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http://hdl.handle.net/11422/14111| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Classificação e aprendizado com proteínas de melanoma |
| Autor(es)/Inventor(es): | Alcantara, Elvis Nobrega de |
| Tutor: | Menasche, Daniel Sadoc |
| Tutor : | Domont, Gilberto Barbosa |
| Resumen: | 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. |
| Materia: | Aprendizado computacional Processamento de linguagem natural Proteína Inteligência artificial Bioinformática Melanoma |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 4-mar-2021 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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