Aplicação de métodos computacionais de mineração de dados na classificacão e seleção de oncogenes medidos por microarray / Oncogenes classification measured by microarray using data mining computational methods
Rev. bras. cancerol
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58(2): 241-249, abr.-jun. 2012. tab
Artigo
em Português
| LILACS
| ID: lil-647229
RESUMEN
Introdução:
Nas últimas décadas, o câncer ganhou uma dimensão maior, convertendo-se em um evidente problema de saúde pública mundial. A Organização Mundial da Saúde estimou que, no ano 2030, podem-se esperar 27 milhões de casos incidentes de câncer e 17 milhões de mortes por câncer. Frente a esse cenário alarmante, a mineração de dados traz métodos e ferramentas capazes de auxiliar na construção de conhecimentos mais incisivos sobre o câncer.Objetivo:
Este trabalho tem por objetivo aplicar cinco métodos tradicionais da mineração de dados à base de dados NCI60, construída com dados oriundos de experimentos de microarray, com níveis de expressão de 1.000 genes agrupados em nove classes de câncer.Método:
Foram utilizados neste trabalho os métodos J48, Random Forest, PART , IBK e Naive Bayes, pertencentes ao ambiente Weka, bem tradicionais na mineração de dados. Devido ao baixo número de registros para determinadas classes, utilizou-se, na validação dos resultados obtidos pelos classificadores, o 3-fold cross validation.Resultados:
O classificador que obteve a melhor precisão foi o IBK, enquanto os classificadores J48 e PART conseguiram diminuir o conjunto de genes drasticamente, construindo conhecimento de alto nível na forma de árvores ou regras.Conclusão:
Os resultados obtidos neste trabalho podem ser utilizados como ferramentas que visam a auxiliar no enfrentamento do câncer, podendo ser utilizadas na classificação de novos casos ou para se conhecer, cada vez mais, as relações gene/gene e gene/câncer.
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Oncogenes
/
Expressão Gênica
/
Biologia Computacional
/
Bases de Dados como Assunto
Limite:
Feminino
/
Humanos
/
Masculino
Idioma:
Português
Revista:
Rev. bras. cancerol
Assunto da revista:
Neoplasias
Ano de publicação:
2012
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Brasil
Instituição/País de afiliação:
Universidade Federal de Uberlândia/BR
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