Análise de Dados em Perfil de Expressão de Gene
Exploração da expressão genética para o cancro
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A tecnologia Microarray mudou uma nova era na classificação molecular, contudo a interpretação dos dados de expressão genética continua a ser um desafio devido à sua natureza inata de "tamanho de amostra baixo de alta dimensão". Além disso, estes dados são frequentemente sobrecarregados, demasiado ajustados e confundidos pela complexidade da análise de dados. Uma pequena dimensão da amostra e um grande número de variáveis a analisar colocaram desafios significativos durante a análise de dados, principalmente na estrutura da rede de aprendizagem. Além disso, a capacidade de estu...
A tecnologia Microarray mudou uma nova era na classificação molecular, contudo a interpretação dos dados de expressão genética continua a ser um desafio devido à sua natureza inata de "tamanho de amostra baixo de alta dimensão". Além disso, estes dados são frequentemente sobrecarregados, demasiado ajustados e confundidos pela complexidade da análise de dados. Uma pequena dimensão da amostra e um grande número de variáveis a analisar colocaram desafios significativos durante a análise de dados, principalmente na estrutura da rede de aprendizagem. Além disso, a capacidade de estudar as interacções genéticas que formam o crescimento tumoral é uma grande dificuldade para os investigadores de biologia computacional, uma vez que o gene não funciona sozinho, mas envolve interacções complexas. Este livro visa propor um modelo dinâmico baseado em rede Bayesiana, a fim de identificar a assinatura genética a partir do perfil de expressão genética em grande escala. O modelo dinâmico baseado em rede Bayesian tenta descobrir a regulação genética que cede à progressão do cancro da mama.
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