Uma proposta para melhorar a convergência de MCMC

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Agostinho, Nilzair Barreto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/6632

Atualmente na área de sistemas Biológicos vêm-se trabalhando para o desenvolvimento de ferramentas que possam auxiliar a obter um maior conhecimento sobre as interações moleculares em um organismo. Pesquisas tem sido desenvolvidas tendo como objetivo principal obter um detalhamento da organização funcional de Sistemas Biológicos. As redes regulatórias genéticas tem sido utilizadas como ferramenta para dispor mapas detalhados sobre as interações entre os genes e consequentemente sobre as interações moleculares e a organização funcional. Porém essas redes regulatórias são altamente complexas e o processo para inferí-las é custoso computacionalmente. Neste trabalho optou-se por trabalhar com redes Bayesianas devido à sua natureza probabilística e flexibilidade. As redes Bayesianas foram amostradas através do MCMC que garante que haja uma convergência para distribuição posterior. Porém, na prática o MCMC é relativamente lento e sem garantia de alcançar a convergência. Desta forma propõe-se utilizar a saída de métodos mais rápidos e menos precisos como GGM como entrada para o método MCMC. Sendo assim, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um BNGGM permitindo que a amostragem MCMC seja guiada por um método mais rápido. Sendo assim, buscou-se então contribuir para o desenvolvimento de métodos de inferência de redes genéticas e assim também acrescentar recursos ao trabalho de desenvolvimento de métodos de diagnósticos e curas de doenças.