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https://hdl.handle.net/1822/56110
Título: | Seleção de genes diferencialmente expressos baseada em metodologia ROC (Receiver Operating Characteristic) |
Autor(es): | Lemos, Catarina Isabel Ferreira Miranda |
Orientador(es): | Braga, A. C. |
Palavras-chave: | Microarrays Genes Área abaixo da curva ROC Coeficiente de sobreposição Arrow plot Area under the ROC curve Overlapping coefficient |
Data: | 2017 |
Resumo(s): | A análise da expressão genética é essencial para uma identificação da função dos genes
e para a identificação destes quando relacionados com doenças. Para a realização de um
estudo em larga escala de mudanças na expressão genética é necessário encontrar um
método que o faça com precisão e exatidão. Desta forma, foi aqui incluída, uma análise
pela tecnologia de microarrays, uma ferramenta importante no diagnóstico de doenças.
A execução de um método que identificasse genes com regulação negativa e positiva e
genes diferencialmente expressos simultaneamente, tornou-se, a principal motivação deste
trabalho.
De entre as diferentes técnicas estatísticas, a metodologia ROC (Receiver Operating
Characteristic) foi a escolhida para o efeito.
Quando se associa a metodologia ROC com a análise de dados de microarrays é possível
ver que uma das principais aplicações é a identificação de grupos de genes associados ao
desenvolvimento de qualquer patologia cancerígena. Para a análise deste último parâmetro
é utilizado o arrow plot com a representação do OVL (Overlapping Coefficient) e da AUC
(Area Under the Curve) para cada gene, numa experiência de microarays e comparar a sua
eficácia com outros métodos existentes para o mesmo propósito.
Através da análise de um conjunto de dados de pacientes afetados pelo adenocarcinoma
do pâncreas foi possível identificar os genes diferencialmente expressos, sendo este o
principal objetivo do trabalho em questão. Genetic expression analysis is essential for the identification of gene function and when they are related with diseases. To perform a large-scale study of changes in gene expression it is necessary to find a method to do it with precision and accuracy. Thus, it was included here an analysis by microarray technology, an important tool in the diagnosis of diseases. The execution of a method to identify genes with negative and positive regulation and differentially expressed genes simultaneously has become the main motivation of this work. Among different statistical techniques, the receiver operating characteristic (ROC) was the chosen one. When combining the ROC methodology with microarray data analysis it is possible to see that one of the main applications is the identification of gene groups associated with the development of any kind of cancer. For the analysis of this last parameter is used the arrow plot with the overlapping coefficient (OVL) and the area under the curve (AUC) representation for each gene of a microarray experience and compare its effectiveness with other existing methods for the same purpose. Through the analysis of a set of affected patient data of pancreatic adenocarcinoma it was possible to identify differentially expressed genes, which is the main goal of this work. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Bioinformática |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/56110 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
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