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https://hdl.handle.net/10216/9767Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.coverage.spatial | Porto | pt_PT |
| dc.creator | Silva, Luís Miguel Almeida da | pt_PT |
| dc.date.accessioned | 2009-05-14T17:52:34Z | pt_PT |
| dc.date.accessioned | 2012-06-26T16:57:31Z | - |
| dc.date.available | 2009-05-14T17:52:34Z | pt_PT |
| dc.date.available | 2012-06-26T16:57:31Z | - |
| dc.date.issued | 2003 | pt_PT |
| dc.identifier.other | 4271_TM | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10216/9767 | pt_PT |
| dc.description | Dissertação de Mestrado em Estatística apresentada à Faculdade de Ciências da Universidade do Porto | pt_PT |
| dc.description.abstract | A aplicação de um regime específico de quimioterapia, depende de um correcto diagnóstico do paciente. Actualmente, esse diagnóstico não é efectuado de uma forma sistemática e geral, necessitando da intervenção de diferentes especialistas. Com a monitorização da expressão de milhares de genes em simultâneo, a recente tecnologia dos microarrays de ADN representa um grande passo para a sistematização do diagnóstico oncológico. No entanto, esta tecnologia produz informação em que o número de variáveis (genes) excede largamente o número de observações (amostras), o que dificulta a utilização das ferramentas estatísticas habituais de classificação. Neste sentido, torna-se necessário implementar estratégias de redução da dimensão do espaço predictor. Contudo, esta redução, que equivale a seleccionar um subconjunto de genes do conjunto inicial, deve ser extremamente direccionada, pois sabe-se que apesar do seu elevado número, apenas uma pequena parte dos genes monitorizados determina o tipo de tecido. Identificar genes com potencial predictivo é um objectivo central dos estudos de microarray aplicados à classificação de tumores. A criação de mecanismos que permitam reter apenas estes genes é essencial, tanto a nível estatístico (pois só com redução de dimensão poderemos aplicar as metodologias habituais) como a nível de interpretação biológica.O presente estudo pretende efectuar uma introdução a este novo tipo de tecnologia e de dados, procurando mostrar algumas das metodologias utilizadas para a sua análise. Em particular, centramo-nos no estudo de diferentes estratégias de escolha de genes predictivos e na sua utilização para a classificação de tumores cancerígenos. | pt_PT |
| dc.format.mimetype | application/pdf | pt_PT |
| dc.language | por | pt_PT |
| dc.publisher | Universidade do Porto. Reitoria | pt_PT |
| dc.rights | openAccess | pt_PT |
| dc.title | Selecção de variáveis em microarrays de ADN | pt_PT |
| dc.type | Dissertação | pt_PT |
| dc.contributor.uporto | Faculdade de Ciências | - |
| dc.identifier.doi | 10.34626/5898-cw72 | - |
| thesis.degree.grantor | Faculdade de Ciências | - |
| thesis.degree.grantor | Universidade do Porto | - |
| thesis.degree.level | 1 | - |
| dc.identifier.isni | https://isni.org/isni/0000000121807530 | - |
| dc.identifier.ror | https://ror.org/043pwc612 | - |
| Appears in Collections: | FCUP - Dissertação | |
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| File | Description | Size | Format | |
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| 4271_TM_01_C.pdf | Volume 01 Cores | 25.45 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
| 4271_TM_01_P.pdf | Volume 01 Preto & Branco | 5.27 MB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
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