabalho, foram utilizados dois Algoritmos de Estimação de Distribuição distintos para inferir uma Rede de Regulação Gênica. A m de avaliá-los, os algoritmos foram aplicados em três tipos de dados: (i) dados simulados a partir de uma distribuição Gaussiana multivariada, (ii) dados simulados a partir de um simulador realista, GeneNetWeaver e (iii) dados a partir de experimentos de citometria de uxo. Os métodos de inferências em questão apresentam um desempenho comparável com algoritmos de inferência tradicionais em termos de precisão na reconstrução da rede.
id FURG_e7a74b06486200590a3f0c6b26399a54
oai_identifier_str oai:repositorio.furg.br:1/7671
network_acronym_str FURG
network_name_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
repository_id_str
spelling Salvá, ThyagoWerhli, Adriano VelasqueEmmendorfer, Leonardo Ramos2018-06-26T14:32:12Z2018-06-26T14:32:12Z2014SALVÁ, Thyago. Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição. 2014. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2014.http://repositorio.furg.br/handle/1/7671Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão esparsos e na presença de ruído ainda é um desao nos dias de hoje. Nesse trabalho, foram utilizados dois Algoritmos de Estimação de Distribuição distintos para inferir uma Rede de Regulação Gênica. A m de avaliá-los, os algoritmos foram aplicados em três tipos de dados: (i) dados simulados a partir de uma distribuição Gaussiana multivariada, (ii) dados simulados a partir de um simulador realista, GeneNetWeaver e (iii) dados a partir de experimentos de citometria de uxo. Os métodos de inferências em questão apresentam um desempenho comparável com algoritmos de inferência tradicionais em termos de precisão na reconstrução da rede.Inference of Gene Regulatory Networks from sparse and noisy expression data is still a challenge nowadays. In this work two dierent Estimation of Distribuition Algorithms were used to infer Gene Regulatory Networks. In order to evaluate them, the algorithms were applied to three types of data: (i) data simulated from a multivariate Gaussian distribution, (ii)data simulated from a realistic simulator, GeneNetWeaver and (iii) data from ow cytometry experiments. The proposed inference method shows a performance comparable with traditional inference algorithms in terms of the network reconstruction accuracy.porRedes de regulação gênicaAlgoritmo de estimação de distribuiçãoRedes bayesianasGene regulatory networksEstimation of distribution algorithmBayesian networksInferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuiçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7671/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open accessORIGINALTHYAGO.pdfTHYAGO.pdfapplication/pdf1081306https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7671/1/THYAGO.pdfd52f4736f0c24167fb5adee0efc0823aMD51open access1/76712018-06-26 11:32:12.825open accessoai:repositorio.furg.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2018-06-26T14:32:12Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
title Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
spellingShingle Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
Salvá, Thyago
Redes de regulação gênica
Algoritmo de estimação de distribuição
Redes bayesianas
Gene regulatory networks
Estimation of distribution algorithm
Bayesian networks
title_short Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
title_full Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
title_fullStr Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
title_full_unstemmed Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
title_sort Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição
author Salvá, Thyago
author_facet Salvá, Thyago
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Salvá, Thyago
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Werhli, Adriano Velasque
Emmendorfer, Leonardo Ramos
contributor_str_mv Werhli, Adriano Velasque
Emmendorfer, Leonardo Ramos
dc.subject.por.fl_str_mv Redes de regulação gênica
Algoritmo de estimação de distribuição
Redes bayesianas
Gene regulatory networks
Estimation of distribution algorithm
Bayesian networks
topic Redes de regulação gênica
Algoritmo de estimação de distribuição
Redes bayesianas
Gene regulatory networks
Estimation of distribution algorithm
Bayesian networks
description Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão esparsos e na presença de ruído ainda é um desao nos dias de hoje. Nesse trabalho, foram utilizados dois Algoritmos de Estimação de Distribuição distintos para inferir uma Rede de Regulação Gênica. A m de avaliá-los, os algoritmos foram aplicados em três tipos de dados: (i) dados simulados a partir de uma distribuição Gaussiana multivariada, (ii) dados simulados a partir de um simulador realista, GeneNetWeaver e (iii) dados a partir de experimentos de citometria de uxo. Os métodos de inferências em questão apresentam um desempenho comparável com algoritmos de inferência tradicionais em termos de precisão na reconstrução da rede.
publishDate 2014
dc.date.issued.fl_str_mv 2014
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2018-06-26T14:32:12Z
dc.date.available.fl_str_mv 2018-06-26T14:32:12Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SALVÁ, Thyago. Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição. 2014. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2014.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.furg.br/handle/1/7671
identifier_str_mv SALVÁ, Thyago. Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição. 2014. 63 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2014.
url http://repositorio.furg.br/handle/1/7671
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron:FURG
instname_str Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
instacron_str FURG
institution FURG
reponame_str Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
collection Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7671/2/license.txt
https://repositorio.furg.br/bitstream/1/7671/1/THYAGO.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
d52f4736f0c24167fb5adee0efc0823a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1794070234810810368