Desenvolvimento de modelos dinâmicos para a formação de clusters aplicados em dados biológicos

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Damiance Junior, Antonio Paulo Galdeano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Auto-organização; Clusterização de dados; Data clustering; Dynamical model; Expressão de genes; Gene expression; Modelos dinâmicos; Self-organizing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23012007-103117/

Com o advento da tecnologia de microarray, uma grande quantidade de dados de expressão gênica encontra-se disponível. Após a extração das taxas de expressão dos genes, técnicas de formação de clusters são utilizadas para a análise dos dados. Diante da diversidade do conhecimento que pode ser extraído dos dados de expressão gênica, existe a necessidade de diferentes técnicas de formação de clusters. O modelo dinâmico desenvolvido em (Zhao et. al. 2003a) apresenta diversas características interessantes para o problema de formação de clusters, entre as quais podemos citar: a não necessidade de fornecer o número de cluster, a propriedade de multi-escala, serem altamente paralelos e, principalmente, permitirem a inserção de regras e mecanismos mais complexos para a formação dos clusters. Todavia, este modelo apresenta dificuldades em determinar clusters de formato e tamanho arbitrários, além de não realizar a clusterização hierárquica, sendo estas duas características desejáveis para uma técnica de clusterização. Neste trabalho, foram desenvolvidas três técnicas para superar as limitações do modelo dinâmico proposto em (Zhao et. al. 2003a). O Modelo1, o qual é uma simplificação do modelo dinâmico original, porém mais eficiente. O Modelo2, que a partir da inserção de um novo conjunto de elementos no modelo dinâmico, permite a formação de clusters de formato e tamanho arbitrário. E um algoritmo para a clusterização hierárquica que utiliza o Modelo1 como bloco de construção. Os modelos desenvolvidos foram aplicados em dados biológicos, segmentando imagens de microarray e auxiliando na análise do conjunto expressão de genes de St. Jude Leukemia.