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Caracterização e análise de séries temporais fisiológicas e de redes complexas biológicas

Resumo

Atualmente, existe um grande número de técnicas de análise de séries temporais que permite pesquisadores sumarizar as características de uma série temporal, e desta forma, determinar a dinâmica subjacente de um sistema ou predizer como o mesmo evolui com o tempo. Recentemente, Campanharo et al. propuseram uma ferramenta de análise de séries temporais baseada em conceitos provenientes da teoria de redes complexas. Mais especificamente, trata-se de um mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa que permite analisar a dinâmica de uma dada série temporal por meio de um conjunto extenso de propriedades topológicas da rede complexa associada. Além disso, como este mapeamento possui uma operação inversa é ainda possível mapear uma rede complexa em uma série temporal. Neste sentido, a topologia e dinâmica de uma rede complexa pode ser analisada explorando um conjunto extenso de propriedades estatísticas da série temporal associada. Investigar este mapeamento (direto e inverso) é a aplicação central deste projeto. Neste sentido, o objetivo deste projeto é duplo. Primeiramente, deseja-se aplicar o mapeamento proposto por Campanharo et al. em uma aplicação inédita: na investigação da dinâmica de dados fisiológicos de indivíduos sadios e epilépticos, obtidos através da técnica de Eletroencefalografia (EEG) com base na teoria de Redes Complexas. Deseja-se ainda utilizar diversas ferramentas da análise de séries temporais em uma aplicação também inédita: na detecção de multifractalidade (ou auto-similaridade) em redes complexas. Desta forma, diversas redes sintéticas e redes biológicas reais, tais como, redes metabólicas e de proteínas serão mapeadas em séries temporais visando a investigação da topologia, dinâmica e funcionamento de tais redes. (AU)

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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)
CAMPANHARO, ANDRIANA S. L. O.; RAMOS, FERNANDO M. Hurst exponent estimation of self-affine time series using quantile graphs. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 444, p. 43-48, FEB 15 2016. Citações Web of Science: 7.

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