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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12599
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Mineração de regras para classificação de oncogenes medidos por microarray utilizando algoritmos genéticos |
Author: | Amaral, Laurence Rodrigues do |
First Advisor: | Oliveira, Gina Maira Barbosa de |
First member of the Committee: | Guliato, Denise |
Second member of the Committee: | Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo |
Summary: | Técnicas de Inteligência Artificial (IA) têm se tornado cada vez mais importantes na solução de problemas biológicos. Nesta dissertação, utilizamos um Algoritmo Genético (AG) na busca de regras de alto nível do tipo IF-THEN. Este AG foi aplicado na mineração de regras de classificação em uma base de dados de expressão gênica de células cancerígenas (NCI60), advindas de experimentos de microarray. O objetivo dessa mineração é descobrir relações entre os níveis de expressões gênicas e os nove tipos de classes de câncer analisados neste trabalho. |
Abstract: | Artificial Intelligence techniques are increasing their role in the solution of biological problems. The present study use a Genetic Algorithm (GA) in the search for high level IF-THEN rules. This GA was applied to miner classification rules from a gene expression database named NCI60. This database was developed using cancer cells measured by microarray. The goal of this mining is the discovery of relations among gene expression level and the nine types of cancer classes analyzed in this work. |
Keywords: | Expressão gênica Oncogenes Bioinformatic Gene expression Genetic algorithms Data mining Bioinformática Algoritmos genéticos |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Language: | por |
Country: | BR |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Institution Acronym: | UFU |
Department: | Ciências Exatas e da Terra |
Program: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
Quote: | AMARAL, Laurence Rodrigues do. Mineração de regras para classificação de oncogenes medidos por microarray utilizando algoritmos genéticos. 2007. 142 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12599 |
Date of defense: | 13-Sep-2007 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação |
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