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Métodos estatísticos para grafos com aplicações em ciências da vida

Processo: 16/13422-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de novembro de 2016 - 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
Pesq. associados:Alexandre Galvão Patriota ; Edgard Morya ; João Ricardo Sato ; Koichi Sameshima
Assunto(s):Estatística  Biologia computacional  Neurociências  Biologia molecular 

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 a 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)

Publicações científicas (5)
(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.
RAMOS, TAIANE COELHO; BALARDIN, JOANA BISOL; SATO, JOAO RICARDO; FUJITA, ANDRE. Abnormal Cortico-Cerebellar Functional Connectivity in Autism Spectrum Disorder. FRONTIERS IN SYSTEMS NEUROSCIENCE, v. 12, JAN 15 2019. Citações Web of Science: 0.
GUZMAN, GROVER E. C.; SATO, JOAO R.; VIDAL, MACIEL C.; FUJITA, ANDRE. Identification of alterations associated with age in the clustering structure of functional bra in networks. PLoS One, v. 13, n. 5 MAY 24 2018. Citações Web of Science: 1.
FUJITA, ANDRE; TAKAHASHI, DANIEL YASUMASA; BALARDIN, JOANA BISOL; VIDAL, MACIEL CALEBE; SATO, JOAO RICARDO. Correlation between graphs with an application to brain network analysis. COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, v. 109, p. 76-92, MAY 2017. Citações Web of Science: 0.
VIDAL, MACIEL C.; SATO, JOAO R.; BALARDIN, JOANA B.; TAKAHASHI, DANIEL Y.; FUJITA, ANDRE. ANOCVA in R: A Software to Compare Clusters between Groups and Its Application to the Study of Autism Spectrum Disorder. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 11, JAN 24 2017. Citações Web of Science: 1.

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