Modelo com mistura de multinomiais aplicado à identificação de proteínas similares.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Coimbra, Ricardo Galante
Orientador(a): Milan, Luis Aparecido
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Estatística - análise
Mistura de distribuições
Variável latente
Gibbs sampling
DIC
Fator de Bayes
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4570
Resumo: The proteins are important molecules from the cells, whereas they take part since the construction of cell´s framing until the transmission of the genetic information between the generations. A protein can be characterized by its function and its function is determined by the sequence of amino acids that determines its structure. To determined the protein's function is important, for instance, in a research about the cure of diseases or searching for new drugs. In this research we use a bayesian statistical methodology with mixture of multinomial and latent variables to identify proteins with similar function. We use simulations to verify the performance of the statistical model for identifying the similar proteins. At the end we apply the modeling to a real data set.
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