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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36521| Título: | Inferência de redes gênicas: validação de inferência da rede para a bactéria Escherichia coli |
| Autor(es): | Marques, Rafael Fernandes |
| Orientador(es): | Lopes, Fabrício Martins |
| Palavras-chave: | Inferência (Lógica) Escherichia coli Software - Validação Inference Escherichia coli Computer software - Validation |
| Data do documento: | 1-Dez-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | MARQUES, Rafael Fernandes. Inferência de redes gênicas: validação de inferência da rede para a bactéria Escherichia coli. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022. |
| Resumo: | Escherichia Coli é uma bactéria com uma notável capacidade de causar infecções. Surtos de doenças causadas por ela podem afetar muitos indivíduos. Compreender como seus genes se relacionam pode ajudar no tratamento e prevenção de infecções. Neste contexto, a inferência de redes gênicas pode ser utilizada para recuperar a rede da E. coli. No entanto, há um problema ao se inferir redes gênicas: a quantidade de variáveis é muito grande em relação a quantidade de amostras. Uma possível solução é adotar dados biológicos já conhecidos. Assim, este trabalho propõem validar a inferência da rede da E. coli com o uso dados biológicos já existentes. Desta forma pode-se analisar se o uso de tais dados podem ajudar no processo de inferência. |
| Abstract: | Escherichia coli is a bacteria with a remarkable ability to cause infections, and outbreaks of diseases caused by it can affect many individuals. Understanding how its genes interact with each other can help in the treatment and prevention of infections. In this context, the inference of gene networks can be used to recover the E. coli network. However, there is a problem in inferring gene networks: the amount of variables is greater than the amount of samples. One possible solution is to adopt biological data that is already known. Therefore, this work proposes to validate the inference of the E. coli network using existing biological data. In this way it can be analyzed whether the use of such data can help in the process of inference. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36521 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia de Software |
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