| Texto completo | |
| Autor(es): |
Benatti, Alexandre
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De Arruda, Henrique Ferraz
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Costa, Luciano Da Fontoura
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | Journal of Theoretical Biology; v. 606, p. 11-pg., 2025-06-07. |
| Resumo | |
The study of neuronal morphology presents potential not only for identifying possible relationship with neuronal dynamics, but also as a means to characterize and classify types of neuronal cells and compare them among species, organs, and conditions. In the present work, we approach this problem by using the concept of coincidence similarity index, considering a methodology for mapping datasets into similarity networks. The adopted similarity presents some specific interesting properties, including more strict comparisons. A set of 20 morphological features has been considered, and coincidence similarity networks estimated respectively to 735 considered neuronal cells from 8 groups of Drosophila melanogaster. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento |
| Beneficiário: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 18/10489-0 - Transformações de redes complexas e suas implicações na topologia e dinâmica de sistemas complexos |
| Beneficiário: | Henrique Ferraz de Arruda |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 22/15304-4 - Aprendizado de representações ricas em contexto para visão computacional |
| Beneficiário: | Nina Sumiko Tomita Hirata |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |