Máquina de agrupamento por elipsóide: uma linha de frente para auxiliar no diagnóstico de doenças
Este estudo apresenta nova estratégia de inferência direcionada a detectar presença de doenças em amostras biológicas. Diferencialmente dos métodos existentes, esta técnica é aplicável quando o número de patologias e as mesmas são desconhecidos. Esta é exemplificada através de software...
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| Format: | Book |
| Published: |
Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz),
2007-12-01T00:00:00Z.
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MARC
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| 042 | |a dc | ||
| 100 | 1 | 0 | |a Paulo Costa Carvalho |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Juliana de Saldanha Gama Fischer |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Valmir Carneiro Barbosa |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Gilberto Barbosa Domont |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Wim Maurits Sylvain Degrave |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Maria da Gloria da Costa Carvalho |e author |
| 245 | 0 | 0 | |a Máquina de agrupamento por elipsóide: uma linha de frente para auxiliar no diagnóstico de doenças |
| 260 | |b Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), |c 2007-12-01T00:00:00Z. | ||
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| 500 | |a 1981-6278 | ||
| 520 | |a Este estudo apresenta nova estratégia de inferência direcionada a detectar presença de doenças em amostras biológicas. Diferencialmente dos métodos existentes, esta técnica é aplicável quando o número de patologias e as mesmas são desconhecidos. Esta é exemplificada através de software que denominamos "Máquina de Agrupamento por Elipsóide", do inglês, Ellipsoid Clustering Machine (ECM). O mesmo identifica regiões conservadas em perfis proteômicos obtidos por espectrometria de massa de amostras biológicas de indivíduos controles e estima limites para classifica- ção baseando-se na variância da expressão protéica. O software também pode ser utilizado para inspeção visual de reprodutibilidade de dados. O ECM foi avaliado utilizando perfis protéicos do soro de pacientes com a doença de Hodgkin e de indivíduos controle. De acordo com a validação cruzada leave-one-out, o ECM separou corretamente os grupos se baseando apenas na informação de quatro picos espectrais selecionados. Este trabalho descreve o algoritmo e apresenta imagens de modelos 3D representativos da separação. O software está disponível na página do projeto na internet junto com modelos interativos e uma animação demonstrando o método. | ||
| 546 | |a EN | ||
| 546 | |a ES | ||
| 546 | |a PT | ||
| 690 | |a Espectrometria de massa | ||
| 690 | |a aprendizagem de máquina | ||
| 690 | |a reconhecimento de padrões | ||
| 690 | |a clustering | ||
| 690 | |a doença de Hodgkin | ||
| 690 | |a proteômica | ||
| 690 | |a Communication. Mass media | ||
| 690 | |a P87-96 | ||
| 690 | |a Public aspects of medicine | ||
| 690 | |a RA1-1270 | ||
| 655 | 7 | |a article |2 local | |
| 786 | 0 | |n RECIIS, Vol 1, Iss 2 (2007) | |
| 787 | 0 | |n https://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/926 | |
| 787 | 0 | |n https://doaj.org/toc/1981-6278 | |
| 856 | 4 | 1 | |u https://doaj.org/article/fc23b3d5690b4beea6b2e3c896c7f27b |z Connect to this object online. |