In the past years, several network reconstruction methods modeled as Gaussian Graphical Model in high dimensional settings where proposed. In this work we will analyze three different methods, the Graphical Lasso (GLasso), Graphical Ridge (GGMridge) and a novel method called LPC, or Local Partial Correlation. The evaluation will be performed in high dimensional data generated from different simulated random graph structures (Erdos-Renyi, Barabasi-Albert, Watts-Strogatz ), using Receiver Operating Characteristic or ROC curve. We will also apply the methods in the reconstruction of genetic co-expression network for the differentially expressed genes in cervical cancer tumors. / Vários métodos tem sido propostos para a reconstrução de redes em alta dimensão, que e tratada como um Modelo Gráfico Gaussiano. Neste trabalho vamos analisar três métodos diferentes, o método Graphical Lasso (GLasso), Graphical Ridge (GGMridge) e um novo método chamado LPC, ou Correlação Parcial Local. A avaliação será realizada em dados de alta dimensão, gerados a partir de grafos aleatórios (Erdos-Renyi, Barabasi-Albert, Watts-Strogatz ), usando Receptor de Operação Característica, ou curva ROC. Aplicaremos também os metidos apresentados, na reconstrução da rede de co-expressão gênica para tumores de câncer cervical.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-18052017-001105 |
| Date | 17 April 2017 |
| Creators | Bolfarine, Henrique |
| Contributors | Iambartsev, Anatoli |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.0019 seconds