Uma Abordagem para a Indução de Árvores de Decisão voltada para Dados de Expressão Gênica

• Processo: 09/04511-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2010
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: José Augusto Baranauskas
• Beneficiário: Pedro Santoro Perez
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Expressão gênica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Árvores de Decisão | expressão gênica | Inteligência Artificial

Resumo

A análise de grandes volumes de dados requer automação. Ferramentas de mineração de dados mostraram-se úteis em uma variedade de domínios, incluindo análise de dados genômicos. Como o volume de dados cresce rapidamente nos dias atuais, há a necessidade de ferramentas de mineração de dados especificamente direcionadas para dados genômicos. Classificação, a separação de dados em classes distintas é, aparentemente, a tarefa de mineração de dados mais comum e árvores de decisão são, provavelmente, os classificadores mais populares. Pesquisas científicas mostram que classificação pode ser utilizada para analisar o efeito de fatores genômicos, clínicos, ambientais e demográficos nas doenças, resposta ao tratamento e risco de efeitos colaterais. Portanto, pesquisar e desenvolver algoritmos de indução de árvores de decisão eficientes voltados para dados genômicos é uma meta importante para a sociedade na qual estamos inseridos. Experimentos de expressão gênica geram conjuntos de exemplos com milhares de genes (atributos) mas poucas amostras (exemplos). A indução de árvores de decisão de forma mais adequada neste problema de alta dimensão tem se mostrado uma tarefa difícil, mas que é crucial para determinar com sucesso o fenômeno de interesse. A proposta deste plano de mestrado consiste em pesquisar algoritmos de indução de árvores de decisão com o objetivo de definir e implementar um algoritmo para indução de árvores de decisão voltado para dados de expressão gênica.

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)

PEREZ, PEDRO SANTORO; NOZAWA, SERGIO RICARDO; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ; BARANAUSKAS, JOSE AUGUSTO. Windowing improvements towards more comprehensible models. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 92, p. 9-22, JAN 15 2016. (09/04511-4)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

PEREZ, Pedro Santoro. Uma abordagem para a indução de árvores de decisão voltada para dados de expressão gênica. 2012. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.