Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Salvá, Thyago |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.furg.br/handle/1/7671
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Resumo: |
Inferência de redes de regulação gênica a partir de dados de expressão esparsos e na presença de ruído ainda é um desao nos dias de hoje. Nesse trabalho, foram utilizados dois Algoritmos de Estimação de Distribuição distintos para inferir uma Rede de Regulação Gênica. A m de avaliá-los, os algoritmos foram aplicados em três tipos de dados: (i) dados simulados a partir de uma distribuição Gaussiana multivariada, (ii) dados simulados a partir de um simulador realista, GeneNetWeaver e (iii) dados a partir de experimentos de citometria de uxo. Os métodos de inferências em questão apresentam um desempenho comparável com algoritmos de inferência tradicionais em termos de precisão na reconstrução da rede. |
