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Seleção de genes e outliers em dados de microarray

Processo: 12/15751-9
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2013
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Roseli Aparecida Francelin Romero
Beneficiário:Pablo Andretta Jaskowiak
Supervisor no Exterior: Jörg Sander
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Alberta, Canadá  
Vinculado à bolsa:11/04247-5 - Seleção de genes e validação de agrupamento em dados de expressão gênica, BP.DR
Assunto(s):Classificação   Estabilidade   Expressão gênica

Resumo

A tecnologia de microarray possibilita que o nível de expressão de milhares de genes seja mensurado de forma paralela. A visão genômica obtida com a utilização dos microarrays pode auxiliar pesquisadores a obter informações e conhecimento acerca dos mais diversos fenômenos biológicos. Os dados de microarray, também conhecidos como dados de expressão gênica, permitem diferentes tipos de analises, como a classificação de diferentes pacientes (tecidos), a qual está comumente associada à classificação de diferentes tipos ou subtipos de câncer. Dado o grande número de genes (atributos) e o pequeno número de amostras de pacientes (objetos) que constituem as bases de expressão gênica, o uso de métodos de seleção de genes (seleção de atributos) é mandatório para sua análise. Muito embora diferentes métodos de seleção de genes tenham sido recentemente introduzidos na literatura de expressão gênica, diversos aspectos deste problema permanecem pouco explorados. Com isto em mente, este projeto possui enfoque em dois aspectos da tarefa de seleção de genes. O primeiro diz respeito ao desenvolvimento e análise de método híbridos de seleção de genes levando em conta as vantagens de filtros e wrappers. O segundo aspecto diz respeito à outliers e seu efeito considerando a estabilidade de métodos de seleção de genes, i.e., como amostras consideradas outliers afetam os subconjuntos de genes selecionados em bases de dados de um determinado tipo de câncer. No âmbito biológico, a estabilidade se torna fundamental não só para a identificação de biomarcadores de câncer, mas também para estabelecer o grau de confiança, i.e., a confiabilidade de métodos de seleção de genes. Esta é uma motivação central do presente projeto. (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)
JASKOWIAK, PABLO A.; MOULAVI, DAVOUD; FURTADO, ANTONIO C. S.; CAMPELLO, RICARDO J. G. B.; ZIMEK, ARTHUR; SANDER, JOERG. On strategies for building effective ensembles of relative clustering validity criteria. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, v. 47, n. 2, p. 329-354, MAY 2016. Citações Web of Science: 8.
JASKOWIAK, PABLO A.; CAMPELLO, RICARDO J. G. B.; COSTA, IVAN G. On the selection of appropriate distances for gene expression data clustering. BMC Bioinformatics, v. 15, n. 2 JAN 24 2014. Citações Web of Science: 37.

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