Aprendizado de Estrutura de Dependência entre fenótipos da SM

Em estudos genômicos

Lilian Skilnik Wilk, Gizelton P. Alencar, Julia Pavan Soler (Autoren)

Buch | Softcover

192 Seiten

2017
Novas Edicioes Academicas (Verlag)
978-620-2-03819-5 (ISBN)

Infos

O trabalho realizado sobre o Aprendizado de Estruturas de Dependência entre fenótipos da Síndrome Metabólica em Estudos Genômicos tem uma abordagem pioneira e inovadora no que diz respeito ao estabelecimento de correlações entre os fenótipos da Síndrome Metabólica e possíveis relações causais entre os fenótipos. A amostra da pesquisa foi um conjunto de dados de famílias, do Projeto Corações de Baependi, um projeto liderado e gerenciado pelo Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular (InCor), que envolveu famílias de uma cidade rural no estado de Minas Gerais (Brasil). A cidade foi escolhida porque pode representar não somente as características de ancestralidade, mas também da população brasileira. O objetivo foi construir grafos (não-direcionados e acíclicos direcionados) tomando como base os modelos de componentes de variância, permitindo analisar o componente genético aditivo e o ambiental de forma separada. Para atingir esse objetivo, três metodologias de construção dos grafos foram utilizadas: Modelo Linear Misto Poligênico Multivariado, Modelo Linear Misto Poligênico Univariado e Grafos Acíclicos Direcionados, em que se utilizou o Algoritmo IC/PC.

Autor

Graduada em Engenharia Química pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), 2001. Pós graduada em Business pelo INSPER, 2008. Mestre em Ciências pela Faculdade de Saúde Pública da Universidade Estadual de Sao Paulo (FSP-USP), 2017.

Produkt-Details

• Erscheinungsdatum: 24.09.2019
• Sprache: portugiesisch
• Maße: 150 x 220 mm
• Gewicht: 302 g
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Analysis
• Schlagworte: Aprendizado de Estruturas • Dados de Famílias • Grafos Acíclicos Direcionados • Grafos Não Direcionados • Modelo misto poligênico • Propriedades de Markov • Síndrome Metabólica • SNPs
• ISBN-10: 620-2-03819-5 / 6202038195
• ISBN-13: 978-620-2-03819-5 / 9786202038195
• Zustand: Neuware