Métodos estatísticos na análise de experimentos de microarray

Autor(es)

Elier Broche Cristo

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 2003-10-30

Membros da banca

Eduardo Jordao Neves; Nancy Lopes Garcia; Julia Maria Pavan Soler

• Orientador: Eduardo Jordao Neves

Resumo

Neste trabalho é proposto um estudo comparativo de alguns métodos de Agrupamento (Hierárquico, K-médias e Self-Organizing Maps) e de Classificação (K-Vizinhos, Fisher, Máxima Verossimilhança, Aggregating e Regressão Local), os quais são apresentados teoricamente. Tais métodos são testados e comparados em conjuntos de dados reais, gerados com a técnica de Microarray. Esta técnica permite mensurar os níveis de expressão de milhares de genes simultaneamente, possibilitando comparações entre amostras de tecidos pelos perfis de expressão. É apresentada uma revisão de conceitos básicos relacionados ao processo de normalização, sendo este uma das primeiras etapas da análise deste tipo de conjunto de dados. Em particular, estivemos interessados em encontrar pequenos grupos de genes que fossem ?suficientes? para distinguir amostras em condições¸ biológicas diferentes. Por fim, é proposto um método de busca que, dado os resultados de um experimento envolvendo um grande número de genes, encontra de uma forma eficiente os melhores classificadores. (AU)

• Processo FAPESP: 01/07082-5 - Metodos estatisticos na analise de experimentos de microarrays.
• Beneficiário: Elier Broche Cristo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado