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Previous issue date: 2009 / Informações de interações de proteínas são fundamentais para a compreensão dos processos
celulares. Por esta razão, várias abordagens têm sido propostas para inferir sobre pares de
proteínas de redes de todos os tipos de dados biológicos. Nesta tese é proposto um método de
bi-clustering, Lbic, baseado num modelo de classificação logística, para analisar dados biológicos
binários. O Lbic é comparado com outros dois métodos de bi-clustering apresentados na
literatura, mostrando melhores resultados. Seu desempenho também é comparado àqueles de
um método supervisionado, análise de correlação canônica com Kernel, aplicado aos mesmos
conjuntos de dados. Os resultados mostram que o Lbic alcança desempenho superior aos da
aborgadem supervisionada treinada com até 25% do conhecimento da rede alvo
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6991 |
| Date | 31 January 2009 |
| Creators | Claudia da Rocha Rego Monteiro, Carla |
| Contributors | Silva Guimarães, Katia |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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