1) O documento discute técnicas de mineração de dados genômicos para analisar microarrays e desvendar desafios pós-genoma como interações complexas entre genes.
2) É proposta uma metodologia que usa programação genética para evoluir modelos de classificação e mineração de dados para identificar genes relacionados a condições e inferir novas funções genéticas.
3) A aplicação em dados de câncer de próstata mostrou modelos com alta acurácia na classificação e agrupamento de genes por similaridade de
Um algoritmo genético é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca, fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland.
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No mundo de Big Data os bancos relacionais estão dando espaço aos bancos de dados NoSQL. O Elasticsearch é um servidor de buscas desenvolvido baseado no Apache Lucene. O Elasticsearch é um banco de dados orientado a documentos onde toda a comunicação é realizada via API REST. O Elasticsearch permite que sejam realizadas buscas por variáveis e cada variável pode receber um peso (boosting) que influencia diretamente na consulta. Neste sentido, como definir o melhor boosting para minhas consultas no elasticsearch? Essa palestra tem como objetivo falar da importância dos algoritmos genéticos- AG para definição dos boosting em uma busca. A apresentação permite que os ouvintes apliquem AGs em parametrizações de funções, de modo a melhorar os resultados. Apresentado na EXPOTEC 2016
Por que preciso aprender algoritmo genético?Jozias Rolim
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Apresentação apresentado na disciplina de ???? ( não lembro rsrsr) na PUC Poços de Caldas
Tema: Indrodução a Bioinformática.
Autores:
http://www.slideshare.net/guilffer
https://www.facebook.com/danzosa
livro para professor da educação de jovens e adultos analisarem- do 4º ao 5º ano.
Livro integrado para professores da eja analisarem, como sugestão para ser adotado nas escolas que oferecem a educação de jovens e adultos.
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Egito antigo resumo - aula de história.pdfsthefanydesr
O Egito Antigo foi formado a partir da mistura de diversos povos, a população era dividida em vários clãs, que se organizavam em comunidades chamadas nomos. Estes funcionavam como se fossem pequenos Estados independentes.
Por volta de 3500 a.C., os nomos se uniram formando dois reinos: o Baixo Egito, ao Norte e o Alto Egito, ao Sul. Posteriormente, em 3200 a.C., os dois reinos foram unificados por Menés, rei do alto Egito, que tornou-se o primeiro faraó, criando a primeira dinastia que deu origem ao Estado egípcio.
Começava um longo período de esplendor da civilização egípcia, também conhecida como a era dos grandes faraós.
3. Microarrays
• Permitem medir
simultaneamente a
expressão de milhares
de genes.
• Dados com bastante
ruído.
4. Mineração de Dados Genômicos
• Obje.vos: Formulação de hipóteses
– Sugestão de genes relacionados a uma condição
– Inferência de relações intergenes
– Inferência de função de genes
• Ferramentas:
– Agrupamento: simples, mas ignora muitos
relacionamentos entre genes e sofre com a qualidade
de dados
– Classificação: técnicas robustas, mas em geral acurácia
é menos relevante que informação inteligível
5. Metodologia Open Biomind
1. Pré‐processar e enriquecer os dados
2. Programação gené.ca
3. Evoluir conjuntos de modelos de classificação
4. Mineração de dados
1. Análise de u.lidade de atributos
2. MUTIC: Agrupamento de atributos com base em
seu uso por modelos
h"p://code.google.com/p/openbiomind
7. Dataset: Câncer de Próstata
• Dados originais: Tan and Gilbert, 2003
– hdp://sdmc.lit.org.sg/GEDatasets/Datasets. html#Prostate
– 12600 genes;
– Treinamento: 102 indivíduos (52 câncer, 50 controle);
– Testes: 34 indivíduos (25 câncer, 9 controle);
• Pré‐processamento:
– Eliminação de genes com expressão uniforme ou
muito baixa (ruído)
– Inclusão de categorias de Gene Ontology e PIR
– 4779 atributos (1705 genes; 2430 GO; 644 PIR)
8. Classificação via Programação Gené.ca
• “Evolução” de uma
população de modelos.
• Modelos são árvores
com expressões lógicas
ou aritmé.cas.
• Modelos compactos e
inteligíveis.
• Conjunto diverso de
modelos gerados em
paralelo.
9. Classificação via Programação Gené.ca
Real vs
P N O.mização da função de
Modelo
qualidade:
P VP FP
N FN VN Q = F1‐measure – N/2
F‐measure: Penalidade para modelos
triviais (saída constante) e
modelos complexos.
Balanceamento da base
de dados por sampling de
classe mais frequente.
11. Conjuntos de Modelos
• Resultado de uma execução do algoritmo:
– Ensemble formado por 100 melhores modelos
– Classificação: votação ponderada
• Workflow upico: 1000 execuções.
• Resultados para Câncer de Próstata: 100% de
acurácia em treinamento, 97% em teste.
• Mas acurácia não basta!
14. Agrupamento Baseado em
U.lidade
• Agrupamento hierárquico n‐ário dos perfis de
u.lidade por similaridade.
• Qualidade: homogeneidade x separação
Método Qualidade do 1o Qualidade do
cluster 20o cluster
Por u.lidade 0.623 0.543
Por expressão 0.369 0.169
• 70% dos genes dos 5 melhores clusters por
u.lidade com relação conhecida com Câncer
de Próstata.