Bolsa 15/21162-4 - Redes complexas, Grafos aleatórios - BV FAPESP
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Identificação de variáveis associadas à estrutura de grafos e aplicações em neurociência

Processo: 15/21162-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2016
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2019
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:André Fujita
Beneficiário:Suzana de Siqueira Santos
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):17/12074-0 - Comportamento assintótico de estimadores de parâmetros e estatísticas de teste para grafos, BE.EP.DR
Assunto(s):Redes complexas   Grafos aleatórios   Neurociências   Corpo caloso   Conectividade cerebral
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:conectividade funcional | dependência estatística | grafos | Grafos Aleatórios | Redes complexas

Resumo

O corpo caloso é a maior estrutura de matéria branca do cérebro humano. Uma das suas funções é facilitar a interação entre os hemisférios esquerdo e direito. Anormalidades na morfologia do corpo caloso já foram reportadas em diversos transtornos neuropsiquiátricos, como esquizofrenia, transtorno do espectro autista, transtorno de déficit de atenção e hiperatividade, síndrome da mão alheia, transtornos de personalidade e transtorno bipolar do humor. Contudo, a função do corpo caloso e a sua contribuição para cognição ainda é tema de debate. Assim, encontrar associações entre a morfologia do corpo caloso e a conectividade funcional do cérebro é fundamental para o estudo de diversos transtornos neuropsiquiátricos e da função do corpo caloso. Neste projeto, nós propomos abordar esse problema medindo a associação entre a estrutura do grafo que representa a rede de conectividade funcional do cérebro e propriedades morfológicas do corpo caloso, como o seu volume. Em seguida, nós iremos aplicar o método proposto em dados de indivíduos diagnosticados com autismo, que é uma desordem complexa que apresenta muitos sintomas em comum com a agenesia do corpo caloso (condição congênita que resulta na ausência parcial ou total dessa estrutura). Um dos maiores desafios será lidar com a presença de diversas fontes de variabilidade na conectividade funcional do cérebro. Abordagens para atacar esse problema são essenciais para integrar teoria dos grafos e estatística e poderão contribuir para o estudo de diversos sistemas reais modelados por grafos. (AU)

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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)
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, . (14/50884-5, 18/21934-5, 16/13422-9, 15/21162-4, 08/57908-6)
SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; FUJITA, ANDRE; MATIAS, CATHERINE. Spectral density of random graphs: convergence properties and application in model fitting. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 9, n. 6, p. 27-pg., . (18/21934-5, 19/22845-9, 17/12074-0, 20/08343-8, 15/21162-4)
FUJITA, ANDRE; LIRA, EDUARDO SILVA; SANTOS, SUZANA DE SIQUEIRA; BANDO, SILVIA YUMI; SOARES, GABRIELA ELEUTERIO; TAKAHASHI, DANIEL YASUMASA. A semi-parametric statistical test to compare complex networks. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 8, n. 2, . (18/17996-5, 18/21934-5, 15/21162-4, 15/01587-0)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SANTOS, Suzana de Siqueira. Estimadores de parâmetro consistentes para modelos de grafo aleatório e estudo sobre a relação entre a rede modo padrão do cérebro e o volume do corpo caloso. 2020. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.

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