Inferência de redes regulatórias utilizando algoritmos de estimação de distribuição

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salvá, Thyago
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: 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.
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