Explorando técnicas de redução de dimensionalidade na análise de DNA de grupos judaicos e de outros grupos étnicos: uma comparação entre PCA, t-SNE e UMAP.

• Autor(a) principal: RODRIGUES, Matheus Andrade.
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30521
• topic: Ciência da Computação.; Etnias; Judeus; DNA; t-SNE; UMAP; Redução de dimensionalidade; Calculadoras de interpretação genética; Grupos étnicos; Software R.; Microbanchmark; PCA; Ethnicities; Jews; Dimensionality reduction; Genetic Interpretation Calculators; Ethnic groups; R software.; Microbankmark

Aplicamos PCA, t-SNE e UMAP nos datasets de calculadoras de interpretação genética com dados de grupos étnicos judaicos, de vários vizinhos não-judeus e de etnias correlacionadas, utilizando o software R. Realizamos uma comparação visual entre os resultados gerados e utilizamos o microbenchmark para verificar o tempo de execução dos métodos. O t-SNE e o UMAP são eficientes para trabalharmos com âmbitos locais da visualização, enquanto o PCA é adequado quando o número de amostras é reduzido. t-SNE e UMAP são capazes de formar agrupamentos que não veríamos somente utilizando o PCA. Apesar disso, são mais lentos que o PCA, e as visualizações geradas por eles mudam ao executar o algoritmo novamente.