Métodos Biplot aplicados a dados de biologia molecular

• Autor(a) principal: Ferreira, Elisabete dos Santos
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/9514
• topic: Matemática aplicada; Análise multivariada; Biologia molecular

Uma análise Estatística Multivariada (EM) surge sempre que os dados de uma determinada amostra incluem medições simultâneas de mais que uma variável. Nesta dissertação usamos EM no sentido da redução da dimensionalidade dos dados. Para isso usamos as técnicas ACP, AC e MDS. A ACP permite reduzir o conjunto original de variáveis num menor conjunto de variáveis independentes, explicando a máxima variabilidade das variáveis originais. A AC converte uma matriz de dados não negativos num tipo de representação grá ca em que as linhas e colunas da matriz são representadas por pontos no grá co. O MDS visa representar as distâncias entre pontos num sistema de dimensão reduzida, de modo a que a distância euclidiana entre eles reproduza aproximadamente as distâncias originais no conjunto de dados originais. Para a representação dos dados num espaço reduzido usamos os biplots. Um biplot é um grá co de dispersão (de dimensão 2 ou 3), que representa simultaneamente marcadores para as variáveis e marcadores para os objectos. O objectivo deste trabalho é estudar as técnicas ACP, AC, MDS e os biplots, e aplicá-las a duas bases de dados reais (dados sobre o cancro do cólon e sequências completas de DNA de 123 espécies repartidas em 5 reinos) usando o software R . Por m, são apresentados os resultados obtidos.