Biclustering
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. Comitês de agrupamentos bidimensionais de dados gerados via algorimos bio-inspirados multimodais / Ensembles of biclusters generated by multimodal bio-inspired algorithms
A área de Mineração de Dados (MD) fornece um conjunto de tarefas e algoritmos voltados à extração de informações de grandes bases de dados. Entre essas tarefas, temos o agrupamento bidimensional de dados (biclustering), em que linhas e colunas de uma matriz são agrupadas simultaneamente com base na similaridade dos seus elementos. Os objetivos deste
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 28/12/2011
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2. Tratamento de dados faltantes empregando biclusterização com imputação múltipla / Treatment of missing data using biclustering with multiple imputation
The answers provided by recommender systems can be interpreted as missing data to be imputed considering the knowledge associated with the available data and the relation between the available and the missing data. There is a wide range of techniques for data imputation, and this work is concerned with multiple imputation. Alternative approaches for multiple
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 22/06/2011
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3. Análise de biclustering de dados de microarranjos.
O objetivo deste trabalho é desenvolver scripts de análise de biclustering para análise de dados de expressão gênica baseados na tecnologia de microarranjos, utilizando a ferramenta estatística R1.
MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA. Publicado em: 2011
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4. Estudo de algoritmos de biclustering para a análise de expressão gênica utilizando atecnologia de microarranjo.
A tecnologia de microarranjo permite que as expressões gênicas de um grande número de genes sejam simultaneamente avaliadas em diferentes condições, que formam amostras observadas sobre elas. As condições podem corresponder a diferentes pontos no tempo, tecidos, condições experimentais ou condições ambientais. Um passo crucial na análise desse ti
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária. Publicado em: 2010
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5. Boclusterização na análise de dados incertos / Biclustering on uncertais data analysis
O processo de aquisição de dados está sujeito a muitas fontes de incerteza e inconsistência. Essas incertezas podem fazer com que os dados se tornem ruidosos ou impedir a aquisição dos mesmos, gerando o problema de dados faltantes. A maioria das ferramentas utilizadas para tratar tais problemas age de forma global em relação às informações da base
Publicado em: 2010
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6. Computationalmethods for the identification of transcriptional regulationmodules
Recent studies have demonstrated that biological networks display non-random characteristics, among which we highlight the modular architecture. In our thesis, we are interested in the modular organisation of transcriptional regulation networks (TRN), which model the interactions between genes and proteins that control their expression at the transcriptional
Publicado em: 2008
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7. Spectral Biclustering of Microarray Data: Coclustering Genes and Conditions
Global analyses of RNA expression levels are useful for classifying genes and overall phenotypes. Often these classification problems are linked, and one wants to find “marker genes” that are differentially expressed in particular sets of “conditions.” We have developed a method that simultaneously clusters genes and conditions, finding distinctive �
Cold Spring Harbor Laboratory Press.