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Investigação sobre eficiência de metaheurísticas para seleção de características em bancos de expressão gênica

Processo: 17/24539-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2019
Área do 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:Juliano Decico Negri
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Aprendizado computacional   Meta-heurística   Mineração de dados   Análise de sequência de RNA   Expressão gênica

Resumo

Os estudos de diversas patologias, como o câncer, podem ser beneficiados por tecnologias capazes de capturar a expressão dos genes em tecidos, tais como o RNA-Seq e Microarray, que relacionam o desenvolvimento da doença com a expressão gênica do paciente. Entretanto, trabalhar com um grande volume de dados gera novos desafios. Nesse contexto, a seleção de atributos, como parte do pré-processamento dos dados, se faz muito importante, principalmente quando há uma elevada dimensionalidade, que é o caso dos dados supracitados. Várias técnicas para seleção de atributos podem ser encontradas na literatura, mas poucas foram testadas com RNA-Seq. Este projeto investiga a funcionalidade de diferentes técnicas baseadas em metaheurísticas para a seleção de atributos em conjuntos de dados de expressão. (AU)