Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Cristo, Elier Broche
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise estatística
Analisis statistics
microarrays
Microarrays
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06062007-112551/
Resumo: Neste trabalho é proposto um estudo comparativo de alguns métodos de Agrupamento (Hierárquico, K-médias e Self-Organizing Maps) e de Classificação (K-Vizinhos, Fisher, Máxima Verossimilhança, Aggregating e Regressão Local), os quais são apresentados teoricamente. Tais métodos são testados e comparados em conjuntos de dados reais, gerados com a técnica de Microarray. Esta técnica permite mensurar os níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, possibilitando comparações entre amostras de tecidos pelos perfis de expressão. É apresentada uma revisão de conceitos básicos relacionados ao processo de normalização, sendo este uma das primeiras etapas da análise deste tipo de conjunto de dados. Em particular, estivemos interessados em encontrar pequenos grupos de genes que fossem ?suficientes? para distinguir amostras em condições¸ biológicas diferentes. Por fim, é proposto um método de busca que, dado os resultados de um experimento envolvendo um grande número de genes, encontra de uma forma eficiente os melhores classificadores.
id USP_da3e73f8880373240a26c16f82910f4f
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-06062007-112551
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarrayMethod Statistics in Microarrays Experiment AnalisisAnálise estatísticaAnalisis statisticsmicroarraysMicroarraysNeste trabalho é proposto um estudo comparativo de alguns métodos de Agrupamento (Hierárquico, K-médias e Self-Organizing Maps) e de Classificação (K-Vizinhos, Fisher, Máxima Verossimilhança, Aggregating e Regressão Local), os quais são apresentados teoricamente. Tais métodos são testados e comparados em conjuntos de dados reais, gerados com a técnica de Microarray. Esta técnica permite mensurar os níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, possibilitando comparações entre amostras de tecidos pelos perfis de expressão. É apresentada uma revisão de conceitos básicos relacionados ao processo de normalização, sendo este uma das primeiras etapas da análise deste tipo de conjunto de dados. Em particular, estivemos interessados em encontrar pequenos grupos de genes que fossem ?suficientes? para distinguir amostras em condições¸ biológicas diferentes. Por fim, é proposto um método de busca que, dado os resultados de um experimento envolvendo um grande número de genes, encontra de uma forma eficiente os melhores classificadores.In this work we propose a comparative study of some clustering methods (Hierarchic, K -Means and Self-Organizing Maps) and some classification methods (K-Neighbours, Fisher, Maximum Likelihood, Aggregating and Local Regression), which are presented teoretically. The methods are tested and compared based on the analysis of some real data sets, generated from Microarray experiments. This technique allows for the measurement of expression levels from thousands of genes simultaneously, thus allowing the comparative analysis of sample of tissues in relation to their expression profile. We present a review of basic concepts regarding normalization of microarray data, one of the first steps in microarray analysis. In particular, we were interested in finding small groups of genes that were ?sufficient? to identify samples originating from different biological conditions. Finally, a search method is proposed, which will find efficiently the best classifiers from the results of an experiment involving a huge number of genes.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPNeves, Eduardo JordaoCristo, Elier Broche2003-10-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06062007-112551/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-15T12:03:02Zoai:teses.usp.br:tde-06062007-112551Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-15T12:03:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
Method Statistics in Microarrays Experiment Analisis
title Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
spellingShingle Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
Cristo, Elier Broche
Análise estatística
Analisis statistics
microarrays
Microarrays
title_short Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
title_full Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
title_fullStr Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
title_full_unstemmed Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
title_sort Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray
author Cristo, Elier Broche
author_facet Cristo, Elier Broche
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Neves, Eduardo Jordao
dc.contributor.author.fl_str_mv Cristo, Elier Broche
dc.subject.por.fl_str_mv Análise estatística
Analisis statistics
microarrays
Microarrays
topic Análise estatística
Analisis statistics
microarrays
Microarrays
description Neste trabalho é proposto um estudo comparativo de alguns métodos de Agrupamento (Hierárquico, K-médias e Self-Organizing Maps) e de Classificação (K-Vizinhos, Fisher, Máxima Verossimilhança, Aggregating e Regressão Local), os quais são apresentados teoricamente. Tais métodos são testados e comparados em conjuntos de dados reais, gerados com a técnica de Microarray. Esta técnica permite mensurar os níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, possibilitando comparações entre amostras de tecidos pelos perfis de expressão. É apresentada uma revisão de conceitos básicos relacionados ao processo de normalização, sendo este uma das primeiras etapas da análise deste tipo de conjunto de dados. Em particular, estivemos interessados em encontrar pequenos grupos de genes que fossem ?suficientes? para distinguir amostras em condições¸ biológicas diferentes. Por fim, é proposto um método de busca que, dado os resultados de um experimento envolvendo um grande número de genes, encontra de uma forma eficiente os melhores classificadores.
publishDate 2003
dc.date.none.fl_str_mv 2003-10-30
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.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06062007-112551/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06062007-112551/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1865490958109376512

Registros relacionados