Algoritmo kNN na imputação de dados de espectros de massa do tipo MALDI-TOF: uma análise da influência da imputação com kNN sobre o desempenho de classificadores logísticos para identificação de bactérias

• Autor(a) principal: Santos, Fábio dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
• Texto Completo: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/2665
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Imputação com kNN; Espectrometria de Massa; Regressão Logística; Classificação de Bactérias; Imputation with kNN; Mass Spectrometry; Logistic Regression; Bacterial Classification

O processo de identificação de bactérias relacionadas ao crescimento vegetal,é alvo de diversos estudos na área de bioinformática. Uma das formas para realizar esta identificação é utilizar dados de espectrometria de massa do tipo MALDI-TOF para detectar a presença de proteínas ribossomaisemumaamostra,eentão,usarclassificadoresparaprocessarestesdadoseselecionar o rótulo com a maior probabilidade. Durante o processo de geração dos espectros de massa paraclassificaçãoécomumanãodetecçãodealgumdospicosrelacionadosaproteínasribossomais. Considerando isto, este trabalho apresenta um estudo sobre o uso do algoritmo kNN para imputação desses casos. O estudo foi desenvolvido com o uso de classificadores logísticos para identificação de bactérias da espécie Staphylococcus aureus e do gênero Bacillus. Durante os experimentos foram testados três técnicas para imputar dados: imputação com zero, imputação com a média do atributo faltante, e a imputação com kNN. Desta última foram usadas duas abordagens: função de agregação de média e função de agregação de mediana. O protocolo experimental implementado possibilitou avaliar a influência da imputação sobre os resultados de classificação sob diferentes cenários no que se refere ao número de variáveis faltantes. Os resultadosobtidosmostramqueoempregodokNNnãolevouàumareduçãododesempenhodos classificadores, em relação àquele observado quando do uso de dados completos. Além disto, a classificação de dados submetidos a imputação pelo kNN apresentou desempenho superior àquele verificado quando do uso dos demais métodos.