Modelos HMM com dependência de segunda ordem: aplicação em genética
| Ano de defesa: | 2006 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Palavras-chave em Português: | |
| Palavras-chave em Inglês: | |
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Zuanetti, Daiane AparecidaMilan, Luis Aparecidob32a2fc3-5d19-41db-9bab-08a95238ddf52016-06-02T20:06:12Z2007-07-102016-06-02T20:06:12Z2006-02-20ZUANETTI, Daiane Aparecida. Modelos HMM com dependência de segunda ordem: aplicação em genética. 2006. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2006.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/4598(See full text for download)A crescente necessidade do desenvolvimento de eficientes técnicas computacionais e estatísticas para analisar a profusão de dados biológicos transformaram o modelo Markoviano oculto (HMM), caso particular das redes bayesianas ou probabilísticas, em uma alternativa interessante para analisar sequências de DNA. Uma razão do interesse no HMM é a sua flexibilidade em descrever segmentos heterogêneos da sequência através de uma mesma estrutura de dependência entre as variáveis, supostamente conhecida. No entanto, na maioria dos problemas práticos, a estrutura de dependência não é conhecida e precisa ser também estimada. A maneira mais comum para estimação de estrutra de um HMM é o uso de métodos de seleção de modelos. Outra solução é a utilização de metodologias para estimação da estrutura de uma rede probabilística. Neste trabalho, propomos o HMM de segunda ordem e seus estimadores bayesianos, definimos o fator de Bayes e o DIC para seleção do HMM mais adequado a uma sequência específica, verificamos seus desempenhos e a performance da metodologia proposta por Friedman e Koller (2003) em conjunto de dados simulados e aplicamos estas metodologias em duas sequências de DNA: o intron 7 do gene a - fetoprotein dos cimpanzés e o genoma do parasita Bacteriophage lambda, para o qual o modelo de segunda ordem é mais adequado.Universidade Federal de Minas Geraisapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEsUFSCarBREstatística matemáticaModelo markoviano ocultoRedes probabilísticasOrdem de dependênciaSeleção de modelosMCMCHidden Markov modelProbabilistic networksOrder of dependenceModel selectionMCMCCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICAModelos HMM com dependência de segunda ordem: aplicação em genéticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis01874dfd-bd1b-409c-81e8-3185c83eacf2info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXTDissDAZ.pdf.txtDissDAZ.pdf.txtExtracted texttext/plain110122https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/5e209433-165d-4c81-bbf9-89c44b640971/downloada088a3fbf8bb705cc9337dcbde46b209MD53falseAnonymousREADORIGINALDissDAZ.pdfapplication/pdf2962567https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/73b3d1f6-ed7b-44ac-a291-03581e431a4c/download5c6271a67fae12d6b0160ac8ed9351a2MD51trueAnonymousREADTHUMBNAILDissDAZ.pdf.jpgDissDAZ.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7408https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/b39fc3ba-f9ef-49a2-bfe2-f6c12bf3db38/downloade9f7c2e6083fff09611d4d8e236aa6c2MD52falseAnonymousREAD20.500.14289/45982025-02-05 16:21:28.699open.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/4598https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-05T19:21:28Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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