Return to search

Otimiza??o e an?lise de algoritmos de ordenamento de redes proteicas

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
458957.pdf: 14358950 bytes, checksum: 7458b8a1472071b48772b030a52573a6 (MD5)
Previous issue date: 2014-02-25 / Analysis by Transcriptogram was developed as a solution to noise reduction, usually present in the microarray measuring technique of the Transcriptome, and has demonstrated potential to be applied as a method of disease diagnostics. The noise reduction in the measure is achived by the protein interaction network ordering, allowing gene expression analysis in whole genome scale. The Transcriptogram's efficiency to noise reduction was analyzed, however, it still lacks an analisys of the ordering quality, so that the best parameter setting for the ordering algorithm is used by the Transcriptogram. So far, this analysis is hindered by the high runtime of the ordering algorithm. In this work, an analysis of the ordering algorithm stages allows some optimizations, and consequent reduction in execution time, also allowing further analysis on which parameters settings have the greatest influence on the ordering quality. Applying the Transcriptogram to a diagnostic problem, the diagnostic measure is used to characterize the influence of the parameters of the ordering algorithm to achive better diagnoses. The results show that the protein network used in previous works doesn't produce the best diagnostics. Moreover, the ordering minimization, achieved by executing the ordering algorithm for longer periods, does not necessarily increase the probability to find better diagnosis compared to random ordering. Eventhough the experimental diagnostic results could not statistically difFerentiate random ordering from optimized ordering, these results cannot be considered conclusive since a single disease has been evaluated. / A an?lise por Transcriptograma foi desenvolvida como uma solu??o para a redu??o de ru?do, comum nas medidas do Transcriptoma provenientes da t?cnica de microarranjo, e tem demonstrando potencial se aplicada como m?todo para diagn?sticos de doen?as. A redu??o do ru?do existente nas medidas se d? pelo ordenamento da rede de intera??es proteicas do organismo, permitindo a an?lise da express?o g?nica em escala de genoma completo. A efici?ncia do Transcriptograma para a redu??o do ru?do j? foi analisada, entretanto, ainda carece a avalia??o da qualidade do ordenamento, definindo para isso, amelhor configura??o de par?metros para o algoritmo de ordenamento utilizado pelo Transcriptograma. At? o momento, essa an?lise ? dificultada pelo elevado tempo de execu??o do algoritmo de ordenamento. Neste trabalho, uma an?lise das etapas do algoritmo de ordenamento possibilita a realiza??o de otimiza??es, e consequente redu??o no tempo de execu??o, al?m de permitir a an?lise mais aprofundadadas configura??es dos par?metros que tem maior influ?ncia na qualidade do ordenamento. Aplicando o Transcriptograma a um problema de diagn?stico, utiliza-se a medida do diagn?stico para caracterizar a influ?ncia dos par?metros do algoritmo de ordenamento na obten??o de melhores diagn?sticos. Observa-se nos resultados, que a rede proteica utilizada em trabalhos anteriores n?o apresenta os melhores diagn?sticos. Al?m disso, a minimiza??o do ordenamento, alcan?ada por meio da execu??o prolongada do algoritmo de ordenamento, n?o necessariamente aumenta a probabilidade de encontrar um melhor diagn?stico comparado com o ordenamento aleat?rio. Mesmo que os resultados experimentais com o diagn?stico n?o diferenciem estatisticamente o ordenamento aleat?ria do ordenamento otimizado, estes resultados n?o podem ser considerados conclusivos pois uma ?nica doen?a foi avaliada.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5259
Date25 February 2014
CreatorsKuentzer, Felipe Augusto
ContributorsAmory, Alexandre de Morais
PublisherPontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246

Page generated in 0.0023 seconds