Estudo da entropia de tsallis para a inferência de redes gênicas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Amador, Cassio Henrique dos Santos
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30174
Resumo: A quantidade de informação de um sistema pode ser medida pela entropia. Um caso particular de sistema é uma rede formada pela interação entre genes, conhecida como redes gênicas. Neste trabalho estuda-se como uma entropia não-extensiva, a entropia de Tsallis, pode fornecer a maior quantidade de informação para as redes gênicas, através da escolha do melhor parâmetro não-extensivo q. Mostra-se que é possível obter numericamente o melhor parâmetro, e que ele depende do número de graus de liberdade do sistema, no caso binário o melhor valor sendo aproximadamente 2, 46. Esse resultado é testado no contexto da inferências de redes gênicas, inicialmente com portas lógicas, seguido de redes gênicas artificiais e por último com dados experimentais obtidos no desafio DREAM4. Por m, são comparados com resultados de trabalhos anteriores, indicando a adequação da entropia de Tsallis na inferência de redes gênicas.
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