| Processo: | 16/13422-9 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2018 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática 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 |
| Município da Instituição Sede: | São Paulo |
| Pesquisadores associados: | Alexandre Galvão Patriota ; Edgard Morya ; João Ricardo Sato ; Koichi Sameshima |
| Assunto(s): | Biologia computacional Ciências da vida Biologia molecular Neurociências Estatística em grafos Teoria dos grafos Grafos aleatórios Espectro de grafos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | bioinformática | Biologia molecular | espectro | Estatística | grafo | Neurociência | Estatística em grafos |
Resumo
Recentemente tem sido demonstrado que as estruturas da rede funcional do cérebro e das redes regulatórias de genes são mais adequadas para caracterizar os estados do organismo biológico do que a análise individual de suas partes. Além disso, é sabido que tais redes não são exatamente iguais mesmo entre indivíduos do mesmo grupo devido à variabilidade intrínseca. Assim, métodos tradicionais de Ciência da Computação que comumente buscam por padrões bem estabelecidos ou isomorfismo se tornam infrutíferos na análise dessas redes. Para contornar esse problema, se torna crucial o desenvolvimento de métodos estatísticos para grafos. A fim de construir uma ponte entre teoria dos grafos e estatística, nós investigamos as propriedades espectrais dos grafos aleatórios. É sabido que diversas propriedades estruturais de um grafo aleatório, como número de caminhos, diâmetro e cliques podem ser descritos pelo seu espectro. Em Takahashi et al. (2012), nós analisamos o espectro dos grafos e introduzimos métodos estatísticos em grafos para (i) seleção de modelos, (ii) estimador de parâmetros e (iii) um teste de hipótese para discriminar duas amostras de grafos. Aqui, propomos desenvolver métodos para generalizar o teste de hipótese de Takahashi et al. para mais de dois conjuntos, identificar correlação e fluxo de informação entre grafos e aplicá-los tanto em dados genéticos como de neuroimagem. (AU)
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