Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11422/14111
Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
Title: | Classificação e aprendizado com proteínas de melanoma |
Author(s)/Inventor(s): | Alcantara, Elvis Nobrega de |
Advisor: | Menasche, Daniel Sadoc |
Co-advisor: | Domont, Gilberto Barbosa |
Abstract: | Exploração 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. |
Keywords: | Aprendizado computacional Processamento de linguagem natural Proteína Inteligência artificial Bioinformática Melanoma |
Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO |
Production unit: | Instituto de Computação |
Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Issue Date: | 4-Mar-2021 |
Publisher country: | Brasil |
Language: | por |
Right access: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ENAlcantara.pdf | 733.05 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.