1. Pantheon
  2. Trabalhos Acadêmicos e Técnicos
  3. Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
  4. Ciência da Computação
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/14111
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dc.contributor.advisorMenasche, Daniel Sadoc-
dc.contributor.authorAlcantara, Elvis Nobrega de-
dc.date.accessioned2021-04-07T16:03:45Z-
dc.date.available2023-12-21T03:07:38Z-
dc.date.issued2021-03-04-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/14111-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado computacionalpt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectProteínapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subjectMelanomapt_BR
dc.titleClassificação e aprendizado com proteínas de melanomapt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9931198850020140pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4915694908178940pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Domont, Gilberto Barbosa-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1882815704492197pt_BR
dc.contributor.referee1Nogueira, Fábio César Sousa-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9246430154720067pt_BR
dc.contributor.referee2Kac, Bernard-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4207606915511557pt_BR
dc.contributor.referee3Paixão, João Antonio Recio da-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5705386762324718pt_BR
dc.description.resumoExploração de metodologias diferentes de aprendizado de máquina para descobrir informações sobre o melanoma através de dados de pacientes. Foram usadas árvores de decisão nos dados clínicos a fim de montar uma hierarquia de dados sobre o paciente avaliados com sua sobrevida. As mesmas árvores também foram utilizadas nos proteomas dos pacientes com a intenção de classificar sua importância na possibilidade de metástase. Também foi executado um treinamento de rede neural a fim de encontrar representantes vetoriais das proteínas contidas nos proteomas dos pacientes, classificando por avaliação das informações das proteínas. O melanoma esconde tecnologias complexas para seu desenvolvimento e evasão, este trabalho apresenta algumas estruturas para repensar os dados que são conhecidos e que podem servir para uma nova interpretação da doença.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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