Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações

• Processo: 18/21934-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Vigência: 01 de maio de 2019 - 30 de abril de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Fujita
• Beneficiário: André Fujita
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Helder Takashi Imoto Nakaya ; João Ricardo Sato
• Pesquisadores associados: Abner Cardoso Rodrigues Neto ; Alexandre Alarcon Steiner ; Alexandre Galvão Patriota ; Andrea Parolin Jackowski ; Ariel Mariano Silber ; Carlos Alberto Moreira Filho ; Carlos Eduardo Ferreira ; Claudinei Eduardo Biazoli Junior ; Cristina Gomes Fernandes ; Daniel Yasumasa Takahashi ; David Corrêa Martins Junior ; Elisa Harumi Kozasa ; Fabricio Martins Lopes ; Itamar de Souza Santos ; Joana Bisol Balardin ; João Paulo Papa ; José Carlos Farias Alves Filho ; Mari Cleide Sogayar ; Patricia Severino ; Rodrigo Affonseca Bressan ; Ronaldo Fumio Hashimoto ; Silvia Yumi Bando Takahara ; Thiago Mattar Cunha
• Auxílios(s) vinculado(s): 19/22845-9 - Abordagens computacionais com o objetivo de explorar interações intra e inter espécies e seu papel em todos os domínios da vida, AP.R SPRINT
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/10289-4 - Implementação de algoritmos eficientes para estatística de redes, BP.IC; 20/13595-6 - Análise das evidências cognitivas, comportamentais e de neuroimagem para a teoria do cérebro masculino extremo no autismo, BP.MS; 19/26284-1 - Criando um grafo de conhecimento biológico através do Wikidata com foco no projeto Human Cell Atlas, BP.DR; + mais bolsas vinculadas 20/02415-7 - StatGraph 2.0 e um massivo curso online gratuito (MOOC), BP.PD; 19/17907-5 - Inferências de conexões intercerebrais com utilização de espectroscopia de infravermelho próximo: investigação de interações adulto-criança, BP.DD; 19/16418-0 - Meta-análise de redes gênicas associadas às infecções virais humanas, BP.DD; 19/14879-0 - Investigação dos correlatos neurais da leitura e escrita em crianças: um estudo baseado em fNIRS, BP.IC; 19/12098-1 - Análise de dados de imagens ressonância magnética funcional de pacientes diagnosticados com Esquizofrenia, BP.IC - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Aprendizado computacional Biologia computacional Neurociências Big data Biologia de sistemas Estatística computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizagem de Maquina | big data | bioinformática | biologia de sistemas | estatística computacional | Neurociência | Estatística computacional

Resumo

A importância da Estatística nas ciências naturais é inquestionável. A Estatística é essencial para analisar dados de forma apropriada e também obter conclusões confiáveis. No entanto, pouco se é conhecido sobre métodos estatísticos formais em grafos e suas propriedades teóricas mesmo com o aumento no número de artigos relacionados com redes do mundo real (por ex., redes funcionais de cérebro, redes de interação proteína-proteína, redes de interação social). Redes são geralmente analisadas usando algoritmos computacionais baseados na teoria do grafos, como cálculo de medidas de centralidades (importância relativa dos vértices e/ou arestas) ou identificação de padrões estruturais (motivos). O principal problema com esta abordagem é o fato de redes do mundo real apresentarem flutuações intrínsecas (ruído aleatório) que os algoritmos tradicionais não levam em consideração. Portanto, métodos com perspectiva estatística podem auxiliar e complementar essas análises. A proposta deste projeto é de desenvolver desde a teoria e métodos estatístico-computacionais para grafos como também aplica-los em dados do mundo real, como as advindas da biologia molecular, neuroimagem e dados cardíacos. O desenvolvimento deste projeto será essencial para obter novos insights, solidificar a cooperação entre os pesquisadores e melhorar a qualidade na pesquisa dos grupos envolvidos. A longo prazo, pretendemos consolidar a área de Estatística de Redes, formar grupos de pesquisadores altamente qualificados, e finalmente, construir um Centro de Estatística de Redes no Brasil. Este centro atuará tanto no desenvolvimento teórico e de novas metodologias quanto nas aplicações em problemas das ciências da saúde. (AU)

Publicações científicas

(39)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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