Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação Logística

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Made available in DSpace on 2014-06-12T18:28:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2996_1.pdf: 1090235 bytes, checksum: c9df39a664777bc77995e62019585122 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 === Informações de interações de prote...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Claudia da Rocha Rego Monteiro, Carla
Other Authors: Silva Guimarães, Katia
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
Subjects:
Bi-clustering
Modelo de classificação logística
Dados binários
interação Proteína-proteína
Combinação de métodos
Online Access:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6991
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spelling ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-69912019-01-21T19:09:29Z Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação Logística Claudia da Rocha Rego Monteiro, Carla Silva Guimarães, Katia Bi-clustering Modelo de classificação logística Dados binários interação Proteína-proteína Combinação de métodos Made available in DSpace on 2014-06-12T18:28:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2996_1.pdf: 1090235 bytes, checksum: c9df39a664777bc77995e62019585122 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 Informações de interações de proteínas são fundamentais para a compreensão dos processos celulares. Por esta razão, várias abordagens têm sido propostas para inferir sobre pares de proteínas de redes de todos os tipos de dados biológicos. Nesta tese é proposto um método de bi-clustering, Lbic, baseado num modelo de classificação logística, para analisar dados biológicos binários. O Lbic é comparado com outros dois métodos de bi-clustering apresentados na literatura, mostrando melhores resultados. Seu desempenho também é comparado àqueles de um método supervisionado, análise de correlação canônica com Kernel, aplicado aos mesmos conjuntos de dados. Os resultados mostram que o Lbic alcança desempenho superior aos da aborgadem supervisionada treinada com até 25% do conhecimento da rede alvo 2014-06-12T18:28:11Z 2014-06-12T18:28:11Z 2009-01-31 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Claudia da Rocha Rego Monteiro, Carla; Silva Guimarães, Katia. Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação Logística. 2009. Tese (Doutorado). Programa de Pós-Graduação em Matemática Computacional, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2009. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6991 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE
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Claudia da Rocha Rego Monteiro, Carla
Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação Logística
description Made available in DSpace on 2014-06-12T18:28:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2996_1.pdf: 1090235 bytes, checksum: c9df39a664777bc77995e62019585122 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 === Informações de interações de proteínas são fundamentais para a compreensão dos processos celulares. Por esta razão, várias abordagens têm sido propostas para inferir sobre pares de proteínas de redes de todos os tipos de dados biológicos. Nesta tese é proposto um método de bi-clustering, Lbic, baseado num modelo de classificação logística, para analisar dados biológicos binários. O Lbic é comparado com outros dois métodos de bi-clustering apresentados na literatura, mostrando melhores resultados. Seu desempenho também é comparado àqueles de um método supervisionado, análise de correlação canônica com Kernel, aplicado aos mesmos conjuntos de dados. Os resultados mostram que o Lbic alcança desempenho superior aos da aborgadem supervisionada treinada com até 25% do conhecimento da rede alvo
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