| Processo: | 12/22295-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho |
| Beneficiário: | Edwin Rafael Villanueva Talavera |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 14/10852-7 - Detecção de interações funcionais gene-gene a partir de dados observacionais de expressão gênica utilizando comitês de classificadores e Meta-aprendizagem, BE.EP.PD |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Redes bayesianas Meta-aprendizado computacional Classificação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | análise de expressão gênica | Aprendizado de Máquina | Classificação | Comites de classificadores | Meta-Aprendizado | Redes Bayesianas | Aprendizado de máquina |
Resumo Aprendizado de maquina tem sido utilizado com sucesso em Bioinformatica. O emprego da informação de expressão gênica de tecidos biológicos para classificá-los em categorias ou classes conhecidas tem gerado grandes expectativas no aperfeiçoamento do diagnóstico, prognóstico e possível tratamento de doenças severas, como o câncer. Não obstante, a construção de classificadores acurados para esse propósito tem mostrado ser uma tarefa desafiadora, dada a elevada dimensionalidade dos dados de expressão e à natureza ruidosa dos mesmos. Entre as abordagens mais promissoras para lidar com dito problema encontram-se os chamados comitês de classificadores, em que as decisões de vários classificadores são combinadas, na esperança de gerar uma classificação mais robusta. No entanto, a criação de um comitê é um problema complexo, e as técnicas existentes para essa finalidade induzem frequentemente sistemas de classificação sub-ótimos e pouco interpretáveis. Neste projeto pretende-se estudar de que maneira o potencial das metodologias de meta-aprendizado e redes Bayesianas poderia ser usado para facilitar a tarefa de criação de comitês de classificadores de expressão gênica, metodologias que têm sido bem sucedidas em diversos domínios, mas muito pouco exploradas no problema em estudo. | |
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