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dc.coverage.spatialPortopt_PT
dc.creatorSilva, Luís Miguel Almeida dapt_PT
dc.date.accessioned2009-05-14T17:52:34Zpt_PT
dc.date.accessioned2012-06-26T16:57:31Z-
dc.date.available2009-05-14T17:52:34Zpt_PT
dc.date.available2012-06-26T16:57:31Z-
dc.date.issued2003pt_PT
dc.identifier.other4271_TMpt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10216/9767pt_PT
dc.descriptionDissertação de Mestrado em Estatística apresentada à Faculdade de Ciências da Universidade do Portopt_PT
dc.description.abstractA 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.mimetypeapplication/pdfpt_PT
dc.languageporpt_PT
dc.publisherUniversidade do Porto. Reitoriapt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.titleSelecção de variáveis em microarrays de ADNpt_PT
dc.typeDissertaçãopt_PT
dc.contributor.uportoFaculdade de Ciências-
dc.identifier.doi10.34626/5898-cw72-
thesis.degree.grantorFaculdade de Ciências-
thesis.degree.grantorUniversidade do Porto-
thesis.degree.level1-
dc.identifier.isnihttps://isni.org/isni/0000000121807530-
dc.identifier.rorhttps://ror.org/043pwc612-
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