Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lucio Paccori Lima
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/64777
Resumo: Vários problemas em bioinformática estão centrados na busca de relacionamentos entre componentes não detectáveis à primeira vista, semelhantes à recuperação de informação latente em máquinas de busca como Yahoo, Google etc. Técnicas de inteligência artificial usadas por essas máquinas transformam a enorme quantidade de dados em descoberta e conhecimento. Dentre os recursos disponíveis na área, a Regressão Logística ocupa um lugar pouco explorado, mas que tem muito a oferecer. Neste trabalho, mostramos como a Regressão Logística tradicional, com algumas das modificações sugeridas aqui, pode ser usada com sucesso em uma classe de problemas de Bioinformática: aquela que envolve a estrutura tridimensional de proteínas. Esta aplicação se junta a outras de forma que a versatilidade da técnica pôde ser aferida, uma vez que ela já foi explorada em classificadores construídos a partir de microarray, no reaproveitamento de fármacos, em triagem virtual de ligantes, na busca de alvos drogáveis e em árvores filogenéticas.
id UFMG_5140f44dc7cbcff2165bd1afc0e9690c
oai_identifier_str oai:repositorio.ufmg.br:1843/64777
network_acronym_str UFMG
network_name_str Repositório Institucional da UFMG
repository_id_str
spelling Marcos Augusto dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/7251716819215153http://lattes.cnpq.br/4615086863312072Lucio Paccori Lima2024-02-27T15:09:50Z2024-02-27T15:09:50Z2023-09-27http://hdl.handle.net/1843/64777Vários problemas em bioinformática estão centrados na busca de relacionamentos entre componentes não detectáveis à primeira vista, semelhantes à recuperação de informação latente em máquinas de busca como Yahoo, Google etc. Técnicas de inteligência artificial usadas por essas máquinas transformam a enorme quantidade de dados em descoberta e conhecimento. Dentre os recursos disponíveis na área, a Regressão Logística ocupa um lugar pouco explorado, mas que tem muito a oferecer. Neste trabalho, mostramos como a Regressão Logística tradicional, com algumas das modificações sugeridas aqui, pode ser usada com sucesso em uma classe de problemas de Bioinformática: aquela que envolve a estrutura tridimensional de proteínas. Esta aplicação se junta a outras de forma que a versatilidade da técnica pôde ser aferida, uma vez que ela já foi explorada em classificadores construídos a partir de microarray, no reaproveitamento de fármacos, em triagem virtual de ligantes, na busca de alvos drogáveis e em árvores filogenéticas.Several problems in bioinformatics are rooted in the search for relationships between components that are not detectable at first glance, similar to the retrieval of latent in- formation in search engines such as Yahoo, Google, etc. Artificial intelligence techniques used by these machines transform enormous amounts of data into discovery and kno- wledge. Among the resources available in the area, Logistics Regression occupies a little explored place, but has a lot to offer. In this work, we show how traditional Logistic Regression, with some of the modifications suggested here, can be used successfully in a class of bioinformatics problems; namely, that involving the three-dimensional structure of proteins. This application joins others, where the versatility of the technique could be assessed. It has already been explored in classifiers built from microarrays, in the reuse of drugs, in virtual screening of ligands, in the search for druggable targets and in phylogenetic trees.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em BioinformaticaUFMGBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessBioinformáticaModelos LogísticosMineração de Dadosbioinformáticaregressão Logísticamineração de dadosAlgoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estruturalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALTese_lucio_final10012024.pdfTese_lucio_final10012024.pdfTese: Lucio Paccori Limaapplication/pdf3785107https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/3/Tese_lucio_final10012024.pdf9f62a48503d3161360ce1877cfecb2eaMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/4/license_rdfcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/5/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD551843/647772024-02-27 12:09:50.732oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2024-02-27T15:09:50Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
title Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
spellingShingle Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
Lucio Paccori Lima
bioinformática
regressão Logística
mineração de dados
Bioinformática
Modelos Logísticos
Mineração de Dados
title_short Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
title_full Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
title_fullStr Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
title_full_unstemmed Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
title_sort Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural
author Lucio Paccori Lima
author_facet Lucio Paccori Lima
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Marcos Augusto dos Santos
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7251716819215153
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4615086863312072
dc.contributor.author.fl_str_mv Lucio Paccori Lima
contributor_str_mv Marcos Augusto dos Santos
dc.subject.por.fl_str_mv bioinformática
regressão Logística
mineração de dados
topic bioinformática
regressão Logística
mineração de dados
Bioinformática
Modelos Logísticos
Mineração de Dados
dc.subject.other.pt_BR.fl_str_mv Bioinformática
Modelos Logísticos
Mineração de Dados
description Vários problemas em bioinformática estão centrados na busca de relacionamentos entre componentes não detectáveis à primeira vista, semelhantes à recuperação de informação latente em máquinas de busca como Yahoo, Google etc. Técnicas de inteligência artificial usadas por essas máquinas transformam a enorme quantidade de dados em descoberta e conhecimento. Dentre os recursos disponíveis na área, a Regressão Logística ocupa um lugar pouco explorado, mas que tem muito a oferecer. Neste trabalho, mostramos como a Regressão Logística tradicional, com algumas das modificações sugeridas aqui, pode ser usada com sucesso em uma classe de problemas de Bioinformática: aquela que envolve a estrutura tridimensional de proteínas. Esta aplicação se junta a outras de forma que a versatilidade da técnica pôde ser aferida, uma vez que ela já foi explorada em classificadores construídos a partir de microarray, no reaproveitamento de fármacos, em triagem virtual de ligantes, na busca de alvos drogáveis e em árvores filogenéticas.
publishDate 2023
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-09-27
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-02-27T15:09:50Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-02-27T15:09:50Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1843/64777
url http://hdl.handle.net/1843/64777
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Minas Gerais
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFMG
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Minas Gerais
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFMG
instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron:UFMG
instname_str Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron_str UFMG
institution UFMG
reponame_str Repositório Institucional da UFMG
collection Repositório Institucional da UFMG
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/3/Tese_lucio_final10012024.pdf
https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/4/license_rdf
https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/64777/5/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 9f62a48503d3161360ce1877cfecb2ea
cfd6801dba008cb6adbd9838b81582ab
cda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1803589165826179072

Registros relacionados