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http://hdl.handle.net/1843/64777
Type: | Tese |
Title: | Algoritmos para Mineração de Dados Utilizando Regressão Logistica - Aplicação em Bioinformatica Estrutural |
Authors: | Lucio Paccori Lima |
First Advisor: | Marcos Augusto dos Santos |
Abstract: | Vários problemas em bioinformática estão centrados na busca de relacionamentos entre componentes não detectáveis à primeira vista, semelhantes à recuperação de informação latente em máquinas de busca como Yahoo, Google etc. Técnicas de inteligência artificial usadas por essas máquinas transformam a enorme quantidade de dados em descoberta e conhecimento. Dentre os recursos disponíveis na área, a Regressão Logística ocupa um lugar pouco explorado, mas que tem muito a oferecer. Neste trabalho, mostramos como a Regressão Logística tradicional, com algumas das modificações sugeridas aqui, pode ser usada com sucesso em uma classe de problemas de Bioinformática: aquela que envolve a estrutura tridimensional de proteínas. Esta aplicação se junta a outras de forma que a versatilidade da técnica pôde ser aferida, uma vez que ela já foi explorada em classificadores construídos a partir de microarray, no reaproveitamento de fármacos, em triagem virtual de ligantes, na busca de alvos drogáveis e em árvores filogenéticas. |
Abstract: | Several problems in bioinformatics are rooted in the search for relationships between components that are not detectable at first glance, similar to the retrieval of latent in- formation in search engines such as Yahoo, Google, etc. Artificial intelligence techniques used by these machines transform enormous amounts of data into discovery and kno- wledge. Among the resources available in the area, Logistics Regression occupies a little explored place, but has a lot to offer. In this work, we show how traditional Logistic Regression, with some of the modifications suggested here, can be used successfully in a class of bioinformatics problems; namely, that involving the three-dimensional structure of proteins. This application joins others, where the versatility of the technique could be assessed. It has already been explored in classifiers built from microarrays, in the reuse of drugs, in virtual screening of ligands, in the search for druggable targets and in phylogenetic trees. |
Subject: | Bioinformática Modelos Logísticos Mineração de Dados |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Bioinformatica |
Rights: | Acesso Aberto |
metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/64777 |
Issue Date: | 27-Sep-2023 |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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