Seleção de genes diferencialmente expressos baseada em metodologia ROC (Receiver Operating Characteristic)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lemos, Catarina Isabel Ferreira Miranda
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/56110
Resumo: Dissertação de mestrado em Bioinformática
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spelling Seleção de genes diferencialmente expressos baseada em metodologia ROC (Receiver Operating Characteristic)MicroarraysGenesÁrea abaixo da curva ROCCoeficiente de sobreposiçãoArrow plotArea under the ROC curveOverlapping coefficientEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de mestrado em BioinformáticaA análise da expressão genética é essencial para uma identificação da função dos genes e para a identificação destes quando relacionados com doenças. Para a realização de um estudo em larga escala de mudanças na expressão genética é necessário encontrar um método que o faça com precisão e exatidão. Desta forma, foi aqui incluída, uma análise pela tecnologia de microarrays, uma ferramenta importante no diagnóstico de doenças. A execução de um método que identificasse genes com regulação negativa e positiva e genes diferencialmente expressos simultaneamente, tornou-se, a principal motivação deste trabalho. De entre as diferentes técnicas estatísticas, a metodologia ROC (Receiver Operating Characteristic) foi a escolhida para o efeito. Quando se associa a metodologia ROC com a análise de dados de microarrays é possível ver que uma das principais aplicações é a identificação de grupos de genes associados ao desenvolvimento de qualquer patologia cancerígena. Para a análise deste último parâmetro é utilizado o arrow plot com a representação do OVL (Overlapping Coefficient) e da AUC (Area Under the Curve) para cada gene, numa experiência de microarays e comparar a sua eficácia com outros métodos existentes para o mesmo propósito. Através da análise de um conjunto de dados de pacientes afetados pelo adenocarcinoma do pâncreas foi possível identificar os genes diferencialmente expressos, sendo este o principal objetivo do trabalho em questão.Genetic expression analysis is essential for the identification of gene function and when they are related with diseases. To perform a large-scale study of changes in gene expression it is necessary to find a method to do it with precision and accuracy. Thus, it was included here an analysis by microarray technology, an important tool in the diagnosis of diseases. The execution of a method to identify genes with negative and positive regulation and differentially expressed genes simultaneously has become the main motivation of this work. Among different statistical techniques, the receiver operating characteristic (ROC) was the chosen one. When combining the ROC methodology with microarray data analysis it is possible to see that one of the main applications is the identification of gene groups associated with the development of any kind of cancer. For the analysis of this last parameter is used the arrow plot with the overlapping coefficient (OVL) and the area under the curve (AUC) representation for each gene of a microarray experience and compare its effectiveness with other existing methods for the same purpose. Through the analysis of a set of affected patient data of pancreatic adenocarcinoma it was possible to identify differentially expressed genes, which is the main goal of this work.Braga, A. C.Universidade do MinhoLemos, Catarina Isabel Ferreira Miranda20172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/56110por201971313info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:42:42Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/56110Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:39:59.860489Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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