Navegando por Palavras-chave "algoritmo de agrupamento"

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    Acesso aberto (Open Access)
    Comparação de Métodos de Active-Querying e Agrupamento com Restrição Aplicados a Dados de RNA-seq de Câncer de Mama
    (Universidade Federal de São Paulo, 2023-07-12) Sanches, Maria Luísa Santos Moreno [UNIFESP]; Kuroshu, Reginaldo Massanobu [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/5604719921386043; http://lattes.cnpq.br/5730487542939699
    O câncer de mama é uma das principais causas de morte por câncer em mulheres, sendo o tipo mais comum de câncer entre elas. Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de computação e análise de dados na área da bioinformática para identificar os subtipos moleculares do câncer de mama. Para isso, foram utilizados os algoritmos de agrupamento COBRAS e Min-Max em um conjunto de dados de expressão gênica de pacientes com câncer de mama, com o intuito de comparar seus desempenhos. Os resultados mostraram que o algoritmo COBRAS obteve um desempenho superior em relação ao Min-Max, apresentando melhores índices de concordância (ARI e NMI) e sendo capaz de identificar os subtipos moleculares com sucesso. Além disso, o COBRAS mostrou-se eficiente no agrupamento de dados classificados como Tumor e Tecido Normal. Por outro lado, o Min-Max enfrentou dificuldades na identificação precisa dos subtipos, além de demandar um tempo de execução significativamente maior. Esses resultados ressaltam a importância do uso de abordagens baseadas em restrições de similaridade, como o COBRAS, para lidar com a complexidade e sobreposição dos subtipos moleculares em conjuntos de dados de expressão gênica de câncer de mama. O conhecimento mais preciso dos subtipos moleculares é fundamental para o desenvolvimento de estratégias de diagnóstico e tratamento mais eficazes, com potencial impacto positivo na luta contra o câncer de mama.