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Estatística de redes: teoria, métodos e aplicações

Processo: 18/21934-5
Linha de fomento: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
Pesq. associados: Abner Cardoso Rodrigues Neto ; Alexandre Alarcon Steiner ; Alexandre Galvão Patriota ; Andrea Parolin Jackowski ; Carlos Alberto Moreira Filho ; Claudinei Eduardo Biazoli Junior ; 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 ; Rodrigo Affonseca Bressan ; Ronaldo Fumio Hashimoto ; Silvia Yumi Bando Takahara ; Thiago Mattar Cunha
Bolsa(s) vinculada(s):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
Assunto(s):Aprendizado computacional  Biologia computacional  Neurociências  Big data  Biologia de sistemas  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
(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)
JARDIM, VINICIUS CARVALHO; SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; FUJITA, ANDRE; BUCKERIDGE, MARCOS SILVEIRA. BioNetStat: A Tool for Biological Networks Differential Analysis. FRONTIERS IN GENETICS, v. 10, JUN 21 2019. Citações Web of Science: 0.
RODRIGUES, JULIA DE SOUZA; RIBEIRO, FERNANDA LENITA; SATO, JOAO RICARDO; MESQUITA, RICKSON COELHO; BIAZOLI JUNIOR, CLAUDINEI EDUARDO. Identifying individuals using fNIRS-based cortical connectomes. BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS, v. 10, n. 6, p. 2889-2897, JUN 1 2019. Citações Web of Science: 0.
SATO, JOAO RICARDO; BIAZOLI JR, CLAUDINEI EDUARDO; MOURA, LUCIANA MONTEIRO; CROSSLEY, NICOLAS; ZUGMAN, ANDRE; PICON, FELIPE ALMEIDA; HOEXTER, MARCELO QUEIROZ; AMARO JR, EDSON; MIGUEL, EURIPEDES CONSTANTINO; ROHDE, LUIS AUGUSTO; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; JACKOWSKI, ANDREA PAROLIN. Association Between Fractional Amplitude of Low-Frequency Spontaneous Fluctuation and Degree Centrality in Children and Adolescents. BRAIN CONNECTIVITY, v. 9, n. 5, p. 379-387, JUN 1 2019. Citações Web of Science: 0.

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